Znanstvenici sa Sveučilišta u Glasgowu koristili su superračunalo Tursa u britanskom postrojenju DiRAC High Performance Supercomputer za stvaranje modela jezika proteina nazvanog PLM-Interact. Taj model predviđa interakcije proteina, pa i koje će mutacije poremetiti komunikaciju između tih vitalnih molekula.

Rani testovi pokazuju kako PLM-Interact nadmašuje postojeće modele, uključujući napredne alate poput Google DeepMindovog AlphaFold3, u predviđanju interakcija proteina. U području medicinske znanosti model bi mogao ponuditi bolji način razumijevanja razvoja bolesti poput raka i virusnih infekcija.

Interakcije između bjelančevina naziva se interakcije protein-protein (PPI). Svaki njihov poremećaj često signalizira početak bolesti poput raka i genetskih poremećaja. Također, virusi iskorištavaju ove interakcije preotimajući proteine ​​domaćina kako bi se replicirali tijekom infekcije.

Ključ uspjeha PLM-Interacta leži u njegovom obučavanju. Koristeći superračunalo, istraživači su obučili model na čak 421 tisuću parova ljudskih proteina. Tursina računalna snaga bila je ključna za brzo fino ugađanje modela od 650 milijuna parametara, što je modelu omogućilo učenje složenog jezika komunikacije proteina.

Model predviđa interakcije proteina sa 16 do 28 posto većom točnošću od drugih vrhunskih modela umjetne inteligencije proteina. Uspješno je predvidio pet ključnih interakcija proteina koje pokreću bitne biološke funkcije poput polimerizacije RNA i transporta proteina. Drugi alati umjetne inteligencije proteina poput AlphaFold3 mogli su predvidjeti samo jednu od pet interakcija proteina.

Istraživači su pokazali sposobnost PLM-Interacta za identifikaciju kako mutacije utječu na interakcije proteina, što dovodi do genetskih bolesti ili inhibira važne inhibitore protonske pumpe u karcinomima.

Kada je dodatno obučen za interakcije proteina ljudi i virusa, PLM-Interact je ponovno nadmašio postojeće modele u predviđanju kako virusi interagiraju s proteinima domaćina. To otvara nove mogućnosti razumijevanja nastanka virusa, procjenu pandemijskog potencijala i identificiranje novih ciljeva lijekova za borbu protiv virusnih infekcija.

Nalazi su objavljeni u časopisu Nature Communications.