Исследователи разработали CleaveNet — систему на базе ИИ для проектирования пептидов, расщепляемых определёнными протеазами. Такие пептиды рассматриваются как компоненты молекулярных сенсоров для исследования заболеваний, включая онкологические.
Принцип молекулярного сенсора прост: при расщеплении специфического пептида ферментом появляется обнаруживаемый сигнал. Для интерпретации такого сигнала важно, чтобы последовательность была избирательна и реагировала преимущественно на нужную протеазу, а не на другие ферменты в биологическом материале.
Модель обучали на данных примерно о 20 тысячах пептидов и их взаимодействиях с матричными металлопротеиназами. В демонстрационном эксперименте целью служила протеаза MMP13. CleaveNet предложила новые последовательности, которые в тестах показали сочетание эффективности расщепления и селективности по отношению к MMP13.
Разработчики видят применение подобных подборов в диагностических и терапевтических исследованиях. Создание домашних тестов, способных различать несколько типов опухолей, относится к отдельному проекту. Сам по себе результат CleaveNet не означает, что такой тест уже доступен или что по одному сигналу можно надёжно поставить диагноз человеку.
