Исследователи из Университета Ватерлоо (Канада) разработали программу GraphNovo, которая позволяет более точно определить последовательности пептидов в клетках. Результаты исследования описаны в статье, опубликованной в журнале Nature Machine Intelligence.
Пептиды — это цепочки аминокислот внутри клеток, которые являются такими же важными и уникальными строительными блоками, как ДНК или РНК. Иммунная система здорового человека может определять пептиды нетипичных или чужеродных клеток (например, раковых) и направлять их на уничтожение.
Задачей иммунотерапии является «переучивание» иммунной системы пациентов, которая не способна это делать. Для того чтобы распознать различия между нормальной и раковой тканью, ученые хотят более точно понять разницу в последовательности пептидов.
Использование машинного обучения GraphNovo серьезно повышает точность идентификации пептидных последовательностей, заполняя пробелы массой пептидной последовательности. Это может оказаться чрезвычайно полезным в различных областях медицины, особенно в лечении рака и создании вакцин от инфекционных заболеваний.
