Новый инструмент искусственного интеллекта, разработанный Максатом Кульмановым и его командой в KAUST, обещает революционизировать исследования белков. Этот инструмент, названный DeepGO-SE, использует передовые языковые модели, подобные генеративным инструментам искусственного интеллекта, таким как Chat-GPT, чтобы делать логические выводы о функции неизвестных белков. В отличие от существующих методов, DeepGO-SE может анализировать белки без четких соответствий в существующих наборах данных и превосходить другие аналитические методы прогнозирования функций белков. Применяя логическую следовательность и опираясь на знания об основных биологических принципах, DeepGO-SE способен делать важные выводы о молекулярных функциях. Эта новаторская технология позволяет компьютерам обрабатывать результаты и строить модели функций белков, извлекая наиболее правдоподобные сценарии. По словам Роберта Хендорфа, руководителя исследовательской группы биоонтологии в KAUST, этот метод имеет множество применений, особенно при рассуждении над данными и гипотезами, созданными нейронными сетями или другими моделями машинного обучения.

Команда в KAUST в сотрудничестве с исследователями из Швейцарского института биоинформатики проверила возможность этого инструмента дешифровать функции неизвестных белков и достигла высокой точности. На международном конкурсе DeepGO-SE занял место в топ-20 среди более чем 1600 алгоритмов прогнозирования функций. В настоящее время команда использует этот инструмент для изучения загадочных белков, обнаруженных в растениях экстремальных пустынь в Саудовской Аравии, с целью выявления новых белков для биотехнологических прорывов. Кульманов подчеркивает потенциал DeepGO-SE для облегчения таких задач, как поиск лекарств, анализ метаболических путей, ассоциации с заболеваниями, инженерия белков и скрининг конкретных интересующих белков. Этот инструмент искусственного интеллекта является значительным сдвигом в исследованиях белков и обладает большим потенциалом для будущих научных открытий.