Ученые Лос-Аламосской национальной лаборатории разработали уникальную ИИ-модель EPBDxDNABERT-2, которая может прогнозировать взаимодействие генов и белков, влияющих на развитие болезней. Этот инструмент может изменить подходы к созданию лекарств, воздействующих на генетическую активность.
Основной задачей модели является точное предсказание связи транскрипционных факторов, регулирующих активность генов, с определенными участками ДНК. Транскрипционные факторы играют ключевую роль в регуляции генов, и нарушение их работы может привести к болезням, таким как рак.
В основе модели лежит концепция «дыхания ДНК» — процесс, при котором спираль ДНК спонтанно раскрывается и закрывается. Модель анализирует, как это «дыхание» связано с активностью генов, помогая понять, какие участки ДНК связаны с конкретными факторами. Для обучения модели использовали суперкомпьютер Venado и массив данных из 690 экспериментов. Это позволило повысить точность предсказаний на 9,6% и значительно улучшить определение генетических последовательностей, к которым присоединяются факторы.