Ученые ИТМО создали первую в мире платформу для предсказания каталитической активности  нанозимов — искусственных ферментов.  За пару секунд алгоритм определяет все основные параметры протекания реакции и подсказывает наилучшие условия для ее проведения. В перспективе ресурс поможет в разработке новых лекарств и диагностических систем.

В отличие от натуральных ферментов, нанозимы гораздо более стабильны (не требовательны к условиям хранения), намного дешевле, что снижает затраты при производстве, и просты в получении. Поэтому они широко используются в различных областях: от диагностики и лечения рака до защиты окружающей среды и биосенсорики. Если научиться предсказывать, использование каких нанозимов позволит достигнуть максимального эффекта, можно существенно ускорить процесс получения новых материалов и биохимических систем. Однако до сих пор не было инструмента, который бы точно прогнозировал протекание ферментативных реакций на наночастицах.

Ученые Университета ИТМО решили проблему, создав открытую расширяемую платформу DiZyme. Она содержит базу данных наночастиц с ферментативной активностью, интерактивный визуализатор данных и алгоритмы искусственного интеллекта, которые предсказывают параметры ферментативной реакции, то есть ее скорость и сродство участвующих в химическом процессе веществ. 

«Наш сервис на данный момент направлен в первую очередь на исследование наночастиц с пероксидазной активностью, —  подчеркивает первый автор исследования, студентка магистратуры ИТМО Юлия Разливина, — это подкласс ферментов, которые катализируют окисление субстратов перекисью водорода. По этим системам у нас накоплен большой массив данных. Любой желающий может зайти на сайт, ввести интересующую химическую формулу и параметры наночастицы, после этого алгоритм спрогнозирует ее активность. Весь процесс занимает считаные секунды».

Сервис будет полезен разным пользователям. Как тем, кто хочет разработать конкретный материал для насущных задач: для этого достаточно вписать химическую формулу, после чего алгоритм автоматически проварьирует все остальные параметры и выдаст границы активности наночастиц данного состава. Так и тем, кто серьезно занимается этой предметной областью. 

«Более того, сервис не ограничен только пероксидазной активностью и потенциально может быть перенесен на все остальные типы, что и планируется сделать, когда будет оцифровано достаточное количество экспериментальных данных, — добавляет один из авторов исследования, аспирант Университета ИТМО Никита Серов, — наша задача —  значительно ускорить экспериментальные исследования и минимизировать затраты на них. Чем больше ученых пользуется нашей платформой, тем лучше она становится».

Любой желающий может ввести параметры своей системы, чтобы получить графики зависимости активности наночастиц от разных показателей, например, pH или температуры. Таким образом ученые смогут до проведения экспериментов спрогнозировать ферментативную активность наноматериала. В обычной практике это измеряется вручную и требует большого количества времени и проверки эмпирическим путём.

«Нам было важно продемонстрировать точность работы модели. Для этого мы выбрали 16 разных образцов, полученных в нашей лаборатории, на которых измерили пероксидазную активность, чтобы сравнить, насколько точны предсказания платформы. Получилось, что примерно у 70% систем сервис показал очень хорошее совпадение по параметрам. У остальных 30% значения попадают в допустимый предел точности для оценки перед проведением экспериментов. Это говорит о том, что наша платформа обладает высоким уровнем точности предсказания ферментативной активности», — комментирует д.х.н., руководитель института SCAMT Университета ИТМО Владимир Виноградов.

 

Информация предоставлена пресс-службой Университета ИТМО

Источник фото: http://dizyme.net