Аденоассоциированный вирус: машинное обучение создало варианты капсида для генной терапии
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи из Гарвардского университета применили машинное обучение для создания вариантов капсида аденоассоциированного вируса — носителя, используемого в генной терапии. Алгоритмы генерировали последовательности белка на участке из 28 аминокислот, включающем области, распознаваемые антителами, и оценивали их функциональность.
В эксперименте проверили 201426 синтезированных последовательностей: функциональные капсиды образовали 58,1 процента вариантов, или 110689 последовательностей. Среди жизнеспособных вариантов 57348 содержали от 12 до 29 мутаций на заданном участке. Точность предсказания жизнеспособности почти достигла 100 процентов для вариантов с числом мутаций до шести. Авторы исследования, опубликованного в Nature Biotechnology, рассматривают созданные варианты как кандидатов для разработки векторов с необходимыми свойствами.
Главное
- Исследователи из Гарвардского университета обучили модели машинного обучения на вариантах участка капсидного белка длиной 28 аминокислот.
- Из 201426 экспериментально проверенных последовательностей 110689 сформировали функциональные капсиды.
- У 57348 жизнеспособных вариантов обнаружили от 12 до 29 мутаций на заданном участке.
- Точность предсказания жизнеспособности почти достигла 100 процентов для вариантов с числом мутаций до шести.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация