Учені з Національної лабораторії Лос-Аламоса розробили нову мультимодальну модель глибокого навчання EPBDxDNABERT-2. Вона здатна глибше зрозуміти механізми зв’язування транскрипційних факторів із ДНК. Ця інновація базується на використанні процесу дихання ДНК, що відкриває нові перспективи для вивчення генетичних захворювань і розробки ліків.
Як працює нова модель
Транскрипційні фактори – білки, які впливають на активність генів, зв’язуючись із певними ділянками ДНК. Розуміння механізмів цих взаємодій є ключовим у дослідженні таких захворювань, як рак. Модель EPBDxDNABERT-2 використовує методи глибокого навчання, яке дозволяє аналізувати генетичні послідовності. А також процес дихання ДНК, під час якого подвійна спіраль ДНК спонтанно відкривається та закривається, забезпечуючи модель додатковими даними про динаміку молекули.
Цей підхід дозволив моделі покращити точність прогнозів на 9,6% у визначенні місць зв’язування транскрипційних факторів.
Ця модель на базі штучного інтелекту відкриває нові горизонти для розробки ліків, геномного аналізу, мультимодальної геноміки тощо.
EPBDxDNABERT-2 була протестована на 690 наборах даних, що включали понад 660 транскрипційних факторів і 91 тип клітин. Використовуючи найновіший суперкомп’ютер Venado, дослідники інтегрували реальні та експериментальні дані, що значно підвищило точність моделі.
Експерименти показали, що модель може виділяти ключові послідовності ДНК, специфічні для зв’язування факторів транскрипції, що критично важливо для пояснення складних процесів у клітинах.