Ученые ИТМО создали первую в мире платформу для предсказания каталитической активности нанозимов — искусственных ферментов. За пару секунд алгоритм определяет все основные параметры реакции и подсказывает наилучшие условия для ее проведения. В перспективе ресурс поможет в разработке новых лекарств и диагностических систем.
Фото: ИТМО
Фото: ИТМО
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.
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.
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 путем.
Юлия Разливина, первый автор исследования, инженер международного научного центра SCAMT Университета ИТМО:
— Благодаря высокой стабильности, низкой стоимости, большой площади поверхности для функционализации и регулируемой активности нанозимы получили широкий спектр применения. Объединив уникальные физико-химические свойства и каталитическую активность нанозимов, ученые разработали ряд платформенных технологий для биоанализа, диагностики заболеваний и терапии. На данный момент нанозимы широко используют для диагностики и лечения рака, цитопротекции и нейропротекции. Также на основе нанозимов создают биосенсоры для иммуноанализа и защиты окружающей среды.
Ферменты — это биокатализаторы, способствующие большинству биологических реакций, которые происходят в живых системах. Но возможность практического применения природных ферментов сильно ограничена из-за их недостатков: легкость денатурации, высокая стоимость, трудоемкость приготовления и трудности в переработке. Нанозимы как новый тип перспективных искусственных ферментов имеют очевидные преимущества перед природными ферментами и обычными искусственными ферментами: высокая и регулируемая каталитическая активность, низкая стоимость, простота крупномасштабного производства и высокая стабильность. Более того, уникальные физико-химические свойства наноматериалов не только наделяют наноферменты множеством функциональных возможностей, но и предоставляют больше возможностей для рационального дизайна и будущего применения.
Большинство существующих на сегодняшний день нанозимов созданы методом проб и ошибок. Несовершенство технологии создания приводит к увеличению времени разработки этих объектов, большому количеству ручного труда ученых, затратам на реактивы и медленному развитию всей области в целом. Прогнозирование активности дает возможность ученым заранее учесть параметры материала, сократить количество экспериментальной работы и, следовательно, ускорить разработку нанозимов.
В основе платформы DiZyme лежат алгоритмы машинного обучения, которые количественно прогнозируют каталитическую активность интересующих пользователя нанозимов, представленную в виде константы Михаэлиса—Ментен (Km) и константы каталитической реакции (Kcat). Предсказательные алгоритмы настроены для различных уровней пользовательских запросов — от формулы соединения до полного учета параметров наноматериала. Также платформа включает расширяемую базу данных существующих неорганических нанозимов и интерактивный визуализатор данных.
Точность предсказания модели была отвалидирована на сделанных в нашей лаборатории новых 16 нанозимах. Для этих наноматериалов мы экспериментально измерили пероксидазную активность и предсказали с помощью наших алгоритмов. 70% данных показали хорошее совпадение по параметрам, остальные 30% попали в допустимый предел точности. Данные результаты говорят о высокой точности предсказания каталитической активности нанозимов платформы DiZyme.
Технология имеет большое значение для ученых в области каталитических наноматериалов, поскольку созданный ресурс позволит осуществлять генеративный дизайн наноматериалов под каталитическую реакцию, используемую в медицине и промышленности, а также осуществит подбор синтетического пути создания нужного нанозима, исходя из технических требований к его физико-химическим свойствам.