Исследователи Московского физико-технического института проверили четыре популярных инструмента для моделирования комплексов белков с малыми молекулами — AlphaFold 3, Boltz-2, Chai-1 и Protenix-v1. Современные нейросети произвели революцию в структурной биологии, научившись за часы или минуты предсказывать строение белков и их взаимодействие с потенциальными лекарствами. Однако тесты показали: алгоритмы не учитывают важную деталь — электрический заряд молекул, который может меняться в зависимости от кислотности среды и влияет на эффективность действия препарата. Результаты опубликованы на платформе bioRxiv.
В качестве тестовых объектов учёные взяли простейшие соединения — метиламин и уксусную кислоту, которые могут существовать как в нейтральной, так и в заряженной форме. Эти молекулы повсеместно встречаются в белках и должны быть хорошо «знакомы» нейросетям. Однако результаты предсказаний в большинстве случаев сильнее зависели от формата описания молекулы на входе (CCD или SMILES), чем от её заряда. Как отметил заведующий лабораторией МФТИ Иван Гущин, ИИ не учитывает, что многие вещества в живых организмах могут менять заряд, а от этого зависит, будет ли лекарство действовать на нужную мишень.
Особое беспокойство вызвала геометрия предсказанных структур: длины химических связей оказались систематически короче реально возможных, вплоть до абсурдных значений. Например, одна из программ «сжимала» связь до 0,0075 нанометра, хотя даже по скромным меркам она должна быть минимум в…
Ни…
