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[머신러닝] HEALTHCAREM 머신 러닝 알고리즘은 단백질이 어디로 가는지 예측할 수 있다. 나라과학기술원(NAIST) 연구원들이 세포 골격의 중요한 부분인 액틴과 관련된 단백질의 위치를 정확하게 예측할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 개발했다. 알고리즘은 액틴의 실제 위치를 기반으로 단백질의 위치를 예측할 수 있다.

https://www.unite.ai/machine-learning-algorithm-can-predict-where-proteins-go/

JM Kim | 기사입력 2021/08/25 [00:00]

[머신러닝] HEALTHCAREM 머신 러닝 알고리즘은 단백질이 어디로 가는지 예측할 수 있다. 나라과학기술원(NAIST) 연구원들이 세포 골격의 중요한 부분인 액틴과 관련된 단백질의 위치를 정확하게 예측할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 개발했다. 알고리즘은 액틴의 실제 위치를 기반으로 단백질의 위치를 예측할 수 있다.

https://www.unite.ai/machine-learning-algorithm-can-predict-where-proteins-go/

JM Kim | 입력 : 2021/08/25 [00:00]

액틴의 중요성  

액틴은 세포에 모양과 구조를 제공하는 핵심이며, 세포 이동 중에 라멜리포디아를 형성하는 역할을 한다. 라멜리포디아는 세포가 앞으로 "걸을" 수 있게 하는 부채 모양의 구조이며, 세포를 계속 움직이게 하기 위해 액틴에 결합하는 다양한 단백질을 포함한다.

 

이 연구의 수석 저자인 Shiro Suetsugu는 NAIST 데이터 과학 센터에서 Yoshinobu Sato와 대화하는 동안 아이디어를 내놓았다.

 

Suetsugu는 "인공지능은 이전에 일련의 이미지를 기반으로 세포 이동 방향을 예측하는 데 사용되었지만 지금까지는 단백질 위치를 예측하는 데 사용되지 않았다."고 말한다. "따라서 우리는 다른 단백질과의 관계를 기반으로 세포에서 단백질이 나타날 위치를 결정할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 설계하려고 했다."

 

AI 시스템 개발

연구원들은 인공지능(AI) 시스템을 훈련하여 세포 내 액틴 관련 단백질의 위치를 예측했다. 그들은 형광 마커로 표지 된 단백질이 있는 세포의 AI 사진을 보여줌으로써 이를 수행했다. 그런 다음 시스템에 액틴에만 레이블이 지정된 사진을 제공하고 관련 단백질의 위치를 찾도록 요청했다. 

Suetsugu는 "예측된 이미지를 실제 이미지와 비교했을 때 상당한 정도의 유사성이 있었다. “우리 프로그램은 라멜리포디아 내에서 세 가지 액틴 관련 단백질의 위치를 정확하게 예측했다. 그리고 이러한 단백질 중 하나의 경우 세포 내의 다른 구조에 있다."

 

시스템의 특정 능력을 시연하면서 팀은 세포에서 튜불린이 어디에 있는지 예측하도록 요청했다. 튜불린은 액틴과 직접적인 관련이 없으며 프로그램은 이 작업에서 더 나쁜 성능을 보였다.

 

"우리의 발견은 기계 학습이 기능적으로 관련된 단백질의 위치를 정확하게 예측하고 이들 사이의 물리적 관계를 설명하는 데 사용될 수 있음을 시사한다."고 Suetsugu는 말한다.

 

연구진에 따르면 이 프로그램은 세포 이미지에서 구조를 빠르고 정확하게 식별하는 데 사용할 수 있으며 인공 세포 변형 방법으로 작용할 수 있어 현재 방법의 한계를 피할 수 있다.

 

이 연구는 Frontiers in Cell and Developmental Biology에 게재되었다.

 
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