美国哈佛医学院Marinka Zitnik团队近期获得重要工作进展，他们研讨开发了单细胞蛋白质生物学的情境人工智能模型。相关研讨成果2024年7月22日在线发表于《天然方法学》杂志上。

  据介绍，了解蛋白质功用和开发分子疗法需求破译蛋白质在其间起作用的细胞类型以及蛋白质之间的相互作用。但是，对现有算法来说，在生物布景下模仿蛋白质相互作用依然具有挑战性。

  研讨人员介绍PINNACLE，这是一种几许深度学习方法。使用多器官单细胞图谱，PINNACLE在蛋白质相互作用网络上学习，从24个安排的156个细胞类型布景中发生394760个蛋白质表征。PINNACLE的嵌入空间反映了细胞和安排，使安排层次结构的零样本检索成为可能。

  预练习的蛋白质表征能习惯下流使命：增强依据3D结构的表征，以处理免疫肿瘤蛋白质相互作用，并研讨药物对不同细胞类型的影响。PINNACLE在指定类风湿性关节炎和炎症性肠病的医治靶点方面优于最先进的模型，而且比无布景模型具有更高的猜测才能。

  总归，PINNACLE依据其操作环境调整其输出的才能为生物学中的大规模特定环境猜测作出了衬托。

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