Новый ИИ-инструмент раскрывает молекулярные механизмы конвергентной эволюции

Ранее зарегистрированные гены-кандидаты, лежащие в основе адаптивной конвергентной эволюции эхолоцирующих млекопитающих и CAM-растений, показали значимость в тестах ACEP на основе Eg-эмбеддингов. Автор: Proceedings of the National Academy of Sciences (2025). DOI: 10.1073/pnas.2418254122

Конвергентная эволюция — процесс, при котором различные виды независимо развивают схожие черты или функции, такие как крылья у птиц и летучих мышей, — давно вызывает интерес у биологов. Теперь исследовательская группа под руководством профессора Цзоу Чжэнтина из Института зоологии Китайской академии наук представила метод на основе глубокого обучения для раскрытия сложных молекулярных механизмов, лежащих в основе этого явления.

Исследование было опубликовано в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences 23 сентября.

Традиционные подходы к изучению конвергентной эволюции сосредоточены на выявлении изменений в отдельных участках конкретных белков, поскольку они дают важную информацию о том, как геномы организмов адаптируются к общим условиям окружающей среды. Однако у этих методов есть ключевое ограничение: функция белка зависит не только от отдельных аминокислотных остатков, но и от более сложных структурных особенностей высокого порядка, таких как трёхмерная структура, которые современные инструменты не учитывают при оценке адаптивной конвергенции на молекулярном уровне.

Чтобы устранить этот пробел, команда обратилась к недавно разработанным предварительно обученным языковым моделям белков (PLM). В нескольких известных биологических случаях они продемонстрировали, что «эмбеддинги», генерируемые PLM, могут точно отражать сходства в структурных особенностях белков высокого порядка — даже когда белки показывают мало сходства на уровне отдельных участков.

На основе этого открытия команда разработала аналитическую платформу под названием Adaptive Convergence by Embedding of Proteins (ACEP). Этот инструмент позволяет проводить полногеномное обнаружение адаптивной конвергентной эволюции в структурных особенностях белков высокого порядка, используя эмбеддинги PLM.

Затем исследователи применили ACEP к случаю эхолоцирующих млекопитающих. Сравнивая эхолоцирующих летучих мышей и зубатых китов, ACEP идентифицировал как известные, так и ранее не зарегистрированные гены-кандидаты, каждый из которых показал свидетельства адаптивной конвергенции в структурных особенностях белков высокого порядка.

Дальнейший анализ выявил связи между значимостью обнаружений ACEP и конвергентными физико-химическими свойствами белков, такими как плотность общего электрического заряда, — проливая свет на потенциальные молекулярные механизмы, лежащие в основе наблюдаемой конвергенции.

Это исследование подчеркивает критически важную роль структурных особенностей белков высокого порядка как молекулярной основы функциональной конвергентной эволюции, которая помогает организмам адаптироваться к окружающей среде.

Больше информации: Zhenqiu Cao et al, Language models reveal a complex sequence basis for adaptive convergent evolution of protein functions, Proceedings of the National Academy of Sciences (2025). DOI: 10.1073/pnas.2418254122

Источник: Chinese Academy of Sciences

ИИ: В 2025 году мы наблюдаем всё больше примеров того, как искусственный интеллект проникает в фундаментальные научные исследования. Этот инструмент открывает новые возможности для понимания эволюционных процессов на молекулярном уровне, что может иметь далеко идущие последствия для биологии, медицины и биотехнологий.