RIJEKA – Tim mladih riječkih znanstvenika predvođen izv. prof. dr. Goranom Maušom i izv. prof. dr. Danielom Kalafatović objavio je rad pod naslovom »Reshaping the discovery of self-assembling peptides with generative AI guided by hybrid deep learning« u časopisu Nature Machine Intelligence. Riječ je o prestižnom znanstvenom časopisu koji je rangiran na prvom mjestu u području interdisciplinarnih aplikacija u računalnoj znanosti te na trećem mjestu u području umjetne inteligencije. U objavljenom znanstvenom radu predstavljen je generativni model umjetne inteligencije zasnovan na dubokom učenju koji u neistraženom kemijskom prostoru pronalazi sasvim nove peptide s visokom vjerojatnošću za stvaranje nanostruktura.

Stvaranje nanostruktura

Ovim postignućem Sveučilište u Rijeci, kaže izv. prof. dr. Mauša, postavljeno je rame uz rame najjačim svjetskim institucijama, a izniman uspjeh još je značajniji uzme li se u obzir kako se na popisu autora nalaze isključivo mladi znanstvenici s Tehničkog fakulteta i Fakulteta biotehnologije i razvoja lijekova.

– Peptidi su kratki lanci aminokiselina te kao osnovni građevni blokovi proteina igraju ključnu ulogu u mnogim biološkim procesima, uključujući regulaciju fizioloških procesa, imunitet, rast tkiva i metabolizam. Sastavljene od kombinacija 20 genski kodiranih aminokiselina predstavljaju svestran alat za dobivanje novih nanomaterijala s velikim potencijalom za primjenu u biomedicini, poput dostave lijekova, regeneracije tkiva ili terapijskog djelovanja. Broj kombinacija peptida sastavljenih od samo devet aminokiselina je 512 milijardi, odnosno pet puta više od procijenjenog broja zvijezda u Mliječnoj stazi i pronalazak onih koje imaju željeno svojstvo je iznimno težak zadatak. Ovaj veliki uspjeh tima rezultat je dugogodišnjeg rada upravo na temu pronalaska novih peptidnih sekvenci koje imaju sklonost samosastavljanju i stvaranju nanostruktura, objašnjavaju voditelji tima.

Voditeljica projekta, izv. prof. dr. Kalafatović, usavršavala se u tom području istraživanja za vrijeme svog doktorata u Glasgowu te poslijedoktorskog iskustva u New Yorku. Po uspostavi suradnje s profesorom Maušom sa Zavoda za računarstvo započelo je otvaranje novog interdisciplinarnog istraživačkog pravca primjene umjetne inteligencije u kemiji peptida. Upotreba pametnih algoritama znanstvenicima otvara vrata puno brže analize velikog broja spojeva i time smanjuje trošak skupocjenih i dugotrajnih eksperimentalnih postupaka.

Projekt DeShPet

Tim čine doktorandi studija računarstva Marko Njirjak, Lucija Žužić i Erik Otović, zajedno s mentorom Goranom Maušom te doktorandi studija medicinske kemije Marko Babić i Patrizia Janković s mentoricom Danielom Kalafatović. Njihova suradnja je započela uspostavnim projektom Hrvatske zaklade za znanost pod naslovom »Dizajn katalitički aktivnih peptida i peptidnih nanostruktura« (DeShPet), koji je 2019. godine prijavila izv. prof. dr. Kalafatović odmah po zaposlenju kao znanstvenica povratnica na tadašnjem Odjelu za Biotehnologiju. Projekt DeShPet je bio izvrsno ocijenjen i odobren za financiranje što je omogućilo zapošljavanje čak četvero doktoranada.

Doktorand Marko Njirjak i Lucija Žužić, koja je 2023. godine nagrađena kao studentica generacije riječkog Sveučilišta, predano su radili na razvoju klasifikatora visoke točnosti koji je nadmašio dosadašnje najbolje modele strojnog učenja u tom području. Ugradnjom takvog modela predviđanja u generativni model dobiveni su nikad istraženi peptidi čija je eksperimentalna validacija potvrdila visoku stopu uspješnosti u rješavanju ovog problema.