Тли умеют заставлять растения строить для себя настоящие дома. Они впрыскивают в ткани сотни белков BICYCLE, после чего растение формирует галлы - наросты, которые дают насекомым пищу и укрытие. Но понять устройство этих белков ученые долго не могли: они эволюционируют настолько быстро, что почти потеряли внешнее сходство друг с другом.
Не справился сначала и AlphaFold2. Когда исследователи дали ему последовательности BICYCLE-белков, система построила неправильные структуры. Причина оказалась довольно поучительной: AlphaFold опирается не только на машинное обучение, но и на эволюционные данные о родственных белках. А для этих молекул таких данных в базах практически не было.
Тогда ученые отправились за недостающей информацией сами. Они собирали родственные виды тлей в США и Японии, секвенировали их геномы и составили для AlphaFold новые эволюционные сопоставления. После этого модель правильно воспроизвела структуры, которые биологи ранее годами определяли экспериментально, и позволила получить около 2400 надежных прогнозов для белков семи видов тлей.
Выяснилось, что за невероятным разнообразием скрывается общий структурный план. Но поверхности белков сильно отличаются, вероятно, позволяя тлям одновременно воздействовать на множество процессов внутри растения и уходить от его иммунной защиты.
Получилась редкая история, в которой ИИ не заменил полевого биолога. Наоборот, чтобы машина увидела закономерность, человеку сначала пришлось выйти из лаборатории и принести ей кусочек эволюционной истории.
