Tim mladih riječkih znanstvenika objavio rad u prestižnom časopisu Nature Machine Intelligence

Interdisciplinarni tim mladih riječkih znanstvenika, koji 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, okupljeni oko uspostavnog projekta Hrvatske zaklade za znanost pod nazivom Dizajn katalitički aktivnih peptida i peptidnih nanostruktura (kratica: DeShPet), objavio je rad pod naslovom Reshaping the discovery of self-assembling peptides with generative AI guided by hybrid deep learning u prestižnom časopisu Nature Machine Intelligence, koji se nalazi na 1. mjestu u području interdisciplinarnih aplikacija u računalnoj znanosti te na 3. mjestu u području umjetne inteligencije. U objavljenom znanstvenom radu predstavljen je model predviđanja zasnovan na dubokom učenju koji je ugrađen u generativni model umjetne inteligencije kako bi u neistraženom kemijskom prostoru pronašao sasvim nove peptide s visokom vjerojatnošću za stvaranje supramolekularnih nanostruktura.

Veliki uspjeh tima rezultat je dugogodišnjeg predanog rada, istraživanja i pronalaska novih peptidnih sekvenci koje imaju sklonost samosastavljanju (engl. self-assembly) i stvaranju nanostruktura. Voditeljica projekta, prof. Kalafatović, usavršavala se u tom području istraživanja za vrijeme svog doktorata u Glasgowu te poslijedoktorskog iskustva u New Yorku, a po uspostavi suradnje s profesorom Maušom sa Zavoda za računarstvo započinje otvaranje novog interdisciplinarnog istraživačkog pravca primjene umjetne inteligencije u kemiji peptida. Doktorandi 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 tog problema.

Svaki član tima dao je doprinos istraživanju u području svojeg doktorskog obrazovanja, a od presudne važnosti bili su i kontakti s renomiranim znanstvenicima te kontinuirano usavršavanje na najvažnijim međunarodnim konferencijama i istraživačkim institucijama. Razvijena metodologija predstavlja sasvim novi pristup za pretraživanje iznimno velikog prostora mogućih rješenja i otvara mogućnosti prenamjene za druga srodna područja istraživanja peptida, ali i šire.

Njihov znanstveni rad objavljen u prestižnom časopisu Nature Machine Intelligence postavlja Sveučilište u Rijeci 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 i mlade znanstvenice s Tehničkog fakulteta i Fakulteta biotehnologije i razvoja lijekova.