Nová výzkum ukazuje, jak může modelování umělé inteligence poskytovat vhled do struktury proteinů

Nový výzkum umělé inteligence (AI) algoritmů z Univerzity v Yorku umožňuje vědcům vyvinout kompletnější modely struktury proteinů v lidském těle. To může mít velký dopad na design terapií a vakcín.

Výzkum byl zveřejněn v časopise Nature Structural and Molecular Biology.

Až 70 procent lidských proteinů je obklopeno a scaffoldováno cukrem, což má vliv na jejich vzhled a chování. Viry, které jsou za věci jako COVID-19 a Ebola, jsou také chráněny cukry a jejich přidání se nazývá modifikace.

Program AlphaFold AI

Výzkumníci nejprve vyvinuli software, který přidává chybějící cukerné komponenty do modelů vytvořených pomocí programu AlphaFold, a tím umožnil studovat proteiny hlouběji. AlphaFold byl vytvořen společností Google DeepMind a provádí předpovědi struktury proteinů.

Dr. Jon Agiree z chemického oddělení je hlavním autorem výzkumu, který byl proveden společně s Dr. Elisa Fadda a Carlem A. Fogartym z Maynooth University. Účastnil se ho také Haroldas Bagdonas, který je doktorandem v laboratoři strukturní biologie Univerzity v Yorku.

“Proteiny lidského těla jsou malé stroje, které ve svých miliardách tvoří naše maso a kosti, transportují kyslík, umožňují nám fungovat a brání nás proti patogenům. A stejně jako kladivo závisí na kovové hlavě, aby udeřilo na ostré objekty, včetně hřebíků, proteiny mají specializované tvary a složení, aby mohli dělat svou práci,” řekl Dr. Agiree.

“Metoda AlphaFold pro předpověď struktury proteinů má potenciál revolucionizovat pracovní postupy v biologii, umožňující vědcům pochopit protein a dopad mutací rychleji než kdykoli předtím.”

“Nicméně, algoritmus nezohledňuje esenciální modifikace, které ovlivňují strukturu a funkci proteinu, což nám dává pouze část obrazu. Naše výzkum ukázal, že toto lze řešit relativně jednoduchým způsobem, vedoucím k více kompletní strukturní předpovědi.”

Přesné předpovědi struktury

Pomocí nového programu AlphaFold a odpovídající databáze struktury proteinů může tým vědců dělat přesné předpovědi struktury pro všechny známé lidské proteiny, což je velký krok vpřed v oboru.

“Je vždy skvělé sledovat mezinárodní spolupráci, která roste a přináší ovoce, ale tohle je teprve začátek pro nás,” pokračoval Dr. Agiree. “Náš software byl použit v glykanové strukturní práci, která podpořila mRNA vakcíny proti SARS-CoV-2, ale nyní je toho tolik více, co můžeme udělat díky technologickému skoku AlphaFold. Ještě je to raná fáze, ale náš cíl je přejít od reakce na změny v glykanovém štítu k jejich anticipaci.”