Neue Forschung zeigt, wie AI-Modellierung Einblicke in Proteinstrukturen liefern kann

Neue Forschung zu künstlicher Intelligenz (KI)-Algorithmen aus der University of York ermöglicht es Wissenschaftlern, vollständigere Modelle der Proteinstrukturen im menschlichen Körper zu entwickeln. Dies kann einen großen Einfluss auf die Entwicklung von Therapeutika und Impfstoffen haben.

Die Forschung wurde in der Zeitschrift Nature Structural and Molecular Biology veröffentlicht.

Bis zu 70 Prozent der menschlichen Proteine sind von Zucker umgeben und gestützt, und dies hat Auswirkungen auf ihr Aussehen und ihre Funktion. Viren, die für Krankheiten wie COVID-19 und Ebola verantwortlich sind, sind ebenfalls von Zuckern umgeben, und die Hinzufügung dieser Zuckermoleküle wird als Modifikation bezeichnet.

AlphaFold-KI-Programm

Die Forscher entwickelten zunächst eine Software, die fehlende Zuckerkomponenten zu Modellen hinzufügt, die mit einem KI-Programm namens AlphaFold erstellt wurden, und dies ermöglichte es ihnen, Proteine tiefer zu untersuchen. AlphaFold wurde von Google’s DeepMind entwickelt und führt Vorhersagen von Proteinstrukturen durch.

Dr. Jon Agiree vom Department of Chemistry ist der Hauptautor der Forschung, die zusammen mit Dr. Elisa Fadda und Carl A. Fogarty von der Maynooth University durchgeführt wurde. Es war auch Haroldas Bagdonas beteiligt, der ein PhD-Student am York Structural Biology Laboratory ist.

“Die Proteine des menschlichen Körpers sind winzige Maschinen, die in Billionen unsere Fleisch und Knochen bilden, unseren Sauerstoff transportieren, uns ermöglichen zu funktionieren und uns vor Krankheitserregern schützen. Und genauso wie ein Hammer auf einen Metallkopf angewiesen ist, um spitze Objekte wie Nägel zu schlagen, haben Proteine spezielle Formen und Zusammensetzungen, um ihre Aufgaben zu erfüllen”, sagte Dr. Agiree.

“Die AlphaFold-Methode für die Vorhersage von Proteinstrukturen hat das Potenzial, die Arbeitsabläufe in der Biologie zu revolutionieren, indem sie es Wissenschaftlern ermöglicht, ein Protein und die Auswirkungen von Mutationen schneller als je zuvor zu verstehen.”

“Allerdings berücksichtigt der Algorithmus nicht die wesentlichen Modifikationen, die die Proteinstruktur und -funktion beeinflussen, was uns nur einen Teil des Bildes liefert. Unsere Forschung hat gezeigt, dass dies auf relativ einfache Weise angegangen werden kann, was zu einer vollständigeren Strukturvorhersage führt.”

Genauere Strukturvorhersagen erstellen

Mithilfe des neuen AlphaFold-Programms und der entsprechenden Datenbank von Proteinstrukturen können die Wissenschaftler genaue Strukturvorhersagen für alle bekannten menschlichen Proteine erstellen, was ein wichtiger Schritt in diesem Bereich ist.

“Es ist immer großartig, eine internationale Zusammenarbeit wachsen zu sehen, aber dies ist nur der Anfang für uns”, fuhr Dr. Agiree fort. “Unere Software wurde bei der glykischen Strukturarbeiten verwendet, die den mRNA-Impfstoffen gegen SARS-CoV-2 zugrunde lagen, aber jetzt können wir dank des AlphaFold-Technologiesprungs noch viel mehr tun. Es ist noch früh, aber das Ziel ist, von der Reaktion auf Veränderungen in einem Glykanschild zu einer Vorhersage dieser Veränderungen überzugehen.”