Uued uuringud näitavad, kuidas AI modelleerimine võib anda ülevaate valgu struktuuridest

Yorki ülikooli uued tehisintellekti (AI) algoritmide uuringud võimaldavad teadlastel välja töötada inimkeha valgustruktuuride terviklikumaid mudeleid. Sellel võib olla suur mõju ravimite ja vaktsiinide väljatöötamisele. 

Uuring avaldati ajakirjas Looduse struktuuri- ja molekulaarbioloogia.

Kuni 70 protsenti inimese valkudest on kas ümbritsetud ja kaetud suhkruga ning see mõjutab nende välimust ja toimimist. Viirused, mis on selliste asjade nagu COVID-19 ja Ebola taga, on kaitstud ka suhkrute eest ja nende lisamist nimetatakse modifikatsiooniks.

AlphaFold AI programm

Teadlased töötasid esmalt välja tarkvara, mis lisab AlphaFoldi nimelise AI-programmiga loodud mudelitele puuduvad suhkrukomponendid ja see võimaldas neil valke sügavamalt uurida. AlphaFoldi lõi Google'i DeepMind ja see ennustab valgu struktuure. 

Dr Jon Agiree keemiaosakonnast on uuringu vanemautor, mis viidi läbi koos dr Elisa Fadda ja Carl A. Fogartyga Maynoothi ​​ülikoolist. Sellesse kaasati ka Haroldas Bagdonas, kes on Yorki struktuuribioloogia labori doktorant. 

"Inimese keha valgud on väikesed masinad, mis miljardites moodustavad meie liha ja luud, transpordivad hapnikku, võimaldavad meil toimida ja kaitsevad meid patogeenide eest. Ja nagu haamer tugineb teravate objektide, sealhulgas naelte, löömiseks metallpeale, on ka valkudel oma töö tegemiseks spetsiaalne kuju ja koostis,“ ütles dr Agiree.

"AlphaFoldi meetod valgu struktuuri ennustamiseks võib muuta bioloogia töövoogusid, võimaldades teadlastel kiiremini kui kunagi varem mõista valku ja mutatsioonide mõju."

"Kuid algoritm ei võta arvesse olulisi modifikatsioone, mis mõjutavad valgu struktuuri ja funktsiooni, mis annab meile ainult osa pildist. Meie uuringud on näidanud, et seda saab käsitleda suhteliselt lihtsalt, mis viib täielikuma struktuurilise prognoosini.

Täpsete struktuuriennustuste tegemine

Uue AlphaFold programmi ja vastava valgustruktuuride andmebaasi kaudu saab teadlaste meeskond teha täpseid struktuuriennustusi kõigi teadaolevate inimvalkude kohta, mis on selles valdkonnas suur samm edasi. 

"Alati on suurepärane vaadata, kuidas rahvusvaheline koostöö vilja kannab, kuid see on meie jaoks alles algus," jätkas dr Agiree. "Meie tarkvara kasutati glükaani struktuuritöös, mis oli SARS-CoV-2 vastaste mRNA vaktsiinide aluseks, kuid nüüd saame tänu AlphaFoldi tehnoloogilisele hüppele teha palju rohkem. See on alles varajases staadiumis, kuid eesmärk on liikuda glükaanikilbi muutustele reageerimise asemel nende ennetamise juurde.