Novo istraživanje pokazuje kako AI modeliranje može pružiti uvid u strukture proteina

Nova istraživanja algoritama umjetne inteligencije (AI) koja dolaze sa Sveučilišta u Yorku omogućuju znanstvenicima da razviju potpunije modele proteinskih struktura u ljudskom tijelu. To može imati veliki utjecaj na dizajn terapije i cjepiva. 

Istraživanje je objavljeno u časopisu Prirodna strukturna i molekularna biologija.

Do 70 posto ljudskih proteina okruženo je šećerom, a to utječe na njihov izgled i djelovanje. Virusi koji stoje iza stvari kao što su COVID-19 i ebola također su zaštićeni iza šećera, a njihov dodatak naziva se modifikacija.

AlphaFold AI program

Istraživači su prvo razvili softver koji dodaje nedostajuće komponente šećera u modele stvorene pomoću AI programa pod nazivom AlphaFold, a to im je omogućilo dublje proučavanje proteina. AlphaFold je kreirao Googleov DeepMind, a izvodi predviđanja strukture proteina. 

Dr. Jon Agiree s Odjela za kemiju viši je autor istraživanja koje je provedeno zajedno s dr. Elisom Fadda i Carlom A. Fogartyem sa Sveučilišta Maynooth. Također je uključio Haroldasa Bagdonasa, koji je doktorant na York Structural Biology Laboratory. 

“Proteini ljudskog tijela sićušni su strojevi koji u svojim milijardama čine naše meso i kosti, prenose kisik, omogućuju nam funkcioniranje i brane nas od patogena. I baš kao što se čekić oslanja na metalnu glavu za udaranje šiljastih predmeta uključujući čavle, proteini imaju specijalizirane oblike i sastave kako bi obavili svoj posao,” rekao je dr. Agiree.

"Metoda AlphaFold za predviđanje strukture proteina ima potencijal revolucionirati tijekove rada u biologiji, omogućujući znanstvenicima da razumiju protein i utjecaj mutacija brže nego ikada."

“Međutim, algoritam ne uzima u obzir bitne modifikacije koje utječu na strukturu i funkciju proteina, što nam daje samo dio slike. Naše je istraživanje pokazalo da se to može riješiti na relativno jednostavan način, što dovodi do potpunijeg strukturnog predviđanja.”

Izrada točnih predviđanja strukture

Kroz novi program AlphaFold i odgovarajuću bazu podataka o strukturama proteina, tim znanstvenika može napraviti točna predviđanja strukture za sve poznate ljudske proteine, što je veliki korak naprijed u ovom području. 

"Uvijek je sjajno gledati kako međunarodna suradnja raste i donosi plodove, ali ovo je samo početak za nas", nastavio je dr. Agiree. “Naš softver korišten je u radu na strukturi glikana koji je podupirao mRNA cjepiva protiv SARS-CoV-2, ali sada postoji mnogo više što možemo učiniti zahvaljujući tehnološkom skoku AlphaFold. Još je u ranoj fazi, ali cilj je prijeći s reagiranja na promjene u glikanskom štitu na njihovo predviđanje.”