새로운 연구는 AI 모델링이 어떻게 단백질 구조에 대한 통찰력을 제공할 수 있는지 보여줍니다.

요크 대학에서 나오는 인공 지능(AI) 알고리즘에 대한 새로운 연구는 과학자들이 인체의 단백질 구조에 대한 보다 완전한 모델을 개발할 수 있도록 합니다. 이는 치료제 및 백신 설계에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 

이 연구는 저널에 발표되었습니다 자연 구조 및 분자 생물학.

인간 단백질의 최대 70%는 설탕으로 둘러싸여 있고 발판이 되어 있으며 이것이 단백질의 모양과 행동에 영향을 미칩니다. COVID-19 및 에볼라와 같은 것의 배후에 있는 바이러스도 당 뒤에 보호되며, 추가되는 것을 변형이라고 합니다.

알파폴드 AI 프로그램

연구원들은 먼저 AlphaFold라는 AI 프로그램으로 만든 모델에 누락된 설탕 구성 요소를 추가하는 소프트웨어를 개발했으며 이를 통해 단백질을 더 깊이 연구할 수 있었습니다. AlphaFold는 Google의 DeepMind에서 만들어졌으며 단백질 구조 예측을 수행합니다. 

화학과의 Jon Agiree 박사는 Maynooth University의 Elisa Fadda 박사 및 Carl A. Fogarty와 함께 수행된 연구의 수석 저자입니다. 또한 York Structural Biology Laboratory의 박사 과정 학생인 Haroldas Bagdonas도 참여했습니다. 

“인체의 단백질은 수십억 개에 달하는 작은 기계로, 우리의 살과 뼈를 구성하고, 산소를 운반하고, 기능을 수행하고, 병원체로부터 우리를 보호합니다. 그리고 망치가 못을 포함한 뾰족한 물체를 때리기 위해 금속 머리에 의존하는 것처럼 단백질은 작업을 수행하기 위해 특수한 모양과 구성을 가지고 있습니다.”라고 Agiree 박사는 말했습니다.

"단백질 구조 예측을 위한 AlphaFold 방법은 생물학의 작업 흐름을 혁신할 수 있는 잠재력이 있어 과학자들이 단백질과 돌연변이의 영향을 그 어느 때보다 빠르게 이해할 수 있습니다."

“그러나 이 알고리즘은 단백질 구조와 기능에 영향을 미치는 본질적인 변형을 설명하지 못하므로 그림의 일부만 제공합니다. 우리의 연구는 이것이 상대적으로 간단한 방식으로 해결될 수 있음을 보여주었고, 이는 보다 완전한 구조적 예측으로 이어집니다.”

정확한 구조 예측

새로운 AlphaFold 프로그램과 해당 단백질 구조 데이터베이스를 통해 과학자 팀은 알려진 모든 인간 단백질에 대한 정확한 구조 예측을 할 수 있으며 이는 이 분야에서 중요한 진전입니다. 

"국제 협력이 결실을 맺기 위해 성장하는 것을 보는 것은 항상 좋은 일이지만 이것은 우리에게 시작일 뿐입니다."라고 Agiree 박사는 계속했습니다. “우리 소프트웨어는 SARS-CoV-2에 대한 mRNA 백신을 뒷받침하는 글리칸 구조 작업에 사용되었지만 이제 AlphaFold 기술 도약 덕분에 우리가 할 수 있는 일이 훨씬 더 많습니다. 아직 초기 단계이지만 글리칸 실드의 변화에 ​​대한 반응에서 이를 예상하는 단계로 나아가는 것이 목표입니다.”