Новото истражување покажува како моделирањето со вештачка интелигенција може да обезбеди увид во протеинските структури

Новото истражување на алгоритмите за вештачка интелигенција (АИ) што излегува од Универзитетот во Јорк им овозможува на научниците да развијат поцелосни модели на протеинските структури во човечкото тело. Ова може да има големо влијание врз дизајнот на терапевтските средства и вакцините. 

Истражувањето беше објавено во списанието Природа структурна и молекуларна биологија.

До 70 проценти од човечките протеини се или опкружени и скелиња со шеќер, а тоа има влијание врз нивниот изглед и делување. Вирусите што стојат зад работи како СОВИД-19 и ебола се заштитени и зад шеќерите, а нивното додавање се нарекува модификација.

Програма за вештачка интелигенција AlphaFold

Истражувачите прво развија софтвер кој додава компоненти на шеќер што недостасуваат на моделите создадени со програма за вештачка интелигенција наречена AlphaFold, и тоа им овозможи да ги проучуваат протеините подлабоко. AlphaFold е создаден од DeepMind на Google и врши предвидувања на протеинските структури. 

Д-р Џон Агире од Катедрата за хемија е виш автор на истражувањето, кое беше спроведено заедно со д-р Елиса Фада и Карл А. Фогарти од Универзитетот Мејнут. Во него учествуваше и Харолдас Багдонас, кој е докторант во Лабораторијата за структурална биологија Јорк. 

„Протеините на човечкото тело се мали машини кои во нивните милијарди го сочинуваат нашето месо и коски, го транспортираат нашиот кислород, ни овозможуваат да функционираме и нè бранат од патогени. И исто како што чеканот се потпира на метална глава за да удира по шилести предмети, вклучително и клинци, протеините имаат специјализирани форми и состави за да ја завршат својата работа“, рече д-р Агире.

„Методот AlphaFold за предвидување на структурата на протеините има потенцијал да го револуционизира работниот тек во биологијата, дозволувајќи им на научниците да разберат протеин и влијанието на мутациите побрзо од кога било“.

„Сепак, алгоритмот не ги зема предвид суштинските модификации кои влијаат на структурата и функцијата на протеините, што ни дава само дел од сликата. Нашето истражување покажа дека ова може да се реши на релативно јасен начин, што ќе доведе до поцелосно структурно предвидување“.

Правење точни предвидувања за структурата

Преку новата програма AlphaFold и соодветната база на податоци за протеински структури, тимот на научници може да направи точни предвидувања за структурата за сите познати човечки протеини, што е голем чекор напред во оваа област. 

„Секогаш е одлично да се гледа како меѓународната соработка вроди со плод, но ова е само почеток за нас“, продолжи д-р Агире. „Нашиот софтвер се користеше во структурната работа на гликанот што ги поткрепи вакцините mRNA против SARS-CoV-2, но сега има уште многу што можеме да направиме благодарение на технолошкиот скок AlphaFold. Сè уште е рана фаза, но целта е да се премине од реакција на промените во штитот на гликанот до нивно предвидување“.