Nowe badania pokazują, jak modelowanie AI może zapewnić wgląd w struktury białek

Nowe badania nad algorytmami sztucznej inteligencji (AI) prowadzone na Uniwersytecie w Yorku umożliwiają naukowcom opracowanie pełniejszych modeli struktur białkowych w organizmie człowieka. Może to mieć duży wpływ na projektowanie leków i szczepionek. 

Badanie zostało opublikowane w czasopiśmie Biologia strukturalna i molekularna przyrody.

Aż 70 procent ludzkich białek jest otoczone i rusztowane cukrem, co ma wpływ na ich wygląd i działanie. Wirusy odpowiedzialne za takie zjawiska jak Covid-19 i Ebola są również chronione za cukrami, a ich dodanie nazywa się modyfikacją.

Program AI AlphaFold

Naukowcy najpierw opracowali oprogramowanie, które dodaje brakujące składniki cukru do modeli utworzonych za pomocą programu AI o nazwie AlphaFold, co umożliwiło im głębsze badanie białek. AlphaFold został stworzony przez DeepMind firmy Google i umożliwia przewidywanie struktur białkowych. 

Dr Jon Agiree z Wydziału Chemii jest głównym autorem badania, które przeprowadziło wspólnie z dr Elisą Faddą i Carlem A. Fogarty z Maynooth University. W badanie zaangażowany był także Haroldas Bagdonas, doktorant w York Structural Biology Laboratory. 

„Białka ludzkiego ciała to maleńkie maszyny, które w miliardach tworzą nasze ciało i kości, transportują tlen, pozwalają nam funkcjonować i chronią nas przed patogenami. I tak jak młotek opiera się na metalowej główce, aby uderzać w spiczaste przedmioty, w tym gwoździe, tak białka mają wyspecjalizowane kształty i skład, aby wykonywać swoje zadania” – mówi dr Agiree.

„Metoda AlphaFold do przewidywania struktury białek może zrewolucjonizować przepływ pracy w biologii, umożliwiając naukowcom zrozumienie białka i wpływu mutacji szybciej niż kiedykolwiek”.

„Algorytm nie uwzględnia jednak istotnych modyfikacji wpływających na strukturę i funkcję białek, co daje nam tylko część obrazu. Nasze badania wykazały, że można temu zaradzić w stosunkowo prosty sposób, co prowadzi do pełniejszych przewidywań strukturalnych”.

Dokonywanie dokładnych prognoz konstrukcji

Dzięki nowemu programowi AlphaFold i odpowiedniej bazie danych struktur białkowych zespół naukowców może dokonać dokładnych przewidywań strukturalnych wszystkich znanych białek ludzkich, co stanowi duży krok naprzód w tej dziedzinie. 

„Zawsze wspaniale jest patrzeć, jak międzynarodowa współpraca zaczyna przynosić owoce, ale dla nas to dopiero początek” – kontynuowała dr Agiree. „Nasze oprogramowanie wykorzystano w pracach nad strukturą glikanów, które stanowiły podstawę szczepionek mRNA przeciwko SARS-CoV-2, ale teraz dzięki skokowi technologicznemu AlphaFold możemy zrobić o wiele więcej. To wciąż wczesny etap, ale celem jest przejście od reagowania na zmiany w tarczy glikanowej do przewidywania ich”.