Nowe badania pokazują, jak modelowanie AI może dostarczyć wgląd w strukturę białek

Nowe badania nad algorytmami sztucznej inteligencji (AI) opracowanymi na Uniwersytecie w Yorku umożliwiają naukowcom rozwijanie bardziej kompletnych modeli struktury białek w organizmie ludzkim. Może to mieć duży wpływ na projektowanie terapii i szczepionek.

Badania zostały opublikowane w czasopiśmie Nature Structural and Molecular Biology.

Do 70 procent ludzkich białek jest otoczonych i wspartych cukrem, co ma wpływ na ich wygląd i działanie. Wirusy odpowiedzialne za choroby takie jak COVID-19 i Ebola są również osłonięte cukrem, a ich dodanie nazywa się modyfikacją.

Program AI AlphaFold

Naukowcy najpierw opracowali oprogramowanie, które dodaje brakujące składniki cukru do modeli stworzonych za pomocą programu AI o nazwie AlphaFold, co umożliwiło im głębsze zbadanie białek. AlphaFold został stworzony przez Google DeepMind i wykonuje przewidywania struktury białek.

Dr Jon Agiree z Wydziału Chemii jest głównym autorem badań, które zostały przeprowadzone wraz z dr Elisa Fadda i Carlem A. Fogartym z Uniwersytetu w Maynooth. Udział wziął również Haroldas Bagdonas, który jest doktorantem w Laboratorium Biologii Strukturalnej Uniwersytetu w Yorku.

“Białka organizmu ludzkiego są małymi maszynami, które w swojej liczbie miliardów tworzą nasze ciało, transportują tlen, pozwalają nam funkcjonować i bronią nas przed patogenami. Tak jak młotek potrzebuje metalowego głowica, aby uderzyć w ostre przedmioty, w tym gwoździe, białka mają specjalne kształty i składy, aby wykonywać swoje zadania”, powiedział dr Agiree.

“Metoda AlphaFold do przewidywania struktury białek ma potencjał rewolucjonizować prace w biologii, umożliwiając naukowcom zrozumienie białka i wpływu mutacji szybciej niż kiedykolwiek wcześniej”.

“Jednak algorytm nie uwzględnia niezbędnych modyfikacji, które wpływają na strukturę i funkcję białka, co daje nam tylko część obrazu. Nasze badania wykazały, że można to rozwiązać w dość prosty sposób, prowadząc do bardziej kompletnego przewidywania struktury”.

Tworzenie dokładnych przewidywań struktury

Dzięki nowemu programowi AlphaFold i odpowiadającej mu bazie danych struktur białek zespół naukowców może tworzyć dokładne przewidywania struktury dla wszystkich znanych ludzkich białek, co jest dużym krokiem naprzód w tej dziedzinie.

“Zawsze jest wspaniale obserwować, jak międzynarodowa współpraca rozwija się i przynosi owoce, ale to jest dopiero początek dla nas”, kontynuował dr Agiree. “Nasze oprogramowanie zostało wykorzystane w pracy nad strukturą glikanów, która stanowiła podstawę szczepionek mRNA przeciwko SARS-CoV-2, ale teraz jest tak wiele więcej, co możemy zrobić dzięki skokowi technologicznemu AlphaFold. Jest to jeszcze wczesny etap, ale celem jest przejście od reagowania na zmiany w osłonie glikanowej do ich przewidywania”.