Cercetarea nouă arată cum modelarea cu inteligență artificială poate oferi informații despre structurile de proteine

O nouă cercetare privind algoritmii de inteligență artificială (IA) de la Universitatea din York permite oamenilor de știință să dezvolte modele mai complete ale structurilor de proteine din corpul uman. Acest lucru poate avea un impact semnificativ asupra proiectării terapiilor și vaccinurilor.

Cercetarea a fost publicată în revista Nature Structural and Molecular Biology.

Până la 70% din proteinele umane sunt înconjurate și susținute de zahăr, ceea ce are un impact asupra aspectului și funcționării lor. Virușii care cauzează boli precum COVID-19 și Ebola sunt, de asemenea, protejați de zaharuri, iar adăugarea lor se numește modificare.

Programul AlphaFold AI

Cercetătorii au dezvoltat inițial un software care adaugă componente de zahăr lipsă la modele create cu un program de inteligență artificială numit AlphaFold, ceea ce le-a permis să studieze proteinele mai în profunzime. AlphaFold a fost creat de Google’s DeepMind și efectuează predicții ale structurilor de proteine.

Dr. Jon Agiree de la Departamentul de Chimie este autorul principal al cercetării, care a fost efectuată alături de Dr. Elisa Fadda și Carl A. Fogarty de la Universitatea Maynooth. De asemenea, a implicat și Haroldas Bagdonas, care este student doctorand la Laboratorul de Biologie Structurală din York.

“Proteinele corpului uman sunt mașini mici care, în miliarde, alcătuiesc carnea și oasele noastre, transportă oxigenul nostru, ne permit să funcționăm și ne apără de agenții patogeni. Și, la fel cum un ciocan se bazează pe o capățână de metal pentru a lovi obiecte ascuțite, inclusiv cuie, proteinele au forme și compoziții specializate pentru a-și face treaba”, a declarat Dr. Agiree.

“Metoda AlphaFold pentru predicția structurii proteinelor are potențialul de a revoluționa fluxurile de lucru în biologie, permițând oamenilor de știință să înțeleagă o proteină și impactul mutațiilor mai rapid decât oricând.”

“Cu toate acestea, algoritmul nu ține cont de modificările esențiale care afectează structura și funcția proteinelor, ceea ce ne oferă doar o parte a imaginii. Cercetarea noastră a arătat că acest lucru poate fi abordat într-un mod relativ simplu, conducând la o predicție structurală mai completă.”

Realizarea unor predicții structurale precise

Prin noul program AlphaFold și baza de date corespunzătoare de structuri de proteine, echipa de oameni de știință poate face predicții structurale precise pentru toate proteinele umane cunoscute, ceea ce reprezintă un pas major înainte în domeniu.

“Este întotdeauna minunat să vezi o colaborare internațională care crește și dă roade, dar acesta este doar începutul pentru noi”, a continuat Dr. Agiree. “Software-ul nostru a fost utilizat în lucrările structurale de glican care au stat la baza vaccinurilor mRNA împotriva SARS-CoV-2, dar acum există atât de multe lucruri pe care le putem face mulțumită saltului tehnologic AlphaFold. Este încă în stadii incipiente, dar obiectivul este să trecem de la reacția la schimbările în scutul de glican la anticiparea lor.”