Новые исследования показывают, как моделирование ИИ может дать представление о структуре белков

Новые исследования по алгоритмам искусственного интеллекта (ИИ) из Университета Йорка позволяют ученым разрабатывать более полные модели структуры белков в человеческом организме. Это может иметь большое влияние на разработку терапевтических средств и вакцин.

Исследование было опубликовано в журнале Nature Structural and Molecular Biology.

До 70 процентов человеческих белков окружены и поддерживаются сахаром, что влияет на их внешний вид и поведение. Вирусы, ответственные за заболевания, такие как COVID-19 и Эбола, также защищены сахаром, и добавление его называется модификацией.

Программа AlphaFold ИИ

Исследователи сначала разработали программное обеспечение, которое добавляет缺ующие сахарные компоненты к моделям, созданным с помощью программы ИИ AlphaFold, что позволило им изучать белки более глубоко. AlphaFold была создана компанией Google DeepMind и выполняет прогнозирование структуры белков.

Доктор Джон Агире из кафедры химии является старшим автором исследования, которое было проведено вместе с доктором Элизой Фаддой и Карлом А. Фогарти из Университета Мейнута. В исследовании также принимал участие Гарольдас Багдонас, аспирант лаборатории структурной биологии Университета Йорка.

“Белки человеческого организма – это крошечные машины, которые, в количестве миллиардов, составляют нашу плоть и кости, переносят кислород, позволяют нам функционировать и защищают нас от патогенов. И как молоток полагается на металлическую голову, чтобы ударить по острым объектам, включая гвозди, белки имеют специализированные формы и состав, чтобы выполнять свои задачи”, – сказал доктор Агире.

“Метод AlphaFold для прогнозирования структуры белков имеет потенциал революционизировать рабочие процессы в биологии, позволяя ученым понимать белок и влияние мутаций быстрее, чем когда-либо раньше”.

“Однако алгоритм не учитывает важные модификации, которые влияют на структуру и функцию белка, что дает нам только часть картины. Наше исследование показало, что это можно решить относительно простым способом, что приводит к более полному структурному прогнозированию”.

Создание точных прогнозов структуры

Благодаря новой программе AlphaFold и соответствующей базе данных структур белков, команда ученых может делать точные прогнозы структуры для всех известных человеческих белков, что является значительным шагом вперед в этой области.

“Всегда приятно наблюдать, как международное сотрудничество растет и приносит плоды, но это только начало для нас”, – продолжил доктор Агире. “Наше программное обеспечение было использовано в работе по структуре гликанов, которая легла в основу вакцин против SARS-CoV-2, но теперь у нас есть гораздо больше возможностей благодаря технологическому прорыву AlphaFold. Это еще рано, но цель состоит в том, чтобы перейти от реакции на изменения в гликановом щите к их предвидению”.