Нові дослідження показують, як моделювання штучного інтелекту може надати уявлення про структуру білків

Нові дослідження з алгоритмів штучного інтелекту (ШІ) в університеті Йорка дозволяють вченим розробляти більш повні моделі структури білків в людському організмі. Це може мати великий вплив на розробку терапевтичних засобів і вакцин.

Дослідження було опубліковано в журналі Nature Structural and Molecular Biology.

До 70 відсотків людських білків оточені і скелетовані цукром, що впливає на їхній вигляд і дію. Віруси, які стоять за такими захворюваннями, як COVID-19 і Ебола, також оточені цукрами, і додавання їх називається модифікацією.

Програма штучного інтелекту AlphaFold

Спочатку дослідники розробили програмне забезпечення, яке додає відсутні цукрові компоненти до моделей, створених програмою штучного інтелекту AlphaFold, що дозволило їм глибше вивчити білки. AlphaFold була створена компанією Google DeepMind, і вона виконує передбачення структури білків.

Доктор Джон Агірре з хімічного факультету є старшим автором дослідження, яке було проведено разом з доктором Елізою Фаддою і Карлом А. Фогарті з університету Мейнут. У дослідженні також брали участь Гарольдас Багдонас, який є аспірантом лабораторії структурної біології університету Йорка.

“Білки людського організму – це маленькі машини, які в мільярдах складають нашу плоть і кістки, транспортують наш кисень, дозволяють нам функціонувати і захищати нас від патогенів. І як молоток залежить від металевого наконечника, щоб ударити цвяхи, білки мають спеціалізовані форми і склад, щоб виконувати свої функції”, – сказав доктор Агірре.

“Метод AlphaFold для передбачення структури білків має потенціал революціонізувати робочі процеси в біології, дозволяючи вченим зрозуміти білок і вплив мутацій швидше, ніж будь-коли раніше.”

“Однак алгоритм не враховує важливі модифікації, які впливають на структуру і функцію білків, що дає нам тільки частину картини. Наше дослідження показало, що це можна виправити відносно простим способом, що призведе до більш повного структурного передбачення.”

Створення точних передбачень структури

Через нову програму AlphaFold і відповідну базу даних структур білків команда вчених може створювати точні передбачення структури для всіх відомих людських білків, що є великим кроком вперед у цій галузі.

“Завжди приємно спостерігати, як міжнародна співпраця росте і приносить плоди, але це тільки початок для нас”, – продовжував доктор Агірре. “Наше програмне забезпечення було використано у роботі з гліканами, яка підтримувала розробку мРНК-вакцин проти SARS-CoV-2, але тепер у нас є багато чого, чого ми можемо досягти завдяки технологічному стрибку AlphaFold. Це ще ранні етапи, але нашою метою є перейти від реакції на зміни в глікан-щиті до їх передбачення.”