00:14 2024-11-22 science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu

_ Noua metodă folosește AI pentru a proiecta proteine ​​artificiale

_ metodă nouă folosește inteligența artificială pentru a proiecta proteine ​​artificiale

Designul proteinelor își propune să creeze anticorpi personalizați pentru terapii, biosenzori pentru diagnosticare sau enzime pentru chimicale reactii. O echipă internațională de cercetare a dezvoltat acum o metodă pentru a proiecta noi proteine ​​mari, mai bine decât înainte și pentru a le produce în laborator cu proprietățile dorite.

Abordarea lor implică o nouă modalitate de utilizare a capabilităților bazate pe inteligența artificială. software-ul Alphafold2, pentru care a fost acordat Premiul Nobel pentru Chimie în 2024.

Fie ca elemente de construcție, sisteme de transport, enzime sau anticorpi, proteinele joacă un rol vital în corpuri. Prin urmare, cercetătorii încearcă să le recreeze sau să proiecteze așa-numitele proteine ​​de novo care nu apar în natură. Astfel de proteine ​​artificiale sunt concepute pentru a se lega de anumiți viruși sau de a transporta medicamente, de exemplu. Oamenii de știință folosesc din ce în ce mai mult învățarea automată pentru a le proiecta.

Recent, progresele în acest domeniu au fost onorate cu Premiul Nobel pentru Chimie: Premiul Nobel de anul acesta a revenit lui David Baker, un pionier al designului de proteine ​​de novo și pentru dezvoltatorii software-ului Alphafold2 Demis Hassabis și John Jumper. Acest software face posibilă prezicerea structurilor proteinelor pe computer cu o precizie ridicată.

O echipă internațională condusă de Hendrik Dietz, profesor de nanotehnologie biomoleculară la Universitatea Tehnică din München (TUM) și Sergey Ovchinnikov, profesor de Biologie la MIT, a dezvoltat acum o metodă care utilizează predicția precisă a structurii Alphafold2, împreună cu o așa-numită abordare de coborâre a gradientului pentru proiectarea eficientă a proteinelor. Studiul lor este publicat în revista Science.

Coborârea gradientului este o metodă comună pentru optimizarea modelului. Într-un proces pas cu pas, acesta poate fi utilizat pentru a identifica abaterile de la funcția țintă dorită și pentru a ajusta parametrii până când se obține rezultatul optim.

În proiectarea proteinelor, coborârea gradientului poate fi utilizată pentru a compara structura noilor proteine ​​prezisă de AlphaFold2 cu structura proteinei dorită. Acest lucru le permite oamenilor de știință să își optimizeze în continuare lanțul de aminoacizi nou proiectat și structura rezultată. Acesta din urmă determină în mare măsură stabilitatea și funcția proteinei și depinde de interacțiuni energetice subtile.

Noua metodă face posibilă proiectarea de noi proteine ​​mari mai bine decât înainte și adaptarea acestora la proprietățile dorite, de exemplu , pentru a se lega precis de alte proteine. Procesul lor de proiectare diferă de abordările anterioare în mai multe moduri.

„Am proiectat procesul pentru noi proteine, astfel încât inițial să ignorăm limitele a ceea ce este posibil din punct de vedere fizic. De obicei, doar unul dintre cele 20 de blocuri posibile. este presupusă în fiecare punct al lanțului de aminoacizi. În schimb, folosim o variantă în care toate posibilitățile sunt practic suprapuse”, spune Christopher Frank, doctorand la Catedră de Biomoleculare. Nanotehnologie și primul autor al studiului.

Această suprapunere virtuală nu poate fi tradusă direct într-o proteină efectiv producabilă. Dar permite proteinei să fie optimizată iterativ. „Îmbunătățim aranjarea aminoacizilor în mai multe iterații până când noua proteină este foarte aproape de structura dorită”, spune Frank. Această structură optimizată este apoi utilizată pentru a determina secvența de aminoacizi care poate fi de fapt asamblată într-o proteină în laborator.

Testul final pentru toate proteinele nou proiectate: corespunde structura reală cu constructul prezis și functia dorita? Folosind noua metodă, echipa a proiectat virtual peste 100 de proteine, le-a produs în laborator și le-a testat experimental. „Am reușit să arătăm că structurile pe care le-am proiectat sunt foarte apropiate de structurile care sunt de fapt produse”, spune Frank.

Folosind noua lor metodă, ei au reușit să producă proteine ​​constând din până la 1.000 de aminoacizi. „Acest lucru ne aduce mai aproape de dimensiunea anticorpilor și, la fel ca și în cazul anticorpilor, putem apoi integra mai multe funcții dorite într-o astfel de proteină”, explică Dietz. „Acestea ar putea fi, de exemplu, motive pentru recunoașterea și suprimarea agenților patogeni.”

(Fluierul)

Inapoi