Ученые используют моделирование искусственного интеллекта, чтобы больше узнать о структурах белок-сахар


Новое исследование, основанное на алгоритмах искусственного интеллекта, позволило ученым создать более полные модели белковых структур в нашем организме, что открыло путь для более быстрого создания терапевтических препаратов и вакцин.

В исследовании, проводимом Йоркским университетом, использовался искусственный интеллект (ИИ), чтобы помочь исследователям больше узнать о сахаре, который окружает большинство белков в нашем организме.

До 70 процентов белков человека окружены сахаром или скаффолизированы им, что играет важную роль в их внешнем виде и действии. Более того, некоторые вирусы, такие как вирусы СПИДа, гриппа, лихорадки Эбола и COVID-19, также защищены сахарами (гликанами). Добавление этих сахаров называется модификацией.

Для изучения белков исследователи создали программное обеспечение, которое добавляет недостающие сахарные компоненты к моделям, созданным с помощью AlphaFold, программы искусственного интеллекта, разработанной Google DeepMind и выполняющей предсказания структур белков.


Старший автор, доктор Джон Агирре из химического факультета, сказал: « человеческого тела – это крошечные машины, которые миллиардами составляют нашу плоть и кости, транспортируют наш кислород, позволяют нам функционировать и защищают нас от патогенов. И точно так же, как молоток использует металлическую головку для удара по острым предметам, включая гвозди, белки имеют особую форму и состав, чтобы выполнять свою работу ».

«Метод AlphaFold для предсказания структуры белка может революционизировать рабочие процессы в биологии, позволяя ученым быстрее, чем когда-либо, понять белок и влияние мутаций».

«Однако не учитывает существенные модификации, которые влияют на структуру и функцию белка, что дает нам только часть картины. Наше исследование показало, что с этим можно справиться относительно простым способом, что приводит к более полному структурному предсказанию. “

Недавнее внедрение AlphaFold и сопутствующей базы данных структур белков позволило ученым получить точные предсказания структуры для всех известных белков человека.

Д-р Агирре добавил: «Всегда приятно наблюдать, как международное сотрудничество растет и приносит плоды, но для нас это только начало. Наше программное обеспечение использовалось в работе над структурой гликанов, которая лежала в основе - против SARS-CoV-2, но Теперь мы можем сделать гораздо больше благодаря технологическому скачку AlphaFold. Это все еще ранние стадии, но цель состоит в том, чтобы перейти от реакции на изменения в гликановом щите к их предвидению ».