Искусственный интеллект успешно предсказывает белковые взаимодействия


Исследователи из Юго-Западного Университета штата Вашингтон и Вашингтонского университета возглавили международную команду, которая использовала искусственный интеллект (ИИ) и эволюционный анализ для создания трехмерных моделей взаимодействия эукариотических белков. Исследование, опубликованное в Наука, впервые идентифицировали более 100 возможных белковых комплексов и предоставили структурные модели для более 700 ранее не охарактеризованных. Понимание того, как пары или группы белков сочетаются друг с другом для осуществления клеточных процессов, может привести к появлению множества новых мишеней для лекарств.

«Наши результаты представляют собой значительный прорыв в новую эру структурной биологии, в которой вычисления играют фундаментальную роль», – сказал Цянь Конг, доктор философии, доцент Центра роста и развития человека им. Юджина Макдермотта со вторым назначением в области биофизики. .

Доктор Конг руководила исследованием с Дэвидом Бейкером, доктором философии, профессором биохимии и постдокторским наставником доктора Конга в Вашингтонском университете до ее приема на работу в Юго-Западный Юго-Западный Калифорнийский университет. В исследовании участвуют четыре соавтора, в том числе компьютерный биолог Юго-Западного штата Юго-Западный университет Чимин Пей, доктор философии.

По словам доктора Конга, часто действуют парами или группами, известными как комплексы, для выполнения всех задач, необходимых для поддержания жизни организма. Хотя некоторые из этих взаимодействий хорошо изучены, многие остаются загадкой. Создание всеобъемлющих интерактомов – или описаний полного набора молекулярных взаимодействий в клетке – прольет свет на многие фундаментальные аспекты биологии и даст исследователям новую отправную точку для разработки лекарств, которые поощряют или препятствуют этим взаимодействиям. Доктор Конг работает в развивающейся области интерактомики, которая сочетает в себе биоинформатику и биологию.


До недавнего времени основным препятствием для создания интерактома была неуверенность в структуре многих белков – проблема, которую ученые пытались решить на протяжении полувека. В и 2021 годах компания DeepMind и лаборатория доктора Бейкера независимо друг от друга выпустили две технологии искусственного интеллекта, названные AlphaFold (AF) и RoseTTAFold (RF), которые используют разные стратегии для прогнозирования белковых структур на основе последовательностей генов, которые их производят.

В текущем исследовании д-р Конг, д-р Бейкер и их коллеги расширили возможности этих инструментов прогнозирования структуры ИИ, смоделировав многие белковые комплексы дрожжей. Дрожжи – это обычный модельный для фундаментальных биологических исследований. Чтобы найти белки, которые могут взаимодействовать, ученые сначала исследовали геномы родственных грибов на предмет генов, которые приобрели мутации сцепленным образом. Затем они использовали две технологии искусственного интеллекта, чтобы определить, могут ли эти соответствовать друг другу в трехмерных структурах.

Их работа идентифицировала 1505 возможных белковых комплексов. Из них 699 уже были структурно охарактеризованы, что подтверждает полезность их метода. Однако имелось лишь ограниченное количество экспериментальных данных, подтверждающих 700 предсказанных взаимодействий, а еще 106 никогда не были описаны.

Чтобы лучше понять эти плохо охарактеризованные или неизвестные комплексы, команды из Вашингтонского университета и Юго-Западного Университета работали с коллегами по всему миру, которые уже изучали эти или похожие белки. Объединив 3D-модели, созданные учеными в текущем исследовании, с информацией, полученной от соавторов, команды смогли по-новому взглянуть на белковые комплексы, участвующие в поддержании и обработке генетической информации, клеточном строительстве и транспортных системах, метаболизме, репарации ДНК и другие области. Они также определили роли белков, функции которых ранее были неизвестны, на основании их недавно идентифицированных взаимодействий с другими хорошо изученными белками.

«Работа, описанная в нашей новой статье, создает основу для аналогичных исследований взаимодействия человека и может в конечном итоге помочь в разработке новых методов лечения болезней человека», – добавил доктор Конг.