Искусственный интеллект успешно предсказывает взаимодействия белков

Международная команда исследователей из UT Southwestern и Университета Вашингтона использовала искусственный интеллект (ИИ) и эволюционный анализ для создания 3D-моделей взаимодействий эукариотических белков. Исследование, опубликованное в Science, впервые идентифицировало более 100 вероятных белковых комплексов и предоставило структурные модели для более чем 700 ранее не охарактеризованных. Понимание того, как пары или группы белков соединяются для выполнения клеточных процессов, может привести к открытию множества новых мишеней для лекарств.

"Наши результаты представляют собой значительный прогресс в новой эре структурной биологии, в которой вычисления играют фундаментальную роль", — сказала Цянь Конг, доктор философии, доцент Центра человеческого роста и развития Юджина Макдермотта.

Доктор Конг руководила исследованием вместе с Дэвидом Бейкером, доктором философии, профессором биохимии. В исследовании четыре ведущих соавтора, включая вычислительного биолога UT Southwestern Джимина Пея, доктора философии.

Белки часто работают парами или группами, известными как комплексы, чтобы выполнять все задачи, необходимые для поддержания жизни организма. Хотя некоторые из этих взаимодействий хорошо изучены, многие остаются загадкой. Построение полных интерактомов — описаний полного набора молекулярных взаимодействий в клетке — прольет свет на многие фундаментальные аспекты биологии и даст исследователям новую отправную точку для разработки лекарств, которые стимулируют или препятствуют этим взаимодействиям.

До недавнего времени основным препятствием для построения интерактома была неопределенность в отношении структур многих белков. В 2020 и 2021 годах компания DeepMind и лаборатория доктора Бейкера независимо выпустили две технологии ИИ под названием AlphaFold (AF) и RoseTTAFold (RF), которые используют разные стратегии для предсказания структур белков на основе последовательностей генов.

В текущем исследовании ученые расширили эти инструменты ИИ, смоделировав множество белковых комплексов дрожжей — распространенного модельного организма. Чтобы найти белки, которые, вероятно, взаимодействуют, ученые сначала искали в геномах родственных грибов гены, которые приобретали мутации связанным образом. Затем они использовали две технологии ИИ, чтобы определить, можно ли совместить эти белки в 3D-структурах.

Их работа выявила 1505 вероятных белковых комплексов. Из них 699 уже были структурно охарактеризованы, что подтвердило полезность метода. Однако для 700 предсказанных взаимодействий были лишь ограниченные экспериментальные данные, а еще 106 никогда не описывались.

Чтобы лучше понять эти слабо охарактеризованные или неизвестные комплексы, команды из Университета Вашингтона и UT Southwestern работали с коллегами по всему миру. Объединив сгенерированные 3D-модели с информацией от сотрудников, команды смогли получить новое представление о белковых комплексах, участвующих в поддержании и обработке генетической информации, клеточных системах строительства и транспорта, метаболизме, репарации ДНК и других областях. Они также определили роли белков с ранее неизвестными функциями на основе их вновь выявленных взаимодействий с другими хорошо охарактеризованными белками.

"Работа, описанная в нашей новой статье, закладывает основу для аналогичных исследований человеческого интерактома и в конечном итоге может помочь в разработке новых методов лечения болезней человека", — добавила доктор Конг.

Предсказанные структуры белковых комплексов, сгенерированные в этом исследовании, доступны для загрузки из ModelArchive. Эти структуры и другие, созданные с использованием этой технологии в будущих исследованиях, станут богатым источником исследовательских вопросов на долгие годы.