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人工智能成功预测蛋白质相互作用

美国科学家主导的国际科研团队在最新一期《科学》杂志撰文指出,他们利用人工智能和进化分析,绘制出了真核生物的蛋白质之间相互作用的3D模型,首次确定了100多个可能的蛋白质复合物,并为700多个蛋白质复合物提供了结构模型,深入研究蛋白质相互作用有望催生新的药物。

研究负责人之一、美国西南大学人类发育与发展中心助理教授丛前(音译)称,研究结果代表了结构生物学新时代的重大进步。

丛前解释说,蛋白质通常成对或成组工作,形成复合物,以完成生物体存活所需的任务。虽然科学家已经对其中一些相互作用开展了深入研究,但许多仍是未解之谜。了解蛋白质之间所有的相互作用将揭示生物学的许多基本方面,并为新药研发提供参考。

但半个世纪以来,鉴于许多蛋白质结构的不确定性,科学家们很难了解这些相互作用。2020年和2021年,深度思维公司和华盛顿大学戴维·贝克实验室独立发布了两种人工智能技术“阿尔法折叠”和RoseTTAFold,它们使用不同的策略预测蛋白质结构。

在最新研究中,丛前等人通过对许多酵母蛋白复合物建模,扩展了人工智能结构预测工具箱。为了找到可能相互作用的蛋白质,科学家们首先搜索相关真菌的基因组,寻找发生突变的基因,然后使用上述两种人工智能技术来确定这些蛋白质是否可以3D结构结合在一起。

他们确定了1505种可能的蛋白质复合物,其中699个结构已被表征,验证了其方法的实用性;另外700个复合物目前获得的数据有限,剩下106个从未被研究过。为更好地理解这些很少被描述或未知的复合物,团队研究了类似的蛋白质,并根据新发现的蛋白质与此前已知蛋白质的相互作用,确定了新发现蛋白质的作用。

来源:科技日报