Naukowcy z Niemiec i USA przewidzieli najbardziej złożony topologicznie węzeł, jaki kiedykolwiek znaleziono w białku, używając AlphaFold, systemu sztucznej inteligencji (AI) opracowanego przez Google DeepMind. Ich pełna analiza danych wygenerowanych przez AlphaFold ujawniła również pierwsze złożone węzły w białkach: struktury topologiczne zawierające dwa oddzielne węzły na tej samej strunie. Jeśli odkryte węzły białkowe uda się odtworzyć eksperymentalnie, posłuży to do zweryfikowania dokładności przewidywań dokonanych przez AlphaFold.
Białka mogą się fałdować, tworząc złożone struktury topologiczne. Najbardziej intrygujące z nich to węzły białkowe – kształty, które nie rozplątałyby się, gdyby białko zostało pociągnięte z obu końców. Piotr Virnau, fizyk teoretyczny z Uniwersytetu Johannesa Gutenberga w Moguncji, mówi Świat Fizyki że obecnie znanych jest około 20 do 30 białek wiązanych. Struktury te, wyjaśnia Virnau, rodzą interesujące pytania dotyczące tego, jak się składają i dlaczego istnieją.
Kształt białka może być ściśle powiązany z jego funkcją, ale chociaż istnieje kilka teorii na temat funkcjonalności i przeznaczenia węzłów białkowych, istnieje niewiele twardych dowodów na ich poparcie. Virnau mówi, że mogą pomóc w utrzymaniu stabilności białek, na przykład będąc szczególnie odpornymi na wahania temperatury, ale to są pytania otwarte. Chociaż sęki białkowe są rzadkie, wydaje się również, że są dobrze zachowane przez ewolucję.
„Jeśli zawiązane białko istnieje na przykład w drożdżach, istnieje duże prawdopodobieństwo, że jest ono również zawiązane w odpowiednim białku u ludzi” – wyjaśnia Virnau. „Tak więc są to struktury, które istnieją od setek milionów lat”.
Od dawna problemem w badaniach nad węzłami białkowymi było znajdowanie i identyfikacja węzłów białkowych. Chociaż złożone struktury białek zostały eksperymentalnie określone w laboratorium, może to być trudne i czasochłonne. Niedawno firma DeepMind opracowała system sztucznej inteligencji znany jako AlfaFold twierdzi, że potrafi przewidywać struktury białek z niesamowitą szybkością i precyzją. System głębokiego uczenia działa na dużej bazie danych znanych białek i ich sekwencji aminokwasowych. Wykorzystuje te sekwencje i informacje o pierwszorzędowej strukturze aminokwasów do przewidywania trójwymiarowych struktur białek. Jego trening opiera się na ewolucyjnych, fizycznych i geometrycznych ograniczeniach struktur białkowych.
AlphaFold przewidział kilkaset tysięcy struktur białkowych, z których większość nie została jeszcze skatalogowana. W najnowszej pracy opublikowanej w r Nauka o białkach, Virnau i jego współpracownicy przeszukali bank danych AlphaFold pod kątem nieznanych wcześniej złożonych węzłów białkowych. Odkryli dziewięć nowych węzłów. W tym pierwsze 71-węzeł – węzeł z siedmioma punktami przecięcia, który jest najbardziej złożonym topologicznie węzłem, jaki kiedykolwiek znaleziono w białku.
Naukowcy odkryli również kilka sęków kompozytowych z sześcioma skrzyżowaniami. Każdy z nich zawiera dwa sęki koniczyny, które są węzłami z trzema skrzyżowaniami. Odkryli również dwa wcześniej nieznane węzły z pięcioma podstawowymi skrzyżowaniami, 51-węzeł i 52-węzeł.
Zespół pracuje teraz z biochemikiem Todda Yeatesa, na Uniwersytecie Kalifornijskim w Los Angeles, aby stworzyć białka zidentyfikowane eksperymentalnie przez AlphaFold, aby potwierdzić, że tworzą one przewidywane struktury topologiczne. „Jestem przekonany, że będziemy w stanie potwierdzić te struktury eksperymentalnie”, mówi Virnau.
Podejście kwantowe ujawnia szybsze fałdowanie białek
Gdyby te topologicznie trudne struktury można było stworzyć eksperymentalnie, pokazałoby to, że AlphaFold działa zgodnie z oczekiwaniami i zapewniłoby pewność co do jego przewidywań dotyczących mniej złożonych kształtów białek. „Węzły białkowe mogą być tylko pomniejszym aspektem tego, ale mimo to mogą ogólnie służyć jako walidacja tych narzędzi” – wyjaśnia Virnau.
W przyszłości możliwe będzie wykorzystanie tych narzędzi sztucznej inteligencji do inżynierii białek. Można by zaprojektować białka zawierające węzły i inne złożone struktury, które zapewniają im funkcjonalność do określonych zadań, chociaż to kwestia co najmniej kilku lat.
