Oamenii de știință din Germania și SUA au prezis cel mai complex nod topologic găsit vreodată într-o proteină folosind AlphaFold, sistemul de inteligență artificială (AI) dezvoltat de DeepMind de la Google. Analiza lor completă a datelor produse de AlphaFold a dezvăluit, de asemenea, primele noduri compozite din proteine: structuri topologice care conțin două noduri separate pe același șir. Dacă nodurile de proteine descoperite pot fi recreate experimental, va servi pentru a verifica acuratețea predicțiilor făcute de AlphaFold.
Proteinele se pot plia pentru a forma structuri topologice complexe. Cele mai interesante dintre acestea sunt nodurile de proteine – forme care nu s-ar descurca dacă proteina ar fi trasă de la ambele capete. Petru Virnau, un fizician teoretician la Universitatea Johannes Gutenberg din Mainz, spune Lumea fizicii că în prezent există în jur de 20 până la 30 de proteine înnodate cunoscute. Aceste structuri, explică Virnau, ridică întrebări interesante despre cum se pliază și de ce există.
Forma unei proteine poate fi strâns legată de funcția sa, dar, deși există câteva teorii cu privire la funcționalitatea și scopul nodurilor de proteine, există puține dovezi solide care să le susțină. Virnau spune că ar putea ajuta la menținerea stabilă a proteinelor, fiind deosebit de rezistente la fluctuațiile termice, de exemplu, dar acestea sunt întrebări deschise. În timp ce nodurile proteice sunt rare, ele par, de asemenea, să fie foarte conservate de evoluție.
„Dacă există o proteină înnodat, de exemplu, în drojdie, există o mare probabilitate ca aceasta să fie, de asemenea, înnodat în proteina corespunzătoare la om”, explică Virnau. „Așadar, acestea sunt structuri care există de sute de milioane de ani.”
O problemă de lungă durată în cercetarea nodurilor proteice a fost găsirea și identificarea nodurilor proteice. În timp ce structurile proteinelor complexe au fost determinate experimental în laborator, acest lucru poate fi o provocare și consumatoare de timp. Recent, DeepMind a dezvoltat un sistem AI cunoscut sub numele de AlphaFold despre care susține că poate prezice structurile proteinelor cu o viteză și o precizie incredibile. Sistemul de învățare profundă funcționează pe o bază de date mare de proteine cunoscute și secvențele lor de aminoacizi. Utilizează acele secvențe și informații despre structura primară a aminoacizilor pentru a prezice structurile tridimensionale ale proteinelor. Antrenamentul său se bazează pe constrângeri evolutive, fizice și geometrice ale structurilor proteinelor.
AlphaFold a prezis câteva sute de mii de structuri de proteine, dintre care majoritatea nu au fost încă catalogate. În această ultimă lucrare, publicată în Știința proteinelor, Virnau și colegii săi au căutat în banca de date AlphaFold noduri de proteine complexe necunoscute anterior. Au descoperit nouă noduri noi. Aceasta a inclus primele 71-knot – un nod cu șapte puncte de trecere care este cel mai complex nod topologic găsit vreodată într-o proteină.
Cercetătorii au găsit, de asemenea, câteva noduri compozite cu șase încrucișări. Acestea conțin fiecare două noduri trefoil, care sunt noduri cu trei încrucișări. Ei au descoperit, de asemenea, două noduri necunoscute anterior cu cinci încrucișări esențiale, un 51-nod și un 52-nod.
Echipa lucrează acum cu biochimistul Todd Yeates, de la Universitatea din California Los Angeles, pentru a crea proteinele identificate de AlphaFold experimental pentru a confirma că formează structurile topologice prezise. „Sunt destul de încrezător că vom putea confirma aceste structuri experimental”, spune Virnau.
Abordarea cuantică dezvăluie o pliere mai rapidă a proteinelor
Dacă aceste structuri provocatoare din punct de vedere topologic pot fi create experimental, ar arăta că AlphaFold funcționează conform așteptărilor și ar oferi încredere în predicțiile sale cu privire la formele proteinelor mai puțin complexe. „Nodurile de proteine ar putea fi doar un aspect minor al acestui lucru, dar pot servi totuși ca o validare a acestor instrumente în general”, explică Virnau.
În viitor, ar putea fi posibilă utilizarea acestor instrumente AI pentru ingineria proteinelor. Proteinele ar putea fi proiectate conținând noduri și alte structuri complexe care le oferă funcționalitate pentru sarcini specifice, deși aceasta este la cel puțin câțiva ani distanță.
