Вчені з Німеччини та США передбачили найбільш топологічно складний вузол, який коли-небудь був знайдений у білку, використовуючи AlphaFold, систему штучного інтелекту (AI), розроблену DeepMind від Google. Їхній повний аналіз даних, отриманих AlphaFold, також виявив перші складні вузли в білках: топологічні структури, що містять два окремих вузли на одній струні. Якщо виявлені білкові вузли можна відтворити експериментально, це послужить для перевірки точності передбачень, зроблених AlphaFold.
Білки можуть згортатися, утворюючи складні топологічні структури. Найбільш інтригуючими з них є білкові вузлики – форми, які не розплутаються, якщо білок потягнути з обох кінців. Петро Вірнау, фізик-теоретик з Університету Йоганна Гутенберга Майнца, розповідає Світ фізики що в даний час існує близько 20-30 відомих вузликових білків. Ці структури, пояснює Вірнау, викликають цікаві питання про те, як вони згортаються і чому існують.
Форма білка може бути тісно пов’язана з його функцією, але, хоча існує кілька теорій про функціональність і призначення білкових вузлів, немає переконливих доказів, які підтверджують їх. Вірнау каже, що вони можуть допомогти зберегти білки стабільними, наприклад, будучи особливо стійкими до температурних коливань, але це відкриті питання. Хоча білкові вузли зустрічаються рідко, вони також, здається, добре збереглися еволюцією.
«Якщо зав’язаний білок існує, наприклад, у дріжджах, існує висока ймовірність того, що він також зав’язаний у відповідному білку у людей», — пояснює Вірнау. «Отже, це структури, які існують сотні мільйонів років».
Давньою проблемою дослідження білкових вузлів є пошук і ідентифікація білкових вузлів. Хоча складні білкові структури були експериментально визначені в лабораторії, це може бути складним і трудомістким. Нещодавно DeepMind розробив систему ШІ, відому як AlphaFold який, як стверджується, може передбачати білкові структури з неймовірною швидкістю та точністю. Система глибокого навчання працює на великій базі даних відомих білків і їх амінокислотних послідовностей. Він використовує ці послідовності та інформацію про первинну структуру амінокислот, щоб передбачити тривимірні структури білків. Його навчання базується на еволюційних, фізичних і геометричних обмеженнях білкових структур.
AlphaFold передбачив кілька сотень тисяч білкових структур, більшість із яких ще не каталогізовано. У цій останній праці, опублікованій в Білкова наука, Вірнау та його колеги шукали в банку даних AlphaFold невідомі раніше складні білкові вузли. Вони виявили дев'ять нових вузлів. Це включало перші 71-knot – вузол із сімома точками перетину, який є найбільш топологічно складним вузлом, який коли-небудь виявлявся в білку.
Дослідники також знайшли кілька складових вузлів, що перетинаються з шістьма. Кожен з них містить два вузли трилисника, які є вузлами з трьома перехрещеннями. Вони також виявили два раніше невідомі вузли з п'ятьма основними перетинами, 51-вузол і 52-вузол.
Зараз команда працює з біохіміком Тодд Єйтс, в Університеті Каліфорнії в Лос-Анджелесі, щоб експериментально створити білки, ідентифіковані AlphaFold, щоб підтвердити, що вони утворюють передбачені топологічні структури. «Я цілком упевнений, що ми зможемо експериментально підтвердити ці структури», — каже Вірнау.
Квантовий підхід показує швидше згортання білків
Якщо ці топологічно складні структури можна створити експериментально, це покаже, що AlphaFold працює, як очікувалося, і забезпечить впевненість у своїх передбаченнях менш складних форм білка. «Білкові вузли можуть бути лише незначним аспектом цього, але все ж вони можуть служити валідацією цих інструментів у цілому», — пояснює Вірнау.
У майбутньому можна буде використовувати ці інструменти ШІ для білкової інженерії. Білки можуть бути розроблені, що містять вузли та інші складні структури, які забезпечують їх функціональність для конкретних завдань, хоча це принаймні через кілька років.
