Tecnologia Científica

A inteligência artificial prevê com sucesso as interações de proteínas
O estudo, publicado na Science , identificou mais de 100 prováveis ​​complexos de proteínas pela primeira vez e forneceu modelos estruturais para mais de 700 complexos anteriormente não caracterizados.
Por UT Southwestern Medical Center - 16/11/2021


As proteínas de levedura mostradas em cores diferentes se unem como complexos de dois, três, quatro e cinco membros, como peças de quebra-cabeça 3D para executar funções celulares. Uma equipe internacional liderada por pesquisadores da UT Southwestern e da Universidade de Washington previu as estruturas usando técnicas de inteligência artificial. Crédito: UT Southwestern Medical Center

Pesquisadores da UT Southwestern e da University of Washington lideraram uma equipe internacional que usou inteligência artificial (IA) e análise evolutiva para produzir modelos 3D de interações de proteínas eucarióticas. O estudo, publicado na Science , identificou mais de 100 prováveis ​​complexos de proteínas pela primeira vez e forneceu modelos estruturais para mais de 700 complexos anteriormente não caracterizados. Descobertas sobre as maneiras pelas quais pares ou grupos de proteínas se encaixam para realizar processos celulares podem levar a uma grande variedade de novos alvos de drogas.

"Nossos resultados representam um avanço significativo na nova era da biologia estrutural, na qual a computação desempenha um papel fundamental", disse Qian Cong, Ph.D., professor assistente no Centro Eugene McDermott para o crescimento e desenvolvimento humano com uma nomeação secundária em Biofísica .

A Dra. Cong conduziu o estudo com David Baker, Ph.D., Professor de Bioquímica e mentor de pós-doutorado da Dra. Cong na Universidade de Washington antes de seu recrutamento para a UT Southwestern. O estudo tem quatro coautores principais, incluindo UT Southwestern Computational Biologist Jimin Pei, Ph.D.

As proteínas geralmente operam em pares ou grupos conhecidos como complexos para realizar todas as tarefas necessárias para manter um organismo vivo, explicou o Dr. Cong. Embora algumas dessas interações sejam bem estudadas, muitas permanecem um mistério. A construção de interatomas abrangentes - ou descrições do conjunto completo de interações moleculares em uma célula - lançaria luz sobre muitos aspectos fundamentais da biologia e daria aos pesquisadores um novo ponto de partida no desenvolvimento de drogas que estimulam ou desencorajam essas interações. O Dr. Cong trabalha no campo emergente da interactômica, que combina bioinformática e biologia.

Até recentemente, uma grande barreira para a construção de um interactome era a incerteza sobre as estruturas de muitas proteínas, um problema que os cientistas vêm tentando resolver há meio século. Em 2020 e 2021, uma empresa chamada DeepMind e o laboratório do Dr. Baker lançaram independentemente duas tecnologias de IA chamadas AlphaFold (AF) e RoseTTAFold (RF) que usam estratégias diferentes para prever estruturas de proteínas com base nas sequências dos genes que as produzem.

No estudo atual, o Dr. Cong, o Dr. Baker e seus colegas expandiram essas ferramentas de previsão de estrutura de IA modelando muitos complexos de proteína de levedura. A levedura é um organismo modelo comum para estudos biológicos fundamentais. Para encontrar proteínas com probabilidade de interagir, os cientistas primeiro pesquisaram os genomas de fungos relacionados em busca de genes que adquiriram mutações de forma interligada. Eles então usaram as duas tecnologias de IA para determinar se essas proteínas poderiam se encaixar em estruturas 3D.

Seu trabalho identificou 1.505 prováveis ​​complexos de proteínas. Destes, 699 já foram caracterizados estruturalmente, verificando a utilidade do seu método. No entanto, havia apenas dados experimentais limitados que suportam 700 das interações previstas, e outros 106 nunca foram descritos.

Para entender melhor esses complexos mal caracterizados ou desconhecidos, as equipes da Universidade de Washington e da UT Southwestern trabalharam com colegas em todo o mundo que já estavam estudando essas proteínas ou similares. Ao combinar os modelos 3D que os cientistas do estudo atual geraram com informações de colaboradores, as equipes foram capazes de obter novos insights sobre os complexos de proteínas envolvidos na manutenção e processamento de informações genéticas, construção celular e sistemas de transporte, metabolismo, reparo de DNA e outras áreas. Eles também identificaram papéis para proteínas cujas funções eram previamente desconhecidas com base em suas interações recém-identificadas com outras proteínas bem caracterizadas.

"O trabalho descrito em nosso novo artigo prepara o terreno para estudos semelhantes do interactoma humano e pode eventualmente ajudar no desenvolvimento de novos tratamentos para doenças humanas", acrescentou o Dr. Cong.

O Dr. Cong observou que as estruturas do complexo de proteínas previstas geradas neste estudo estão disponíveis para download no ModelArchive . Essas estruturas e outras geradas com o uso dessa tecnologia em estudos futuros serão uma fonte rica de questões de pesquisa nos próximos anos, disse ela.

O Dr. Cong é bolsista da Southwestern Medical Foundation em Pesquisa Biomédica. Outros pesquisadores da UTSW que contribuíram para este estudo incluem Jing Zhang e Josep Rizo, Ph.D., que detém a cátedra Virginia Lazenby O'Hara em Bioquímica.

 

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