Tecnologia Científica

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


As protea­nas de levedura mostradas em cores diferentes se unem como complexos de dois, três, quatro e cinco membros, como pea§as de quebra-cabea§a 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 inteligaªncia artificial. Crédito: UT Southwestern Medical Center

Pesquisadores da UT Southwestern e da University of Washington lideraram uma equipe internacional que usou inteligaªncia artificial (IA) e análise evolutiva para produzir modelos 3D de interações de protea­nas eucaria³ticas. O estudo, publicado na Science , identificou mais de 100 prova¡veis ​​complexos de protea­nas 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 protea­nas 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 secunda¡ria em Biofa­sica .

A Dra. Cong conduziu o estudo com David Baker, Ph.D., Professor de Bioquímica e mentor de pa³s-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 protea­nas geralmente operam em pares ou grupos conhecidos como complexos para realizar todas as tarefas necessa¡rias para manter um organismo vivo, explicou o Dr. Cong. Embora algumas dessas interações sejam bem estudadas, muitas permanecem um mistanãrio. A construção de interatomas abrangentes - ou descrições do conjunto completo de interações moleculares em uma canãlula - lana§aria 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 interacta´mica, que combina bioinforma¡tica e biologia.

Atérecentemente, uma grande barreira para a construção de um interactome era a incerteza sobre as estruturas de muitas protea­nas, um problema que os cientistas vão tentando resolver hámeio 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 estratanãgias diferentes para prever estruturas de protea­nas com base nas sequaªncias 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 protea­na de levedura. A levedura éum organismo modelo comum para estudos biola³gicos fundamentais. Para encontrar protea­nas 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 protea­nas poderiam se encaixar em estruturas 3D.

Seu trabalho identificou 1.505 prova¡veis ​​complexos de protea­nas. Destes, 699 já foram caracterizados estruturalmente, verificando a utilidade do seu manãtodo. 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 protea­nas 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 protea­nas envolvidos na manutenção e processamento de informações genanãticas, construção celular e sistemas de transporte, metabolismo, reparo de DNA e outras áreas. Eles também identificaram papanãis para protea­nas cujas funções eram previamente desconhecidas com base em suas interações recanãm-identificadas com outras protea­nas 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 protea­nas previstas geradas neste estudo estãodisponí­veis para download no ModelArchive . Essas estruturas e outras geradas com o uso dessa tecnologia em estudos futuros sera£o uma fonte rica de questões de pesquisa nos pra³ximos anos, disse ela.

O Dr. Cong ébolsista da Southwestern Medical Foundation em Pesquisa Biomédica. Outros pesquisadores da UTSW que contribua­ram para este estudo incluem Jing Zhang e Josep Rizo, Ph.D., que detanãm a ca¡tedra Virginia Lazenby O'Hara em Bioquímica.

 

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