KI-gestützter Atlas zeigt, wie sich Proteine ​​in Zellen verhalten

Wissenschaftler der Universität Cambridge haben einen Proteinatlas entwickelt, der das Verhalten von Proteinen in menschlichen Zellen beschreibt. Dieses Tool könnte verwendet werden, um nach den Ursprüngen von Krankheiten zu suchen, die mit Fehlverhalten von Proteinen in Zusammenhang stehen, wie etwa Demenz und viele Krebsarten.

Der Atlas, der veröffentlicht wird in Naturkommunikationermöglichte es Forschern, neue Proteine ​​in Zellen zu finden, die für eine Reihe wichtiger Körperfunktionen verantwortlich sind. Das Team konzentrierte sich auf einen tropfenförmigen Teil der Zelle namens Kondensat, der ein Treffpunkt für die Proteinorganisation ist. Diese Zentren sind auch wichtige Orte, an denen Krankheitsprozesse beginnen.

Die Vorhersagen sind zusammen mit dem Artikel verfügbar, sodass Forscher auf der ganzen Welt ihre interessierenden Proteinziele und alle umgebenden Kondensationssysteme untersuchen können.

„Dieses Modell ermöglichte es uns, neue Komponenten in membranlosen Kompartimenten in der Biologie zu entdecken und neue Prinzipien zu entdecken, die ihrer Funktion zugrunde liegen“, sagte Professor Tuomas Knowles, der diese Forschung leitete.

Proteinkondensate

Zellen bestehen aus sorgfältig organisierten Molekülen, und eine der Methoden, mit denen sie sich organisieren, besteht darin, in einem Kondensat zusammenzukommen. Dieser Konzentrator ist mikroskopisch klein und befindet sich im Inneren einer Zelle. Diese Kondensate sind Teil der wesentlichen Maschinerie, die lebende Zellen zum Funktionieren bringt.

„Bisher haben wir keine umfassende Karte der Proteine, die sich zu Kondensaten verbinden, aber mit unserer Arbeit liefern wir einen ersten solchen Atlas“, sagte Knowles.

Einsatz von KI

Die Regeln, nach denen Proteine ​​in die Zellen geleitet werden, sind noch nicht vollständig geklärt. Daher beschloss das Team, diesen Atlas zu erstellen, um vorherzusagen, welche Proteine ​​in den Kondensaten zu finden sind.

„Was diese Forschung motivierte, war der Wunsch, die volle Komplexität von Proteinkondensaten zu verstehen und weiter zu gehen, als Wissenschaftler bisher untersucht haben“, sagte Dr. Kadi Liis Saar, Erstautorin dieser Studie und Postdoktorandin am Center for Misfolding Krankheiten.

Die Forscher nutzten große Datenbanken wie StringDB und BioGRID, die Daten zu vielen Aspekten von Zellen sowie tiefergehende Fallstudien zu einzelnen Kondensaten enthalten.

Die Leistungsfähigkeit der KI ermöglicht es Wissenschaftlern, diese Daten zu kombinieren, selbst wenn diese Informationen komplex, umfangreich und schwer zu vergleichen sind. Während sich frühere Arbeiten auf eine Handvoll Proteine ​​konzentrierten, kann der Atlas eine ganze Zelle charakterisieren.

„Mit diesem Atlas können wir Vorhersagen über jedes Protein in einer Zelle treffen, genau darüber, wo es sich befindet und mit welchen Arten anderer Proteine ​​es interagiert“, kommentierte Saar. „Wir hoffen, dass dies den Forschern neue Perspektiven und neue Möglichkeiten zur Intervention bei Krankheiten eröffnet, die mit abnormaler Kondensatbildung einhergehen. »

Proteinentdeckungen

Die KI entdeckte in der Modellzelle vorhandene Proteine, die zuvor noch nie beobachtet wurden. Werden diese Proteine ​​nun im Labor nachgewiesen, ist das ein guter Indikator für die Treffsicherheit der KI.

Die Forscher sagten: „In unserer Studie haben wir Proteine ​​in den Kondensaten entdeckt, die noch nie zuvor beobachtet wurden.“ Diese Proteine ​​sind an wichtigen Funktionen im Körper beteiligt, beispielsweise an der Verteilung von Fetten, der Bildung von Aktin in Zellen und der Bildung neuer Proteine. Diese Proteine ​​wurden in der vorherigen Studie, die wir als Trainingssatz verwendeten, nicht nachgewiesen. »

„Wir hoffen, dass diese Daten zu neuen Erkenntnissen über die biologischen Rollen von Kondensaten sowie die biophysikalischen Faktoren hinter der Kondensatbildung führen werden.“ »