Neues KI-Tool erfasst Proteinverhalten im Kontext

Ein Fisch an Land schlägt immer mit den Flossen, im Wasser sind die Ergebnisse jedoch deutlich anders. Diese dem berühmten Informatiker Alan Kay zugeschriebene Analogie wird verwendet, um die Macht des Kontexts zu veranschaulichen, um die untersuchten Fragen zu beleuchten.

Zum ersten Mal im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) verkörpert ein Tool namens PINNACLE Kays Vision, das Verhalten von Proteinen in ihrem richtigen Kontext zu verstehen, der durch die Gewebe und Zellen bestimmt wird, in denen die Proteine ​​wirken und mit denen sie interagieren. Insbesondere überwindet PINNACLE einige der Einschränkungen aktueller KI-Modelle, die dazu neigen, Proteinfunktionen und -dysfunktionen zu analysieren, dies jedoch isoliert, jeweils für einen Zell- und Gewebetyp.

Die Entwicklung des neuen KI-Modells, beschrieben in Die Methoden der Naturwurde von Forschern der Harvard Medical School durchgeführt.

„Die natürliche Welt ist miteinander verbunden und PINNACLE hilft dabei, diese Verbindungen zu identifizieren, die wir nutzen können, um detailliertere Erkenntnisse über Proteine ​​und sicherere, wirksamere Medikamente zu gewinnen“, sagte Studienleiterin Marinka Zitnik, Assistenzprofessorin für biomedizinische Informatik am Blavatnik Institute der HMS . „Es überwindet die Einschränkungen aktueller, kontextfreier Modelle und schlägt die zukünftige Richtung für die Verbesserung der Analyse von Proteininteraktionen vor.“ »

Dieser Fortschritt könnte, so die Forscher, das aktuelle Verständnis der Rolle von Proteinen für Gesundheit und Krankheit verbessern und neue Angriffspunkte für Medikamente aufzeigen, um präzisere und besser maßgeschneiderte Therapien zu entwickeln.

PINNACLE steht Wissenschaftlern auf der ganzen Welt kostenlos zur Verfügung.

Ein großer Schritt nach vorne

Es ist schwierig, die Wechselwirkungen zwischen Proteinen und die Auswirkungen ihrer benachbarten biologischen Nachbarn zu entwirren. Aktuelle Analysewerkzeuge spielen eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung von Informationen über die strukturellen Eigenschaften und Formen einzelner Proteine. Diese Tools sind jedoch nicht darauf ausgelegt, die kontextuellen Nuancen der gesamten Proteinumgebung zu berücksichtigen. Stattdessen produzieren sie kontextunabhängige Proteindarstellungen, was bedeutet, dass ihnen Kontextinformationen über Zelltyp und Gewebetyp fehlen.

Allerdings spielen Proteine ​​je nach Zell- und Gewebekontext, in dem sie sich entwickeln, und auch abhängig davon, ob das Gewebe oder die Zelle gesund oder krank ist, unterschiedliche Rollen. Modelle zur Darstellung einzelner Proteine ​​können keine Proteinfunktionen identifizieren, die in einer Vielzahl von Kontexten variieren.

Wenn es um das Verhalten von Proteinen geht, heißt es: Standort, Standort, Standort

Proteine ​​bestehen aus zwanzig verschiedenen Aminosäuren und sind die Bausteine ​​von Zellen und Geweben. Sie sind für eine Reihe lebenswichtiger biologischer Funktionen unerlässlich, vom Sauerstofftransport durch den Körper über die Muskelkontraktion bis hin zum Atmen und Gehen, über die Verdauung und die Bekämpfung von Infektionen. unter anderem.

Wissenschaftler schätzen, dass die Anzahl der Proteine ​​im menschlichen Körper zwischen 20.000 und Hunderttausenden liegt.

Proteine ​​interagieren untereinander, aber auch mit anderen Molekülen wie DNA und RNA.

Durch die komplexe Interaktion zwischen Proteinen entstehen komplexe Netzwerke von Proteininteraktionen. Diese Netzwerke befinden sich in und zwischen anderen Zellen und stehen in vielen komplexen Wechselwirkungen mit anderen Proteinen und Proteinnetzwerken.

Der Vorteil von PINNACLE liegt in der Fähigkeit zu erkennen, dass das Proteinverhalten je nach Zell- und Gewebetyp variieren kann. Das gleiche Protein kann in einer gesunden Lungenzelle, in einer gesunden Nierenzelle oder in einer erkrankten Dickdarmzelle eine unterschiedliche Funktion haben.

PINNACLE gibt Aufschluss darüber, wie diese Zellen und Gewebe dieselben Proteine ​​unterschiedlich beeinflussen, was mit aktuellen Modellen nicht möglich ist. Abhängig vom spezifischen Zelltyp, in dem sich ein Proteinnetzwerk befindet, kann PINNACLE bestimmen, welche Proteine ​​an bestimmten Gesprächen teilnehmen und welche schweigen. Dies ermöglicht es PINNACLE, den Dialog zwischen Proteinen und der Art des Verhaltens besser zu entschlüsseln und letztendlich Wirkstoffziele vorherzusagen, die eng mit defekten Proteinen übereinstimmen, die Krankheiten verursachen.

Die Forscher stellten fest, dass PINNACLE Einzeldarstellungsmodelle nicht ersetzt, sondern ergänzt, da es Proteininteraktionen in verschiedenen zellulären Kontexten analysieren kann.

Somit könnte PINNACLE es Forschern ermöglichen, die Proteinfunktion besser zu verstehen und vorherzusagen und dabei zu helfen, lebenswichtige zelluläre Prozesse und Krankheitsmechanismen aufzuklären.

Diese Fähigkeit kann dabei helfen, „medikamentöse“ Proteine ​​zu identifizieren, die als Angriffspunkte für bestimmte Medikamente dienen, und die Auswirkungen verschiedener Medikamente auf verschiedene Zelltypen vorherzusagen. Aus diesem Grund könnte PINNACLE zu einem wertvollen Werkzeug für Wissenschaftler und Arzneimittelentwickler werden, das es ihnen ermöglicht, potenzielle Ziele viel effizienter anzusprechen.

Eine solche Optimierung des Arzneimittelentwicklungsprozesses sei dringend erforderlich, sagte Zitnik, der auch außerordentliches Fakultätsmitglied am Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence der Harvard University ist.

Es kann 10 bis 15 Jahre dauern und bis zu einer Milliarde Dollar kosten, ein neues Medikament auf den Markt zu bringen. Der Weg von der Entdeckung zur Medizin ist besonders voller Fallstricke und das Endergebnis ist oft unvorhersehbar. Tatsächlich werden fast 90 % der Arzneimittelkandidaten nicht zu Arzneimitteln.

Baue und trainiere PINNACLE

Unter Verwendung menschlicher Zelldaten aus einem umfassenden Multiorganatlas, kombiniert mit mehreren Netzwerken von Protein-Protein-Interaktionen, Zelltyp- und Gewebeinteraktionen, trainierten die Forscher PINNACLE, um grafische Panoramadarstellungen von Proteinen zu erstellen, die 156 Zelltypen und 62 Gewebe und Organe umfassen.

PINNACLE hat bisher fast 395.000 mehrdimensionale Darstellungen generiert, verglichen mit rund 22.000 Darstellungen, die in aktuellen Einzelproteinmodellen möglich sind. Jeder seiner 156 Zelltypen umfasst kontextreiche Proteininteraktionsnetzwerke von etwa 2.500 Proteinen.

Die aktuellen Zahlen an Zelltypen, Geweben und Organen stellen nicht die Obergrenzen des Modells dar. Die bisher untersuchten Zelltypen stammen von lebenden menschlichen Spendern und decken die meisten, aber nicht alle Zelltypen im menschlichen Körper ab. Darüber hinaus sind viele Zelltypen noch nicht identifiziert, während andere selten oder schwer zu untersuchen sind, beispielsweise Neuronen im Gehirn.

Um das Zellrepertoire von PINNACLE zu diversifizieren, plant Zitnik die Nutzung einer Datenplattform, die Dutzende Millionen von Zellen umfasst, die aus dem gesamten menschlichen Körper entnommen wurden.