UT西南大学和华盛顿大学的研究人员领导了一个国际团队，使用人工智能(AI)和进化分析来制作真核蛋白质相互作用的3D模型。这项研究发表在《科学》杂志上，首次确定了100多个可能的蛋白质复合物，并为700多个以前未被描述的蛋白质复合物提供了结构模型。对成对或一组蛋白质结合在一起进行细胞过程的方式的洞察可能会导致大量新的药物靶点。
“我们的结果代表了结构生物学在新时代的重大进步，在结构生物学中，计算发最具价值品牌 挥着基础性的作用，”尤金·麦克德莫特人类生长与发展中心助理教授钱聪博士说，他在生物物理学方面获得了二级任命。
Cong博士与David 风云棋牌软件园Baker博士一起领导了这项研究，David Baker博士是生物化学教授，也是Cong博士在被德克萨斯大学西南分校录取之前在华盛顿大学的博士后导师。这项研究有四位联合首席作者，包括德克萨斯大学西南计算生物学家裴吉民博士。
Cong博士解释说，蛋白质通常是成对或群起作用，以完成维持有机体存活所需的每一项任务。虽然其中一些相互作用已经得到了很好的研究，但许多仍然是一个谜。构建全面的相互作用——或描述细胞中完整的分子相互作用——将为生物学的许多基本方面带来启示，并为研究人员开发鼓励或阻止这些相互作用的药物提供一个新的起点。Cong博士在交互组学这一新兴领域工作，它结合了生物信息学和生物学。
直到最近，构建相互作用组的一个主要障碍是许多蛋白质结构的不确定性，半个世纪以来，科学家一直在试图解决这个问题。2020年和2021年，DeepMind公司和贝克博士的实验室分别发布了AlphaFold (AF)和RoseTTAFold (RF)两项人工智能技术，根据产生蛋白质的基因序列，使用不同的策略来预测蛋白质结构。
在目前的研究中，Cong博士、Baker博士和他们的同事通过建模许多酵母蛋白复合物来扩展这些人工智能结构预测工具。酵母是基础生物学研究中常见的模式生物。为了找到可能相互作用的蛋白质，科学家们首先在相关真菌的基因组中寻找以相关方式获得突变的基因。然后，他们使用这两种人工智能技术来确定这些蛋白质是否可以在3D结构中组合在一起。
他们的工作确定了1505个可能的蛋白质复合物。其中，699个已经进行了结构表征，验证了他们的方法的实用性。然而，只有有限的实验数据支持700种预测的相互作用，还有106种从未被描述过。
为了更好地理解这些特征不明确或未知的复合物，华盛顿大学和德克萨斯大学西南分校的团队与世界各地的同事合作，他们已经在研究这些或类似的蛋白质。通过结合目前研究中的科学家们利用合作者的信息生成的3D模型，研究团队能够对涉及基因信息维护和处理、细胞构建和运输系统、代谢、DNA修皮皮麻将怎么样 复等领域的蛋白质复合物获得新的见解。他们还根据新发现的与其他特征良好的蛋白质相互作用，鉴定了一些功能未知的蛋白质的作用。
“我们新论文中描述的工作为人类相互作用组的类似研究奠定了基础，最终可能有助于开发人类疾病的新疗法，”Cong博士补充说。
Cong博士指出，本研究中预测的蛋白质复杂结构可以从ModelArchive (https://modelarchive.org/doi/10.5452/ma-bak-cepc)下载。她说，在未来九九热点资讯 的研究中，这些结构和其他使用这种技术生成的结构将是未来几年研究问题的丰富来源。
财神双扣Cong博士是西南医学基金会生物医学研究学者。其他参与这项研究的UTSW研究人员包括Jing Zhang和Josep Rizo博士，他是Virginia Lazenby O’hara生物化学主席。
合作机构包括:哈佛大学、韦恩州立大学、康奈尔大学、分子生物学MRC实验室、纪念斯隆凯特琳癌症中心、郭士纳斯隆凯特琳生物医学科学研究生院、哥伦比亚大学弗雷德哈钦森癌症研究中心、德国Würzburg大学、圣裘德儿童研究医院、意大利米兰的FIRC分子肿瘤学研究所，以及意大利罗马的国家研究委员会分子遗传学研究所。
美国西南医学基金会、美国德州癌症预防研究所(CPRIT) (RP210041)、美国Amgen、微软、华盛顿研究基金会、霍华德休斯医学研究所、美国国家科学基金会(DBI 1937533)、美国国立卫生研究院(R35GM118026, R01CA221858, R35GM136258, R21AI156595)、英国医学研究理事会(MRC_UP_1201/10)， HHMI Gilliam奖学金，德国Forschungsgemeinschaft (KI-562/11-1, KI-562/7-1)， AIRC研究员和欧洲研究理事会整合者(IG23710和682190)，国防威胁减少机构(HDTRA1-21-1-0007)，以及国家能源研究科学计算中心。
参考:
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