Прогресс в инженерии искусственных белков благодаря прогнозированию на молекулярном уровне

Целенаправленное создание искусственных белков с уникальными свойствами стало возможным благодаря новому методу, разработанному исследовательской группой под руководством профессора доктора Доминика Ниопека в Институте фармацевтики и молекулярной биотехнологии (IPMB) Гейдельбергского университета.

Суть метода

Новый метод основан на использовании AI-модели. Она позволяет прогнозировать, как две белковые молекулы должны быть соединены на молекулярном уровне из отдельных частей — субъединиц — чтобы создать функциональный, регулируемый новый белок. Этот инструмент с открытым исходным кодом называется ProDomino.

Инструмент ProDomino открывает множество возможностей в области биотехнологии и медицины.

Работа опубликована

Работа опубликована в журнале Nature Methods.

Роль белков на клеточном уровне

На клеточном уровне белки управляют многочисленными жизненно важными процессами, такими как получение энергии или увеличение генетического материала. Поэтому их часто называют «молекулярными машинами» клеток. Они состоят из взаимосвязанных субъединиц, известных как домены.

«Подобно компонентам технической машины, эти домены имеют специфические функции. Например, они позволяют белкам распознавать внешние сигналы, такие как свет или температура, или катализировать химические реакции с помощью белков», — подчёркивает профессор Ниопек, возглавляющий кафедру фармацевтической биологии в IPMB.

Новые белки часто возникают естественным путём в результате соединения существующих доменов в новых комбинациях.

Разработка AI-модели

Вдохновлённые этими эволюционными инновационными процессами, Доминик Ниопек и его команда разработали AI-модель искусственной рекомбинации белковых доменов. Для разработки и оптимизации этих сложных компьютерных моделей необходимы обширные и высококачественные наборы данных.

«Благодаря автоматизированному анализу огромных баз данных белков мы смогли создать адаптированный набор данных, включающий более 100 000 белков. Он отражает огромное разнообразие естественных комбинаций доменов и стал центральной основой для обучения нашей AI-модели», — говорит Бенедикт Вулф, докторант в команде профессора Ниопека.

Оптимизатор вставки белковых доменов (ProDomino)

Оптимизатор вставки белковых доменов, сокращённо ProDomino, может прогнозировать, какие белковые домены — подобно костяшкам домино — должны быть соединены вместе, чтобы создать слитый белок с новыми свойствами.

С помощью ProDomino, например, белковые сенсоры, которые реагируют на такие стимулы, как свет или химические вещества, можно комбинировать с эффекторными белками для управления клеточными процессами.

Гейдельбергские учёные успешно соединили хемочувствительные домены с «генетическими ножницами» CRISPR-Cas, создав искусственные варианты CRISPR-Cas.

Эти гибридные белки можно намеренно включать или выключать, что может значительно повысить безопасность современных процедур редактирования генома, объясняет доктор Ян Матони, руководитель группы в отделе профессора Ниопека.

Исследователи успешно протестировали свою AI-модель на различных белках и сделали программное обеспечение доступным для учёных в качестве инструмента с открытым исходным кодом.

«Наша AI-модель позволяет производить искусственные белки не только проще, но и более целенаправленно, чем раньше. Это открывает новые возможности для повышения точности применения белков в биотехнологии и медицине или, возможно, разработки совершенно новых терапевтических подходов», — говорит профессор Ниопек.

Предоставлено Гейдельбергским университетом.

Источник