KI-basierter Ansatz findet Protein-Interaktionspartner

Proteine ​​sind die Bausteine ​​des Lebens und an praktisch jedem biologischen Prozess beteiligt. Das Verständnis der Wechselwirkung von Proteinen untereinander ist entscheidend für die Entschlüsselung der Komplexität zellulärer Funktionen und hat erhebliche Auswirkungen auf die Arzneimittelentwicklung und die Behandlung von Krankheiten.

Die Vorhersage, welche Proteine ​​sich aneinander binden, war bisher jedoch eine Herausforderung für die Computerbiologie, vor allem aufgrund der enormen Vielfalt und Komplexität der Proteinstrukturen. Eine neue Studie der Gruppe von Anne-Florence Bitbol an der EPFL könnte dies nun jedoch ändern.

Das Wissenschaftlerteam, zu dem Umberto Lupo, Damiano Sgarbossa und Bitbol gehören, hat DiffPALM (Differentiable Pairing using Alignment-based Language Models) entwickelt, einen KI-basierten Ansatz, der die Vorhersage interagierender Proteinsequenzen deutlich verbessern kann. Die Studie ist veröffentlicht In PNAS.

DiffPALM nutzt die Leistungsfähigkeit von Proteinsprachmodellen, einem fortschrittlichen Konzept des maschinellen Lernens aus der natürlichen Sprachverarbeitung, um Proteininteraktionen zwischen den Mitgliedern zweier Proteinfamilien mit beispielloser Genauigkeit zu analysieren und vorherzusagen.

Mithilfe dieser maschinellen Lerntechniken werden interagierende Proteinpaare vorhergesagt. Dies stellt eine erhebliche Verbesserung gegenüber anderen Methoden dar, die häufig große, unterschiedliche Datensätze erfordern und mit der Komplexität eukaryotischer Proteinkomplexe zu kämpfen haben.

Ein weiterer Vorteil von DiffPALM ist seine Vielseitigkeit, da es auch mit kleineren Sequenzdatensätzen arbeiten kann und somit seltene Proteine ​​ansprechen kann, die nur wenige Homologe haben – Proteine ​​verschiedener Arten, die einen gemeinsamen evolutionären Ursprung haben. Es basiert auf Proteinsprachenmodellen, die auf multiplen Sequenzalignments (MSAs) trainiert wurden, wie z. B. MSA Transformator Und Das EvoFormer-Modul von AlphaFolddie es ermöglichen, die komplexen Wechselwirkungen zwischen Proteinen mit einem hohen Grad an Genauigkeit zu verstehen und vorherzusagen.

Darüber hinaus ist die Verwendung von DiffPALM vielversprechend, wenn es um die Vorhersage der Struktur von Proteinkomplexen geht. Proteinkomplexe sind komplexe Strukturen, die durch die Bindung mehrerer Proteine ​​entstehen und für viele Prozesse der Zelle von wesentlicher Bedeutung sind.

In der Studie verglich das Team DiffPALM mit traditionellen, auf Koevolution basierenden Paarungsmethoden, die untersuchen, wie sich Proteinsequenzen im Laufe der Zeit gemeinsam entwickeln, wenn sie eng interagieren – Veränderungen in einem Protein können zu Veränderungen in seinem Interaktionspartner führen. Dies ist ein äußerst wichtiger Aspekt der Molekular- und Zellbiologie, der durch Proteinsprachenmodelle, die auf MSAs trainiert wurden, gut erfasst wird.

DiffPALM übertrifft herkömmliche Methoden bei anspruchsvollen Benchmarks und stellt damit seine Robustheit und Effizienz unter Beweis.

Die Anwendung von DiffPALM liegt auf der Hand, wenn es um die Grundlagen der Proteinbiologie geht, geht aber darüber hinaus, da es das Potenzial hat, ein leistungsfähiges Werkzeug in der medizinischen Forschung und Arzneimittelentwicklung zu werden. So kann beispielsweise die genaue Vorhersage von Proteininteraktionen helfen, Krankheitsmechanismen zu verstehen und gezielte Therapien zu entwickeln.

Die Forscher haben DiffPALM kostenlos erhältlichund hofft, dass es von der wissenschaftlichen Gemeinschaft in großem Umfang übernommen wird, um Fortschritte in der Computerbiologie zu erzielen und es Forschern zu ermöglichen, die Komplexität von Proteininteraktionen zu erforschen.

Durch die Kombination fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens und der effizienten Verarbeitung komplexer biologischer Daten stellt DiffPALM einen bedeutenden Fortschritt in der Computerbiologie dar.

Es verbessert nicht nur unser Verständnis der Proteininteraktionen, sondern eröffnet auch neue Wege in der medizinischen Forschung, die möglicherweise zu Durchbrüchen bei der Krankheitsbehandlung und der Arzneimittelentwicklung führen.