KI-gestützter Atlas zeigt, wie sich Proteine ​​im Inneren von Zellen verhalten

Wissenschaftler der Universität Cambridge haben einen Proteinatlas entwickelt, der beschreibt, wie sich Proteine ​​in menschlichen Zellen verhalten. Dieses Tool könnte dazu verwendet werden, nach den Ursprüngen von Krankheiten zu suchen, die auf Fehlverhalten von Proteinen zurückzuführen sind, wie etwa Demenz und viele Krebsarten.

Der Atlas, der in Naturkommunikationhat es den Forschern ermöglicht, neue Proteine ​​in Zellen zu finden, die für eine Reihe wichtiger Körperfunktionen verantwortlich sind. Das Team konzentriert sich auf einen tröpfchenartigen Teil der Zelle, das sogenannte Kondensat, das als Treffpunkt für Proteine ​​dient, um sich zu organisieren. Diese Knotenpunkte sind auch wichtige Orte, an denen Krankheitsprozesse ihren Anfang nehmen.

Die Vorhersagen sind mit dem Dokument verfügbar, sodass Forscher auf der ganzen Welt ihre Proteinziele und alle umgebenden Kondensatsysteme untersuchen können.

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

Proteinkondensate

Zellen bestehen aus sorgfältig organisierten Molekülen, und eine Methode, die sie zur Organisation verwenden, besteht darin, sich in einem Kondensat zu treffen. Dieser Knotenpunkt ist mikroskopisch klein und befindet sich im Inneren einer Zelle. Diese Kondensate sind Teil der wesentlichen Maschinerie, die lebende Zellen zum Funktionieren bringt.

„Bislang hatten wir keine umfassende Karte darüber, welche Proteine ​​zu welchen Kondensaten zusammengehören, aber mit unserer Arbeit stellen wir erstmals einen solchen Atlas zur Verfügung“, sagte Knowles.

Einsatz von KI

Da die Regeln, die die Proteine ​​im Inneren der Zellen steuern, noch nicht vollständig verstanden sind, beschloss das Team, diesen Atlas zu erstellen, um vorherzusagen, welche Proteine ​​in Kondensaten zusammentreffen.

„Der Antrieb für diese Forschung war der Wunsch, die gesamte Komplexität von Proteinkondensaten zu verstehen und eine Ebene tiefer vorzudringen, als Wissenschaftler bisher erforscht haben“, sagte Dr. Kadi Liis Saar, Erstautorin dieser Forschung und Postdoktorandin am Centre for Misfolding Diseases.

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

Dank der Leistungsfähigkeit der KI können Wissenschaftler diese Daten kombinieren, auch wenn die Informationen komplex, umfangreich und schwer zu vergleichen sind. Während sich frühere Arbeiten auf eine Handvoll Proteine ​​konzentrierten, kann der Atlas die gesamte Landschaft einer Zelle charakterisieren.

„Mit diesem Atlas können wir Vorhersagen über jedes einzelne Protein in einer Zelle treffen, wo genau es zu finden ist und mit welchen anderen Proteinen es interagiert“, kommentierte Saar. „Wir hoffen, dass dies den Forschern neue Möglichkeiten eröffnet und neue Möglichkeiten für die Intervention bei Krankheiten eröffnet, die mit einer anormalen Kondensatbildung in Zusammenhang stehen.“

Protein-Entdeckungen

Die KI fand Proteine ​​in der Modellzelle, die noch nie zuvor beobachtet worden waren. Wenn diese Proteine ​​nun im Labor gefunden werden, ist dies ein guter Indikator dafür, dass die KI genau ist.

Die Forscher sagten: „In unserer Studie haben wir Proteine ​​in Kondensaten entdeckt, die dort noch nie zuvor gesehen wurden. Diese Proteine ​​sind an wichtigen Funktionen im Körper beteiligt, wie etwa der Fettverteilung, der Bildung von Aktin in Zellen und der Bildung neuer Proteine. Diese Proteine ​​wurden in der vorherigen Studie, die wir als Trainingsset verwendet haben, nicht entdeckt.

„Wir hoffen, dass diese Daten neue Erkenntnisse über die biologische Rolle von Kondensaten sowie die biophysikalischen Ursachen der Kondensatbildung ermöglichen.“