Instrumente AI pentru prezicerea separării de fază a proteinelor
Cercetătorii au dezvoltat o bază de date și o platformă asistate de inteligență artificială care permit prezicerea mai precisă a proteinelor ce suferă separare de fază, proces prin care proteinele din celule se separă precum picăturile de ulei în apă. Instrumentele provin dintr-o analiză sistematică a proteinelor cu separare de fază prezisă la animale, plante, fungi și organisme unicelulare precum bacteriile.
Cercetarea a fost condusă de profesorul Miao Yansong de la Școala de Științe Biologice și Institutul pentru Analiză Moleculară Digitală și Știință, în colaborare cu profesorul Gao Weibo de la Școala de Inginerie Electrică și Electronică. Rezultatele pot fi aplicate pentru înțelegerea bolilor și îmbătrânirii, precum și pentru îmbunătățirea culturilor agricole. Studiile au fost publicate în revista Molecular Plant.
Baza de date PLATO
Proteinele care se separă de fază se concentrează în compartimente asemănătoare unor picături, permițând celulelor să accelereze sau să suprime reacții ca răspuns rapid la stres. Când separarea de fază este alterată, aceste proteine pot forma agregate anormale asociate cu cancerul și boli neurodegenerative precum Alzheimer. La plante, modificările sunt legate de răspunsuri slabe la stres și imunitate redusă împotriva patogenilor.
Prezicerea rămâne dificilă deoarece proteinele se asamblează dinamic în structuri complexe. Majoritatea colecțiilor existente se concentrează pe proteine complete, subreprezentând rezultate negative validate, proteine trunchiate și variante precum mutațiile, ceea ce determină modelele predictive să supraestimeze tendința de condensare.
Echipa a folosit modele lingvistice AI pentru a extrage informații din lucrări științifice indexate în PubMed, verificând manual rezultatele. Baza de date rezultată, PLATO, conține 5.118 secvențe unice de proteine, inclusiv peste 3.600 care suferă separare de fază și 1.300 care nu. Aceasta include versiuni scurtate ale proteinelor, mutații și variante modificate, rare în seturile existente.
Platforma PhaseHub
Multe molecule, precum acizii nucleici, interacționează cu proteinele care se separă de fază pentru a le organiza în picături. Pentru a investiga aceste interacțiuni, cercetătorii au creat PhaseHub. Au folosit MolPhase, un algoritm de învățare automată dezvoltat anterior, pentru a prezice proteinele cu separare de fază la 1.106 specii, combinând rezultatele cu date experimentale privind abundența și interacțiunile proteinelor.
Platforma permite căutarea unei proteine sau trimiterea unei secvențe, examinarea proprietăților prezise de separare de fază, vizualizarea interacțiunilor potențiale și explorarea caracteristicilor care influențează interacțiunile moleculare, precum homorepetările.
Oamenii de știință au descoperit că eucariotele au în general o proporție substanțial mai mare de proteine care pot suferi separare de fază decât organismele fără nucleu. La organismele cu genomuri mici, proporția a crescut cu dimensiunea genomului până la atingerea unui platou, sugerând un echilibru între conținutul de ADN genomic și capacitatea de separare de fază.
„Munca noastră oferă un cadru cuprinzător pentru înțelegerea proteinelor care se separă de fază”, a declarat dr. Liang Qiyu, primul autor al ambelor lucrări. „Prin valorificarea AI și a biologiei sistemelor pentru a integra date experimentale cu literatura existentă, platformele noastre oferă instrumente precise și ușor de utilizat pentru prezicerea proteinelor care pot suferi separare de fază”, a adăugat Miao.
