O nouă metodă AI prezice rapid site-urile de legare a metalelor în proteine

O nouă metodă AI prezice rapid site-urile de legare a metalelor în proteine

O nouă metodă de învățare profundă, denumită PRIME, facilitează căutarea locurilor de legare a metalelor cu mai multă acuratețe și într-un timp mai scurt.

În lumea vie, aproximativ o treime dintre toate proteinele cunoscute depind de metale pentru a funcționa. Zincul ajută enzimele să descompună molecule, fierul transportă oxigenul în sânge, calciul transmite semnale în celule, iar potasiul circulă prin canalele care mențin inima bătând. Cu toate acestea, în ciuda rolului lor esențial, oamenii de știință s-au confruntat de mult timp cu dificultatea de a identifica exact unde în proteină se leagă ionii metalici pentru a-și îndeplini funcția.

Recent, cercetătorii de la Universitatea Hokkaido au dezvoltat o metodă nouă, rapidă și precisă pentru a prezice aceste locuri de legare a metalelor. Metoda, denumită PRIME (Probe-based Identification of Metal-binding sites), este descrisă în revista Nature Communications și utilizează o abordare bazată pe învățarea profundă pentru a rezolva această provocare îndelungată.

Căutarea unui mic loc de legare a metalelor într-o proteină mare este similară cu căutarea unei ace într-un morman de fân. PRIME folosește modelele unice de legare ale fiecărui metal pentru a depăși această provocare.

Explicând cum reușește PRIME să îndeplinească această sarcină, Onoda afirmă: „Funcționează în două etape principale. În primul rând, un model lingvistic analizează secvența unei proteine – ordinea aminoacizilor care compun proteina – și evaluează cât de probabil este ca fiecare parte să intre în contact cu un metal. Apoi, plasează „sonde” virtuale în aceste locații candidate promițătoare și evaluează mediul tridimensional înconjurător cu un alt model pentru a decide dacă un metal este probabil să se lege acolo și pentru a prezice locația sa exactă.”

De-a lungul a milioane de ani, evoluția a conservat părți ale proteinelor esențiale pentru funcția lor, inclusiv multe locuri de legare a metalelor. Onoda explică: „Acea informație a supraviețuit și în secvențele de proteine de astăzi. Astfel, o mare parte din informația despre locurile în care se leagă metalele este scrisă în ADN-ul nostru.” Echipa a combinat aceste informații cu seturi mari de date despre structurile proteinelor pentru a face predicțiile PRIME.

Când cercetătorii au testat noua metodă pe 14 ioni metalici diferiți, au descoperit că PRIME nu doar că a performat mai bine decât instrumentele existente pentru metalele de tranziție bine studiate, cum ar fi zincul, cuprul și fierul, dar a excelat și în prezicerea locurilor de legare pentru metale cu interacțiuni mai slabe, cum ar fi sodiul și calciul – cazuri care au fost tradițional dificile de prezis. În plus, PRIME realizează acest lucru în doar 11 secunde, de aproximativ zece ori mai repede decât metodele actuale.

„Am fost surprinși să descoperim o lume mare, aproape ascunsă, a metaloproteinelor. Când am analizat 1.000 de familii de proteine alese aleatoriu, aproximativ 14% au fost prezise cu încredere că se leagă de ioni metalici, iar aproape 8% dintre acestea nu erau marcate cu locuri de legare conform bazelor de date existente.”

Pentru că PRIME funcționează în câteva secunde și este eficient atât pentru metalele de tranziție, cât și pentru metalele cu interacțiuni mai slabe, cum ar fi calciul și potasiul, metoda poate fi aplicată organismelor întregi sau bazelor de date mari de proteine pentru a cartografia chimia metalelor la o scară care nu era practică înainte.

Aceasta are implicații importante pentru sănătate și boli. Dezechilibrele metalice pot provoca daune reale. Deficiența de zinc slăbește imunitatea, iar deficiența de fier cauzează anemie. Descoperirile ar putea ajuta la dezvoltarea de medicamente care vizează proteinele dependente de metale și chiar la proiectarea de enzime noi pentru utilizare industrială.

Privind înainte, echipa plănuiește să extindă metoda pentru a include metale mai rare și mai puțin studiate. Obiectivul lor este de a efectua analize pe scară largă ale metaloproteomelor și de a descoperi noi metaloproteine necunoscute anterior.