Proteinmutationen: KI-gestützte Vorhersagen und Erkenntnisse zur Stabilität mit AlphaFold 2

BerlinWissenschaftler am Institute for Basic Science haben künstliche Intelligenz eingesetzt, um zu untersuchen, wie Mutationen die Stabilität von Proteinen beeinflussen. Mithilfe des AlphaFold2-Programms von DeepMind konnten sie feststellen, dass Proteinstrukturen vorhersagen können, ob ein Protein nach einer Mutation instabil wird. Dies zu verstehen ist entscheidend, da instabile Proteine Krankheiten wie Alzheimer verursachen und den Zellen eine hohe Belastung zur Reparatur aufbürden können.

Obwohl AlphaFold2 die Strukturanalyse in der Biologie erheblich verbessert hat, gibt es immer noch Einschränkungen, insbesondere weil das System hauptsächlich mit stabilen Proteinen trainiert wurde. Dies kann dazu führen, dass vorhergesagte Strukturen zwar genau sind, aber nicht zwingend stabil. Die Forscher John McBride und Tsvi Tlusty wollten herausfinden, ob AlphaFold die physikalischen Prinzipien des Protein-Faltens versteht oder nur statistische Muster erkennt.

Wichtige Erkenntnisse der Studie umfassen:

AlphaFold liefert wertvolle Einblicke in die Stabilität von Proteinen. Kennzahlen, die Spannungen messen, stehen im Zusammenhang mit Stabilitätsveränderungen, wobei selbst geringfügige strukturelle Veränderungen die Stabilität eines Proteins erheblich beeinflussen können.

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Das effektive Verformungsmaß ist eine Metrik, die kleine strukturelle Veränderungen erkennt. McBride und Tlusty zeigten, dass die von AlphaFold vorhergesagten Strukturveränderungen oft mit signifikanten Stabilitätsänderungen übereinstimmen, die in Experimenten beobachtet wurden.

Das Wissen um diese Details ermöglicht die Herstellung verbesserter Proteine. Forscher können dadurch stabilere und funktionalere Proteine entwickeln, was für die Medikamentenherstellung und die Behandlung von Krankheiten, bei denen Proteine falsch gefaltet sind, von Vorteil ist. Die Fähigkeit, anhand der Struktur die Stabilität eines Proteins vorherzusagen, eröffnet neue Möglichkeiten in der Biotechnologie und Medizin.

Diese Forschung zeigt, wie KI die wissenschaftliche Entdeckung vorantreiben kann. AlphaFold ist bereits in der Lage, Proteinstrukturen vorherzusagen, und mit weiteren Verbesserungen könnte es auch deren Stabilität und Funktion vorhersagen. Dieses tiefere Verständnis könnte die biologische Forschung und die Entwicklung medizinischer Behandlungen revolutionieren.

IBS-Forscher haben eine neue Verwendungsmöglichkeit für AlphaFold entdeckt, die über dessen ursprünglichen Zweck hinausgeht. Sie untersuchten die Interaktion zwischen Struktur und Stabilität und zeigten, dass neue Modelle erforderlich sind, um die physikalischen Details zu verstehen. Dies könnte zu erheblichen Verbesserungen in der Protein-Engineering und der Behandlung von Krankheiten führen.