L'AI scopre i trasportatori cellulari: chi porta cosa?

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Di Maria Astona
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Proteine colorate che muovono sostanze all'interno di una cellula.

RomeProteine di trasporto facilitano il movimento delle molecole dentro e fuori dalle cellule. Queste proteine, situate nelle membrane cellulari, permettono il passaggio solo a specifiche molecole chiamate substrati. Fino ad oggi, identificare quali proteine trasportano quali substrati è stato complesso. I ricercatori si sono basati principalmente su esperimenti per associare i trasportatori ai substrati. Tuttavia, una nuova innovazione dell'Università Heinrich Heine di Düsseldorf propone un promettente metodo basato sull'IA per risolvere questo enigma.

Scienziati sviluppano uno strumento avanzato per la previsione molecolare

Un gruppo di scienziati ha creato uno strumento chiamato SPOT che utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere quali molecole interagiscono con specifiche proteine trasportatrici. Questo strumento analizza proteine e molecole attraverso dati numerici facilmente interpretabili dall'AI. Con oltre 8.500 esempi disponibili per l'addestramento, SPOT è in grado di prevedere una corrispondenza con una precisione superiore al 92%.

Questo strumento semplifica e rende più agevole il completamento del processo.

  • Riduce la necessità di accoppiamenti sperimentali noiosi.
  • Accelera l'identificazione delle associazioni tra trasportatori e substrati.
  • Estende le applicazioni possibili oltre le classi proteiche limitate.
  • Facilita lo sviluppo di soluzioni biotecnologiche.
  • Migliora la somministrazione di farmaci adattandoli a specifici trasportatori cellulari.

SPOT è uno strumento prezioso in diversi settori. In biotecnologia, facilita il miglioramento dei percorsi all'interno degli organismi viventi per produrre beni come i biocarburanti. Questa tecnica rende più semplice la creazione di nuovi prodotti ingegnerizzati associando le sostanze ai trasportatori corretti. Nel campo farmaceutico, permette di progettare farmaci che interagiscono esclusivamente con trasportatori specifici, consentendo ai medicinali di colpire solo le cellule appropriate. Ciò aumenta l'efficacia dei farmaci e riduce gli effetti collaterali indesiderati.

SPOT utilizza l'intelligenza artificiale per fornire preziose intuizioni nella medicina personalizzata e in nuove soluzioni biologiche. Questo approccio supera i metodi tradizionali utilizzando grandi quantità di dati biologici e algoritmi complessi, facendo avanzare il campo della biologia cellulare. SPOT ci consente di comprendere meglio come le cellule trasportano i materiali e offre nuove opportunità di sviluppo in biotecnologia e nel settore farmaceutico.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.3002807

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

Alexander Kroll, Nico Niebuhr, Gregory Butler, Martin J. Lercher. SPOT: A machine learning model that predicts specific substrates for transport proteins. PLOS Biology, 2024; 22 (9): e3002807 DOI: 10.1371/journal.pbio.3002807
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