Innovazione terapeutica: nuove vie nella ricerca proteica

RomeJack Cheng e il suo team dell'Università del Missouri hanno sviluppato Cryo2Struct, un programma di intelligenza artificiale che facilita la comprensione dell'interazione tra proteine. Ciò è cruciale per il trattamento e la prevenzione delle malattie. Cryo2Struct utilizza la crio-microscopia elettronica per generare automaticamente modelli precisi delle strutture proteiche, con una precisione superiore rispetto al passato.

• Comprensione avanzata delle interazioni proteiche
• Creazione automatica di modelli 3D di proteine
• Agevola innovazioni nel design di farmaci

Il lavoro di Cheng va oltre la semplice previsione delle strutture proteiche. Le proteine sono biomolecole cruciali che non agiscono da sole. Si uniscono in gruppi complessi per svolgere compiti biologici. Comprendere questi compiti è stato impegnativo, poiché il ripiegamento delle proteine influenza il loro funzionamento. L'apprendimento profondo ha portato progressi in questo campo, con Cheng come uno dei pionieri. Il suo lavoro ha contribuito allo sviluppo di modelli come AlphaFold di Google. Tuttavia, comprendere come le proteine interagiscono costituiva un'altra sfida nella comprensione delle malattie e nello sviluppo di trattamenti.

Cryo2Struct è uno strumento innovativo che analizza immagini cryo-EM per individuare la struttura atomica dei complessi proteici senza informazioni preliminari. Questa mappatura dettagliata consente agli scienziati di sviluppare nuove terapie per le malattie. Comprendendo la struttura dei complessi proteici, i ricercatori possono progettare farmaci in grado di regolare o correggere attività proteiche anomale.

Sbloccare lo Sviluppo Farmaceutico

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L'intelligenza artificiale migliora la diagnosi delle malattie genetiche rare

Il team di ricerca di Cheng ha impiegato modelli di diffusione per studiare il modo in cui le molecole si trasformano da forme casuali in strutture specifiche. L'obiettivo è migliorare l'efficacia dei farmaci modificando i modelli molecolari per ottimizzare la loro interazione e adesione con le proteine. Ad esempio, se un farmaco funziona solo parzialmente, l'intelligenza artificiale può aiutare ad adattarlo per renderlo più efficace per determinati pazienti. Il lavoro di Cheng mette in evidenza una tendenza verso la medicina personalizzata, in cui le terapie sono adattate in base al profilo genetico e molecolare unico di ogni persona.

Il lavoro di Cheng presso l'Università del Missouri, sia nel contesto del NextGen Precision Health che al College of Engineering, è cruciale per unire diverse specializzazioni. Queste collaborazioni sfruttano le più moderne tecnologie per avanzare nel campo della salute di precisione, che si concentra su trattamenti personalizzati per ogni individuo. Ciò potrebbe migliorare notevolmente la precisione e l'efficacia delle cure mediche. L'obiettivo è non solo una migliore comprensione delle malattie, ma anche il perfezionamento dei metodi di trattamento per aumentarne il successo.