Prevedere la stabilità delle proteine mutanti con AlphaFold2 e l’intelligenza artificiale

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Di Torio Alleghi
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L'intelligenza artificiale analizza le strutture proteiche 3D per la stabilità delle mutazioni.

RomeGli scienziati dell'Istituto di Scienze di Base hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per studiare come le mutazioni influenzano la stabilità delle proteine. Hanno impiegato il programma AlphaFold2 di DeepMind per esaminare se le strutture proteiche possono prevedere l'instabilità di una proteina dopo una mutazione. Comprendere questo fenomeno è fondamentale poiché le proteine instabili possono causare malattie come l'Alzheimer e gravare pesantemente sulle cellule nel tentativo di ripararle.

Sebbene AlphaFold2 abbia notevolmente avanzato la biologia strutturale, presenta ancora delle limitazioni, in particolare perché è stato addestrato principalmente su proteine stabili. Questo può portare a predizioni di strutture accurate che non garantiscono necessariamente la stabilità. I ricercatori John McBride e Tsvi Tlusty volevano capire se AlphaFold comprendesse i principi fisici del ripiegamento proteico o se riconoscesse solo schemi statistici.

Punti chiave emersi dallo studio:

Le strutture prevedute da AlphaFold offrono molte informazioni sulla stabilità delle proteine. I parametri che misurano la tensione sono collegati alle variazioni di stabilità, e anche lievi modifiche strutturali possono influenzare notevolmente la stabilità di una proteina.

La misura di deformazione efficace è un indice che rileva piccoli cambiamenti strutturali. McBride e Tlusty hanno dimostrato che i cambiamenti strutturali previsti da AlphaFold spesso coincidono con variazioni significative di stabilità osservate negli esperimenti.

Conoscere questi dettagli aiuta a migliorare le proteine. Gli scienziati possono creare proteine più stabili e funzionali, facilitando lo sviluppo di farmaci e il trattamento di malattie legate a un errato ripiegamento delle proteine. La capacità di prevedere la stabilità di una proteina basandosi sulla sua struttura apre nuove possibilità nella biotecnologia e nei trattamenti medici.

Questa ricerca evidenzia come l'intelligenza artificiale possa contribuire alle scoperte scientifiche. AlphaFold è già in grado di prevedere le strutture delle proteine, ma con ulteriori miglioramenti potrebbe anche determinare la loro stabilità e funzione. Questa comprensione più approfondita potrebbe rivoluzionare la ricerca biologica e lo sviluppo di trattamenti medici.

Ricercatori dell'IBS hanno scoperto un nuovo utilizzo di AlphaFold che supera il suo scopo originale. Hanno esaminato l'interazione tra struttura e stabilità e dimostrato la necessità di nuovi modelli per comprendere i dettagli fisici. Ciò potrebbe portare a grandi progressi nell'ingegneria delle proteine e nel trattamento delle malattie.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.133.098401

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

John M. McBride, Tsvi Tlusty. AI-Predicted Protein Deformation Encodes Energy Landscape Perturbation. Physical Review Letters, 2024; 133 (9) DOI: 10.1103/PhysRevLett.133.098401
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