AI ontrafelt celtransport: doorbraak in biotechnologie en farma
AmsterdamTransporteiwitten helpen bij het verplaatsen van moleculen in en uit cellen. Deze eiwitten bevinden zich in celmembranen en zorgen ervoor dat alleen specifieke moleculen, die substraten worden genoemd, doorgelaten worden. Het identificeren van welke eiwitten welke substraten transporteren, was tot nu toe een uitdaging. Onderzoekers vertrouwden voornamelijk op experimenten om transporters met substraten te koppelen. Maar een nieuwe ontwikkeling van de Heinrich Heine Universiteit Düsseldorf introduceert een veelbelovende AI-gebaseerde methode om dit probleem aan te pakken.
Wetenschappers hebben een instrument ontwikkeld genaamd SPOT, dat gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie om te voorspellen welke moleculen samenwerken met specifieke transportereiwitten. Dit hulpmiddel analyseert transportereiwitten en moleculen met cijfers die eenvoudig door AI kunnen worden verwerkt. Met meer dan 8.500 bekende voorbeelden voor training kan SPOT met meer dan 92% nauwkeurigheid een match voorspellen.
Deze tool vereenvoudigt en vergemakkelijkt het voltooiingsproces aanzienlijk.
- Vermindert de noodzaak voor tijdrovende experimentele koppelingen.
- Versnelt de identificatie van transporteur-substraatscombinaties.
- Breidt mogelijke toepassingen uit naar meer diverse eiwitklassen.
- Ondersteunt de ontwikkeling van biotechnologische oplossingen.
- Verbetert medicijnafgifte door aanpassing aan cel-specifieke transporteurs.
SPOT is nuttig op verschillende terreinen. Binnen de biotechnologie helpt het om processen in levende organismen te verbeteren voor de productie van bijvoorbeeld biobrandstoffen. Deze methode vergemakkelijkt het ontwikkelen van nieuwe, aangepaste producten doordat stoffen gekoppeld worden aan geschikte transporteiwitten. In de farmacologie kan het worden gebruikt voor het ontwerpen van medicijnen die specifiek samenwerken met bepaalde transporters, waardoor medicijnen alleen de juiste cellen beïnvloeden. Dit verhoogt de effectiviteit van de medicijnen en vermindert ongewenste bijwerkingen.
SPOT maakt gebruik van AI om cruciale inzichten te bieden voor gepersonaliseerde geneeskunde en innovatieve biologische oplossingen. Deze methode verbetert traditionele benaderingen door grote hoeveelheden biologische data en complexe algoritmen te gebruiken, wat de vooruitgang in de celbiologie bevordert. SPOT helpt ons beter te begrijpen hoe cellen materialen transporteren en biedt nieuwe kansen voor vooruitgang in biotechnologie en farmaceutica.
De studie is hier gepubliceerd:
http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.3002807en de officiële citatie - inclusief auteurs en tijdschrift - is
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.300280720 november 2024 · 01:02
AI onderweg: compacte taalmodellen voor betere prestaties op mobiele apparaten
18 november 2024 · 14:36
Precieze gedragsstudies bij muizen dankzij AI: minder dieren en snellere resultaten
Deel dit artikel