Sztuczna inteligencja odkrywa tajniki transportu komórkowego
WarsawBiałka transportowe pełnią rolę przenoszenia cząsteczek do wnętrza i na zewnątrz komórek. Zlokalizowane są w błonach komórkowych i działają, przepuszczając jedynie określone cząsteczki, zwane substratami. Dotychczas ustalanie, które białka transportują konkretne substraty, było dużym wyzwaniem. Naukowcy głównie polegali na eksperymentach w celu dopasowania transporterów z substratami. Jednakże, nowatorska metoda oparta na sztucznej inteligencji, opracowana przez Uniwersytet Heinricha Heinego w Düsseldorfie, przynosi obiecujące rozwiązanie tego problemu.
Naukowcy opracowali narzędzie o nazwie SPOT, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do przewidywania, które cząsteczki współpracują z konkretnymi białkami transportującymi. Narzędzie to analizuje białka transportujące i cząsteczki za pomocą danych liczbowych, co ułatwia przetwarzanie przez AI. Dzięki ponad 8 500 znanym przykładom do nauki, SPOT jest w stanie przewidzieć dopasowanie z ponad 92% dokładnością.
To narzędzie upraszcza proces, czyniąc go łatwiejszym i bardziej przejrzystym do realizacji.
- Zmniejsza potrzebę żmudnego dobierania par doświadczalnych.
- Przyspiesza identyfikację dopasowań transporter-substrat.
- Zwiększa możliwości zastosowań poza ograniczonymi klasami białek.
- Ułatwia rozwój rozwiązań biotechnologicznych.
- Poprawia dostarczanie leków poprzez dopasowanie do specyficznych dla komórek transporterów.
SPOT znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach. W biotechnologii wspiera ulepszanie ścieżek metabolicznych w organizmach żywych, co umożliwia produkcję takich wyrobów jak biopaliwa. Metoda ta ułatwia tworzenie nowych, inżynieryjnych produktów poprzez dopasowywanie substancji do ich właściwych transporterów. W farmacji SPOT pozwala projektować leki, które działają z określonymi transporterami, dzięki czemu leki oddziałują tylko na pożądane komórki. To zwiększa skuteczność leków i minimalizuje niepożądane skutki uboczne.
SPOT wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby dostarczać cenne informacje dla medycyny spersonalizowanej i nowych biosystemów. Ta metoda przewyższa tradycyjne metody, używając ogromnych ilości danych biologicznych i zaawansowanych algorytmów, co przyczynia się do postępu w biologi komórkowej. SPOT pozwala lepiej zrozumieć, jak komórki transportują materiały, oferując nowe możliwości dla rozwoju w biotechnologii i farmaceutyce.
Badanie jest publikowane tutaj:
http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.3002807i jego oficjalne cytowanie - w tym autorzy i czasopismo - to
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.3002807Udostępnij ten artykuł