Die Forscher stellten eine Datenbank mit 200 Millionen Proteinstrukturen zusammen. Dies gelang ihnen mit Hilfe des AlphaFold-Programms,
Paradoxe Proteine
Proteine sind die Bausteine des Lebens.Sie werden von einer Vielzahl von Organismen produziert, von Bakterien bis hin zu Pflanzen und Tieren, und wenn sie produziert werden, falten sie sich in Millisekunden zusammen. Sie bestehen aus zu komplexen Formen gefalteten Aminosäureketten und ihre dreidimensionale Struktur bestimmt weitgehend ihre Funktion. Sobald Sie herausgefunden haben, wie sich ein Protein faltet, können Sie verstehen, wie es funktioniert, und sein Verhalten ändern.
Obwohl die DNA Anweisungen zum Erstellen liefertDa es sich um Aminosäureketten handelt, war es sehr schwierig vorherzusagen, wie sie interagieren, um eine dreidimensionale Form zu bilden. Bis vor Kurzem hatten Wissenschaftler nur einen Bruchteil der 200 Millionen der Wissenschaft bekannten Proteine entschlüsselt. Das Problem besteht darin, dass ihre Struktur so komplex ist, dass es fast unmöglich ist, zu erraten, welche Form sie annehmen werden.
AlphaFold von DeepMind hat 3D-Bilder von Proteinstrukturen erstellt. Bild mit freundlicher Genehmigung von DeepMind
Cyrus Levinthal, amerikanischer MolekularbiologeDer Biologe schrieb 1969 in einer Arbeit über das Paradoxon: Trotz der enormen Anzahl möglicher Konfigurationen falten sich Proteine schnell und genau. Darüber hinaus kann jedes Protein 10 bis 300 mögliche Endformen annehmen.
So schrieb Levinthal: Wenn man versuchen würde, die richtige Form eines Proteins zu finden, indem man jede Konfiguration nach der anderen ausprobiert, würde es länger dauern, als das Universum existiert.
Versuche von Wissenschaftlern
Wissenschaftler haben Möglichkeiten, Proteine sichtbar zu machenund analysieren ihre Struktur, aber dies ist eine zu langsame und schwierige Arbeit. Laut der Zeitschrift Nature wird die Röntgenkristallographie am häufigsten zur Abbildung von Proteinen eingesetzt. Bei dieser Methode werden Röntgenstrahlen auf feste Proteinkristalle gerichtet und deren Brechung gemessen. Ziel ist es herauszufinden, wie das Protein aufgebaut ist. Laut DeepMind hat diese experimentelle Arbeit die Form von etwa 190.000 Proteinen bestimmt.
Neue Methode
Im November 2020 engagierte sich die DeepMind-GruppeKünstliche Intelligenz, kündigte die Entwicklung eines Programms namens AlphaFold an, das diese Informationen mithilfe eines Algorithmus schnell vorhersagen kann. Seitdem untersucht er die genetischen Codes jedes Organismus, dessen Genom sequenziert wurde, und sagt die Strukturen der Hunderte Millionen Proteine voraus, die sie zusammen enthalten.
AlphaFold работает, накапливая знания über Aminosäuresequenzen und Wechselwirkungen und versucht, Proteinstrukturen zu interpretieren. Dadurch lernte der Algorithmus, die Formen von Proteinen innerhalb von Minuten mit einer Genauigkeit bis auf die atomare Ebene vorherzusagen.
Letztes Jahr veröffentlichte DeepMindDie offene Proteinstrukturdatenbank enthält 20 Arten, darunter fast alle 20.000 vom Menschen exprimierten Proteine. Er hat die Arbeit nun abgeschlossen und vorhergesagte Strukturen für mehr als 200 Millionen Proteine veröffentlicht.
Wie wird die Technologie angewendet?
Forscher nutzen bereits die Früchte ihrer ArbeitAlphaFold. Laut The Guardian ermöglichte das Programm den Wissenschaftlern die endgültige Charakterisierung eines Schlüsselproteins des Malariaparasiten, das der Röntgenkristallographie nicht zugänglich war. Dies wird letztendlich den Impfstoff gegen die Krankheit verbessern.
3D-Bild des Malariaproteins. Bild mit freundlicher Genehmigung von Deepmind
Honigbienenforscher Wilde Leipartvon der norwegischen Universität für Biowissenschaften nutzte AlphaFold, um die Struktur von Vitellogenin aufzudecken. Es ist ein Fortpflanzungs- und Immunprotein, das von allen eierlegenden Tieren produziert wird. Die Entdeckung wird dazu beitragen, neue Wege zu entwickeln, um beispielsweise Honigbienen und Fische vor Krankheiten zu schützen. Das ist wichtig, denn diese Tiere sind wichtig für die Ernährung der Menschheit.
Das Programm informiert auch über die Suche nach NeuemPharmazeutika, sagte Rosana Kapeller, CEO von ROME Therapeutics, in einer DeepMind-Erklärung. „Die Geschwindigkeit und Präzision von AlphaFold beschleunigen den Arzneimittelentwicklungsprozess. Wir fangen gerade erst an, seine Auswirkungen auf die Entwicklung von Arzneimitteln zu verstehen“, schloss sie.
Auch AlphaFold-Modelle werden von Wissenschaftlern verwendetvom Center for Enzyme Innovation der University of Portsmouth, um Enzyme aus der natürlichen Welt zu identifizieren, die auf die Verarbeitung von Kunststoffen zugeschnitten werden können.
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