Новый метод на основе ИИ определяет функциональные и структурные аминокислоты в белках

Разработан подход Function-Structure-Adaptability (FSA), который сравнивает сгенерированные ИИ идеализированные белковые последовательности с естественными, эволюционно сложившимися. Это позволяет с беспрецедентной точностью определять, какие аминокислоты критичны для функции белка, а какие — для его структурной стабильности.

Суть метода

Исследователи из Института биохимии Технологического университета Граца (TU Graz) под руководством Андреаса Винклера и Оливера Эдера использовали модель глубокого обучения ProteinMPNN. Эта модель генерирует новые белковые последовательности, которые должны принять заданную стабильную трёхмерную структуру.

Логика классификации аминокислот:

  • Функциональные: Часто встречаются в природных последовательностях, но не кажутся значимыми для ProteinMPNN (стабильности).
  • Структурные: Сильно представлены как в природных, так и в ИИ-генерированных последовательностях.
  • Адаптируемые: Третья категория, требующая дальнейшего изучения.

Практическая значимость и проверка

Метод группирует аминокислоты по химическим свойствам для статистического сравнения, что позволяет отнести их к одной из трёх категорий. Результаты были валидированы в лаборатории: целенаправленное изменение аминокислот, классифицированных как "функциональные", позволило существенно влиять на свойства белков (например, на световосприятие фоторецептора). Сравнение с известными из литературы функциональными остатками подтвердило высокую точность метода.

Ключевые преимущества:

  • Скорость: Предварительный анализ для нового белка теперь занимает около недели вместо месяцев или лет.
  • Эффективность: Более специфичная предварительная фильтрация сокращает время на лабораторные испытания.
  • Универсальность: Метод в принципе применим ко всем классам белков.

Это знание важно для производства и модификации белков, разработки новых лекарств, улучшения промышленных ферментов и понимания механизмов, например, антибиотикорезистентности. Исследование опубликовано в журнале Structure.