TOKIO / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Shibaura Institute of Technology haben mithilfe von AlphaFold3, einem fortschrittlichen KI-basierten Proteinmodellierungssystem, die Strukturen aller 25 bekannten menschlichen Bittergeschmacksrezeptoren (T2Rs) vorhergesagt. Diese Entdeckung könnte neue Wege für die Forschung zur Appetitkontrolle und zur Behandlung von Diabetes eröffnen.
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Die jüngsten Fortschritte in der KI-gestützten Proteinmodellierung haben es Forschern ermöglicht, die komplexen Strukturen der menschlichen Bittergeschmacksrezeptoren (T2Rs) zu entschlüsseln. Diese Rezeptoren, die nicht nur im Mund, sondern auch im Magen-Darm-Trakt vorkommen, spielen eine entscheidende Rolle in der Kommunikation zwischen Darm und Gehirn. Die Verwendung von AlphaFold3, einer verbesserten Version des bekannten AlphaFold2, hat die Genauigkeit der Strukturvorhersagen erheblich gesteigert.
AlphaFold3 übertraf seinen Vorgänger AlphaFold2 in der Vorhersagegenauigkeit der T2R-Strukturen, was durch den Vergleich mit experimentell bestimmten Daten bestätigt wurde. Besonders bemerkenswert ist die Entdeckung, dass die intrazellulären Regionen der T2Rs stark konserviert sind, während die extrazellulären Regionen erhebliche strukturelle Variationen aufweisen. Diese Unterschiede erklären, wie verschiedene Rezeptoren auf unterschiedliche bittere Verbindungen reagieren.
Die Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass T2Rs nicht nur für den Geschmackssinn verantwortlich sind, sondern auch eine wichtige Rolle bei der Regulierung des Appetits und des Glukosestoffwechsels spielen könnten. Dies eröffnet neue Perspektiven für die Erforschung von Lebensstilkrankheiten wie Diabetes. Die Studie, die von Professor Naomi Osakabe geleitet wurde, hebt hervor, dass das Verständnis der T2R-Strukturen entscheidend für die Entwicklung neuer therapeutischer Ansätze ist.
Die Forscher nutzten die Aminosäuresequenzen aller menschlichen T2Rs aus der UniProt-Datenbank und verglichen die von AlphaFold3 generierten Vorhersagen mit den experimentell bestimmten Strukturen von T2R14 und T2R46. Die Ergebnisse zeigten, dass AlphaFold3 in allen Fällen die genauesten Übereinstimmungen mit den experimentellen Daten erzielte. Diese Erkenntnisse könnten die Grundlage für zukünftige Forschungen zur Rolle der T2Rs in der Gesundheit und Krankheit bilden.
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