GRAZ / LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende der TU Graz haben eine innovative Methode entwickelt, die Künstliche Intelligenz mit evolutionären Daten kombiniert, um die Eigenschaften von Proteinen präziser zu bestimmen. Diese Methode könnte die Entwicklung neuer Medikamente und die Verbesserung industrieller Anwendungen revolutionieren.
Die TU Graz hat einen bedeutenden Fortschritt in der Proteinbiochemie erzielt, indem sie Künstliche Intelligenz mit evolutionären Daten kombiniert. Diese neue Methode ermöglicht es, die funktions- und strukturgebenden Aminosäuren in Proteinen mit bisher unerreichter Genauigkeit zu identifizieren. Dies könnte weitreichende Auswirkungen auf die Entwicklung neuer Medikamente und die Verbesserung industrieller Anwendungen haben.
Proteine sind essenzielle Bausteine des Lebens und spielen eine zentrale Rolle in biologischen Prozessen. Die Herausforderung besteht darin, die spezifischen Aminosäuren zu identifizieren, die für die Funktion und Stabilität eines Proteins entscheidend sind. Das Team um Andreas Winkler und Oliver Eder von der TU Graz hat mit dem Function-Structure-Adaptability-Ansatz (FSA) eine Methode entwickelt, die maschinell generierte Proteinsequenzen mit natürlichen Sequenzen vergleicht, um diese entscheidenden Aminosäuren zu bestimmen.
Der FSA-Ansatz nutzt das Deep-Learning-Modell ProteinMPNN, das neue Proteinsequenzen generiert, die eine stabile dreidimensionale Struktur annehmen sollen. Diese Sequenzen werden mit natürlichen Proteinen verglichen, um die funktionellen und strukturellen Rollen der Aminosäuren zu bestimmen. Die Methode wurde an Bakteriophytochromen getestet, die als Photorezeptoren in Bakterien dienen und eine wichtige Rolle bei der Wahrnehmung von Umwelteinflüssen spielen.
Die Ergebnisse dieser Forschung könnten die Art und Weise, wie Proteine in der Medizin und Industrie genutzt werden, grundlegend verändern. Durch die präzise Identifikation der Aminosäuren, die für die Funktion und Stabilität von Proteinen entscheidend sind, können neue Medikamente entwickelt und bestehende Proteine gezielt verbessert werden. Dies könnte auch zu einem besseren Verständnis von Proteinveränderungen führen, die mit Antibiotikaresistenzen in Verbindung stehen.
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