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Uma Inteligência Artificial (IA) consegue prever interações de proteínas

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Como as moléculas de proteína se encaixam sempre foi um mistério para a biologia estrutural. Recentemente, pesquisadores da UT Southwestern e da Universidade de Washington usou inteligência artificial para prever interações de proteínas. O estudo resultou em modelos 3D de mais de 100 prováveis ​​complexos de proteínas e 700 complexos nunca caracterizados.


Visão digital da biologia humana

Até então, a incerteza associada à estrutura de muitas proteínas tem sido um grande obstáculo que os cientistas tentaram resolver por meio século. Com este novo método, a ciência está experimentando um grande avanço que será usado na realização de processos celulares que levam a design de drogas.

Para este estudo, pesquisadores da UT Southwestern e da Universidade de Washington uniu forças com outros pesquisadores de diferentes nacionalidades. Os resultados desta pesquisa foram publicados em Ciência.

Uma nova referência para o design de medicamentos?

O funcionamento do corpo depende muito associações de proteínas. Concretamente, as proteínas frequentemente se reúnem em complexos para realizar todas as suas tarefas no corpo. A compreensão deste mecanismo e das suas saídas permitiu assim, por um lado, conhecer um pouco mais estrutura da proteína. Por outro lado, dá aos cientistas um novo quadro de referência para fabricação de medicamentos.

Além disso, esta descoberta representa um avanço considerável no campo dainteratômicacombinação entre bioinformática e biologia. As valiosas informações coletadas deram mais informações sobre o processo de treinamento dos interativos (redes biológicas de moléculas).

“O trabalho descrito em nosso novo artigo abre caminho para estudos semelhantes do interagente humano e pode eventualmente contribuir para o desenvolvimento de novos tratamentos para doenças humanas. »

Qian Cong, MD, Professor Assistente do Centro Eugene McDermott

Uma ideia genial

Para obter o modelos 3D prováveis ​​complexos de proteínas, os pesquisadores usaram oAlphaFold da DeepMind e do RosaTTAFold do laboratório do Dr. Baker. A combinação dessas duas ferramentas de previsão de estrutura de proteínas tem sido aplicada a genomas de leveduras. Este experimento serviu para identificar 1505 prováveis ​​complexos de proteínas, incluindo 699 que provaram ser úteis.

Refratário a alguns complexos mal caracterizados, os cientistas americanos apelaram aos seus homólogos. Eles foram assim capazes obter informações valiosas sobre os complexos proteicos envolvidos em vários mecanismos do corpo. Pode ser manutenção, processamento de informações genéticas, construção de células e sistemas de transporte, metabolismo, reparo de DNA.

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