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  • Intelligenza artificiale per prevedere la struttura delle proteine

    La fibronectina svolge un ruolo importante nella guarigione delle ferite. La figura mostra una parte importante della proteina con coppie di contatto (sfere dello stesso colore). Credito:Ines Reinartz, KIT

    Le proteine ​​sono macchine biologiche ad alte prestazioni. Si trovano in ogni cellula e svolgono un ruolo importante nella coagulazione del sangue umano o come principali costituenti dei capelli o dei muscoli. La funzione di questi strumenti molecolari è evidente dalla loro struttura. I ricercatori del Karlsruhe Institute of Technology (KIT) hanno ora sviluppato un nuovo metodo per prevedere questa struttura proteica con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.

    A seconda della loro struttura, le proteine ​​possono interagire con altre molecole penetrandole o racchiudendole. Questo è molto difficile da rilevare, gli esperimenti necessari a questo scopo sono costosi e complessi. Ricercatori dello Steinbuch Center for Computing (SCC), il centro di calcolo di KIT, hanno cercato nei database le sequenze proteiche e confrontato le stesse proteine ​​di specie diverse. "L'emoglobina responsabile del trasporto di ossigeno nel nostro corpo si trova anche negli insetti, arvicole, e scimpanzé, "dice Markus Götz, analista di dati di SCC. La struttura proteica ricorda un filo di perle, con la stringa costituita dai componenti proteici, gli amminoacidi. La sua struttura tridimensionale e le proprietà associate risultano da alcune lontane "perle" che formano coppie, ripiegando così la proteina. Queste coppie possono differire in diversi organismi. Le proprietà della proteina, però, rimane lo stesso. "Le mutazioni dannose vengono risolte nel corso dell'evoluzione, " dice Gotz.

    Ora, Il team di ricerca di Götz ha insegnato a un sistema di intelligenza artificiale (AI) che le coppie si sono rivelate efficaci nelle sequenze proteiche note durante l'evoluzione. "Ci aspettiamo che il sistema tragga conclusioni anche riguardo alla struttura di sequenze proteiche sconosciute, " Götz dice. Il vantaggio:"È facile determinare gli amminoacidi che formano la catena proteica. Però, è molto complesso e costa milioni determinare sperimentalmente direttamente le strutture proteiche, "Alessandro Schug, SCC, aggiunge.

    Lo spiegamento e il ripiegamento della proteina fibronectina. Attestazione:Ines Reinartz/KIT

    L'uso dell'intelligenza artificiale per prevedere i contatti nelle proteine ​​non è nuovo. "Attualmente, a tale scopo vengono applicati metodi di elaborazione delle immagini, " dice Götz. Tali reti neurali possono riconoscere bene i modelli. Quando si determina la struttura delle proteine, però, i contatti di componenti proteici situati molto distanti tra loro sono di cruciale importanza, perché hanno un impatto maggiore sulla struttura durante la piegatura rispetto a quelli che si trovano vicini l'uno all'altro. "Per questa ragione, usiamo un approccio dalla traduzione automatica della lingua. Consideriamo le frasi delle catene di amminoacidi che devono essere tradotte in un'altra lingua." Le cosiddette "reti neurali di auto-attenzione" sono applicate nei programmi di traduzione popolari. Possono identificare quali parti della frase sono collegate o, nel contesto proteico, quali amminoacidi formano una coppia.


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