近日(11日)，美國德州大學西南醫學中心(UT SouthWestern)與華盛頓大學的研究人員，利用人工智慧(AI)及演化分析(evolutionary analysis)生成真核生物蛋白質相互作用的3D模型，首次發現了100多種蛋白質複合體結構，並提供了700多種以往無特徵蛋白質複合體的結構模型，透過深入了解蛋白質相互作用，有望挖掘到大量新的藥物靶點。該研究發表於《Science》。
 
該研究同時使用了華盛頓大學Baker團隊開發的RoseTTAFold，以及Google旗下DeepMind開發的AlphaFold，利用其為酵母蛋白質複合物(yeast protein complexes)建模以訓練這兩款結構預測AI，並篩選了830萬對酵母蛋白質複合物是否可配對組合成3D結構。
 
為了找到可以形成複合體的蛋白質，研究團隊首先將6,000種酵母蛋白質的胺基酸序列，與2,026種其他真菌、4,325種其他真核生物的胺基酸序列進行比較。在對比過程中，研究人員追蹤這些蛋白質的演化過程，並辨識出不同蛋白質中同時發生變化的序列。研究人員推斷，這些蛋白質可能會形成複合物，並會逐步改變以保持它們之間的相互作用。
 
兩項人工智慧共識別出1,505種可能的蛋白質複合體結構，其中有699個蛋白質複合體具有已知的結構特徵，驗證了AI方法是可行的，此外，並發現了806個以往未被發現的蛋白質複合體結構，其中700個可利用過去實驗數據預測其蛋白質複合體結構，但有106個是從未被發現的蛋白質複合體結構。
 
為了瞭解這些無特徵的蛋白質複合體，研究團隊與世界各地已經在進行類似蛋白質複合體研究的科學家合作，希望結合AI生成的蛋白質複合體3D模型與蛋白質複合體功能的研究，以了解這些未知蛋白質如何進行遺傳訊息處理、細胞建構和運輸系統、新陳代謝、DNA修復，來確定其作用。
 
研究通訊作者之一、德州大學西南醫學中心生物物理學家Qian Cong表示，這些相互作用涵蓋了真核細胞的所有活動。該研究的亮點在於發現了蛋白質複合物的結構，這種複合物在細胞活動中具有不可或缺的重要作用，如讓修復DNA損傷，將RNA轉譯成核醣體中的蛋白質，在細胞繁殖過程中將染色體拉開，並將分子運送通過細胞膜等。
 
Cong表示，本研究生成的蛋白質複合體結構可從ModelArchive進行下載，希望可在未來研究中，應用這些結構作為瞭解人類蛋白質相互作用的基礎，有助於開發疾病的新療法。
 
參考資料：https://www.sciencedaily.com/releases/2021/11/211116175100.htm