Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη Επαναστατεί στη Μελέτη των Πρωτεϊνών

Η σημασία της σωστής τοποθέτησης των πρωτεϊνών

Η τοποθέτηση μιας πρωτεΐνης σε λάθος μέρος μέσα σε ένα κύτταρο μπορεί να οδηγήσει σε σοβαρές ασθένειες, όπως το Αλτσχάιμερ, η κυστική ίνωση και ο καρκίνος. Με δεδομένο ότι υπάρχουν περίπου 70.000 διαφορετικές πρωτεΐνες και παραλλαγές πρωτεϊνών σε ένα ανθρώπινο κύτταρο, η χειροκίνητη αναγνώριση της θέσης τους είναι μια εξαιρετικά χρονοβόρα και κοστοβόρα διαδικασία. Οι επιστήμονες μπορούν συνήθως να ελέγξουν μόνο λίγες πρωτεΐνες σε κάθε πείραμα, γεγονός που καθιστά την ανάγκη για αυτοματοποιημένες λύσεις επιτακτική.

Η συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης

Μια νέα γενιά υπολογιστικών τεχνικών επιδιώκει να απλοποιήσει αυτή τη διαδικασία χρησιμοποιώντας μοντέλα μηχανικής μάθησης. Αυτά τα μοντέλα συχνά αξιοποιούν δεδομένα από χιλιάδες πρωτεΐνες και τις τοποθεσίες τους, όπως καταγράφονται σε βάσεις δεδομένων όπως το Human Protein Atlas, που περιλαμβάνει τη συμπεριφορά πάνω από 13.000 πρωτεϊνών σε περισσότερες από 40 κυτταρικές σειρές. Ωστόσο, το Human Protein Atlas έχει εξερευνήσει μόνο το 0,25% των πιθανών συνδυασμών πρωτεϊνών και κυτταρικών σειρών.

Η καινοτομία από το MIT και το Harvard

Ερευνητές από το MIT, το Πανεπιστήμιο του Harvard και το Broad Institute ανέπτυξαν μια νέα υπολογιστική προσέγγιση που μπορεί να προβλέψει τη θέση οποιασδήποτε πρωτεΐνης σε οποιαδήποτε ανθρώπινη κυτταρική σειρά, ακόμα και αν δεν έχουν δοκιμαστεί προηγουμένως. Αυτή η τεχνική επιτρέπει τον εντοπισμό της πρωτεΐνης σε επίπεδο μεμονωμένου κυττάρου, κάτι που μπορεί να αποδειχθεί εξαιρετικά χρήσιμο, για παράδειγμα, στον εντοπισμό μιας πρωτεΐνης σε ένα συγκεκριμένο καρκινικό κύτταρο μετά από θεραπεία.

Η τεχνολογία πίσω από την πρόβλεψη

Η μέθοδος συνδυάζει ένα μοντέλο γλώσσας πρωτεϊνών με ένα ειδικό μοντέλο υπολογιστικής όρασης για να καταγράψει λεπτομερή δεδομένα σχετικά με την πρωτεΐνη και το κύτταρο. Τελικά, ο χρήστης λαμβάνει μια εικόνα του κυττάρου με ένα επισημασμένο τμήμα που υποδεικνύει την πρόβλεψη του μοντέλου για τη θέση της πρωτεΐνης. Αυτή η τεχνική μπορεί να βοηθήσει τους ερευνητές και τους κλινικούς γιατρούς να διαγνώσουν ασθένειες ή να εντοπίσουν στόχους φαρμάκων, ενώ επιτρέπει στους βιολόγους να κατανοήσουν καλύτερα πώς οι πολύπλοκες βιολογικές διεργασίες συνδέονται με την τοποθέτηση των πρωτεϊνών.

Το μοντέλο PUPS και η λειτουργία του

Για να ξεπεράσουν τους περιορισμούς των υφιστάμενων μοντέλων, οι ερευνητές ανέπτυξαν μια μέθοδο δύο μερών για την πρόβλεψη της υποκυτταρικής τοποθέτησης πρωτεϊνών, που ονομάζεται PUPS. Το πρώτο μέρος χρησιμοποιεί ένα μοντέλο ακολουθίας πρωτεϊνών για να καταγράψει τις ιδιότητες που καθορίζουν την τοποθέτηση μιας πρωτεΐνης, βασισμένο στην τρισδιάστατη δομή της. Το δεύτερο μέρος ενσωματώνει ένα μοντέλο inpainting εικόνας, σχεδιασμένο να συμπληρώνει τα κενά μέρη μιας εικόνας, για να συλλέξει πληροφορίες για την κατάσταση του κυττάρου.

Η εκπαίδευση και η γενίκευση του PUPS

Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το PUPS μαθαίνει να συνδυάζει πληροφορίες από κάθε μοντέλο με τρόπο που να μπορεί να κάνει μια τεκμηριωμένη πρόβλεψη για τη θέση της πρωτεΐνης, ακόμα και αν δεν την έχει δει ποτέ πριν. Οι ερευνητές έδωσαν στο μοντέλο μια δευτερεύουσα εργασία: να ονομάσει το διαμέρισμα τοποθέτησης, όπως ο πυρήνας του κυττάρου, για να βελτιώσει την κατανόησή του.

Μελλοντικές προοπτικές και χρηματοδότηση

Στο μέλλον, οι ερευνητές επιθυμούν να βελτιώσουν το PUPS ώστε το μοντέλο να κατανοεί τις αλληλεπιδράσεις πρωτεΐνης-πρωτεΐνης και να κάνει προβλέψεις τοποθέτησης για πολλαπλές πρωτεΐνες μέσα σε ένα κύτταρο. Μακροπρόθεσμα, θέλουν να επιτρέψουν στο PUPS να κάνει προβλέψεις σε ζωντανό ανθρώπινο ιστό. Η έρευνα αυτή χρηματοδοτείται από το Eric and Wendy Schmidt Center στο Broad Institute, τα National Institutes of Health, το National Science Foundation και άλλους φορείς.