Các nhà nghiên cứu UT Southwestern và Trường Đại học Washington dẫn đầu một nhóm nghiên cứu quốc tế đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích tiến hóa để tạo ra các mô hình 3D về các tương tác protein của sinh vật nhân thực, còn gọi là sinh vật nhân chuẩn, sinh vật nhân điển hình hoặc sinh vật có nhân chính thức (eukaryotic). Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Science, lần đầu tiên xác định được hơn 100 phức hợp protein có thể xảy ra và cung cấp các mô hình cấu trúc cho hơn 700 phức hợp chưa được xác định trước đó. Những hiểu biết sâu sắc về cách các cặp hoặc nhóm protein kết hợp với nhau để thực hiện các quá trình tế bào có thể dẫn đến vô số mục tiêu thuốc mới.

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Qian Cong, Trung tâm Eugene McDermott về Tăng trưởng và Phát triển Con người cho biết: “Kết quả nghiên cứu của chúng tôi đại diện cho một bước tiến đáng kể cho lĩnh vực sinh học cấu trúc trong kỷ nguyên mới, trong đó thuật toán đóng một vai trò nền tảng cơ bản quan trọng”

Tác giả của công trình nghiên cứu này gồm Tiến sĩ Qian Cong, Tiến sỹ David Baker, Giáo sư Hóa sinh, cố vấn bậc sau tiến sĩ cho Cong tại Đại học Washington trước khi cô được tuyển dụng vào UT Southwestern và Tiến sĩ Jimin Pei, nhà sinh học tính toán tại UT Southwestern.

Các protein thường hoạt động theo cặp hoặc nhóm được gọi là phức hợp để có thể hoàn thành mọi nhiệm vụ cần thiết giữ cho một sinh vật tồn tại. Trong khi một số tương tác này đã được nghiên cứu kỹ lưỡng, nhiều tương tác vẫn còn là một bí ẩn. Việc xây dựng các tương tác toàn diện - hoặc mô tả rõ nét các tập hợp hoàn chỉnh của các tương tác phân tử trong tế bào - sẽ làm sáng tỏ nhiều khía cạnh cơ bản của sinh học và cung cấp cho các nhà nghiên cứu một điểm khởi đầu mới về việc phát triển các loại thuốc có khả năng khuyến khích hoặc ngăn cản những tương tác này, Tiến sĩ Qian Cong- chuyên gia làm việc trong lĩnh vực tương tác mới nổi, kết hợp giữa tin sinh học và sinh học - giải thích.

Cho đến nay, rào cản lớn đối với việc xây dựng một hệ tương tác đó là sự không chắc chắn về cấu trúc của nhiều protein - vấn đề mà các nhà khoa học đã cố gắng giải quyết trong suốt nửa thế kỷ qua. Năm 2020 và 2021, công ty DeepMind và phòng thí nghiệm của Tiến sĩ Baker đã độc quyền phát hành hai công nghệ AI có tên AlphaFold (AF) và RoseTTAFold (RF) sử dụng các chiến lược khác nhau để dự đoán cấu trúc protein dựa trên trình tự của các gen tạo ra chúng.

Trong nghiên cứu hiện tại, Tiến sĩ Cong, Tiến sĩ Baker và các đồng nghiệp của họ đã mở rộng các công cụ dự đoán cấu trúc AI đó bằng cách mô hình hóa nhiều phức hợp protein nấm men. Nấm men là một sinh vật mô hình phổ biến cho các nghiên cứu sinh học cơ bản. Để tìm ra các protein có khả năng tương tác, trước tiên, các nhà khoa học đã tìm kiếm bộ gen của các loại nấm có liên quan để tìm các gen gây đột biến theo kiểu liên kết. Sau đó, họ sử dụng hai công nghệ AI trên để xác định xem liệu các protein này có khớp với nhau trong cấu trúc 3D hay không.

Nghiên cứu của họ đã xác định được 1.505 phức hợp protein có thể xảy ra. Trong số này, 699 đặc trưng về cấu trúc, kiểm nghiệm tính hữu dụng phương pháp của họ. Tuy nhiên, chỉ thử nghiệm hạn chế được 700 trong số các tương tác dự đoán và 106 tương tác khác chưa được mô tả bao giờ.

Để hiểu rõ hơn về những phức hợp chưa được mô tả các đặc trưng hoặc chưa được biết đến này, nhóm nghiên cứu của Đại học Washington và UT Southwestern đã làm việc với các đồng nghiệp trên khắp thế giới, những người đã nghiên cứu những protein này hoặc các protein tương tự. Khi kết hợp các mô hình 3D mà các nhà khoa học trong nghiên cứu hiện tại đã tạo ra với thông tin từ các cộng tác viên, nhóm nghiên cứu có thêm những hiểu biết mới về các phức hợp protein liên quan đến việc duy trì và xử lý thông tin di truyền, hệ thống vận chuyển và xây dựng tế bào, trao đổi chất, sửa chữa ADN và các lĩnh vực khác. Họ cũng xác định vai trò của các protein mà chức năng của chúng trước đây chưa được biết đến dựa trên các tương tác mới được xác định của chúng với các protein đã được mô tả đặc điểm rõ nét khác.

“Công trình nghiên cứu này tạo tiền đề cho các nghiên cứu tương tự về người tương tác với người và cuối cùng có thể giúp phát triển các phương pháp điều trị mới cho các bệnh ở người”, Tiến sĩ Cong nói thêm.

Tiến sĩ Cong cũng lưu ý rằng các cấu trúc phức hợp protein đã được dự đoán được tạo ra trong nghiên cứu này có thể tải xuống từ phần mềm ModelArchive. Những cấu trúc này và những cấu trúc khác được tạo ra bằng công nghệ này trong các nghiên cứu trong tương lai sẽ là nguồn câu hỏi nghiên cứu phong phú trong nhiều năm tới.

Các nhà nghiên cứu khác của UTSW đã đóng góp vào nghiên cứu này bao gồm Tiến sĩ Jing Zhang và Josep Rizo, Chủ tịch Virginia Lazenby O'Hara về Hóa sinh.

P.T.T (NASATI), theo https://phys.org/news/2021-11-artinking-intelligence-successful-protein-interaction.html, 16/11/2021