El nuevo software de inteligencia fabricado puede calcular las estructuras de proteínas en 10 minutos

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Los científicos han esperado meses para tener acceso a una predicción de la estructura de proteínas de alta precisión desde que DeepMind presentó avances notables en esta área en la conferencia de Evaluación Crítica de Predicción de Estructura 2020, o CASP14. La espera ha terminado.

Investigadores del Instituto de Diseño de Proteínas de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en Seattle recrearon ampliamente el desempeño de DeepMind en esta importante tarea. Estos resultados serán publicados en línea por la revista. Ciencias Jueves 15 de julio.

A diferencia de DeepMind, el método del equipo de Medicina de la UW, al que llamaron RoseTTAFold, está disponible de forma gratuita. Los científicos de todo el mundo lo están utilizando para construir modelos de proteínas para acelerar su investigación. Desde julio, el programa ha sido descargado de GitHub por más de 140 equipos de investigación independientes.

Las proteínas están formadas por cadenas de aminoácidos que se pliegan en intrincadas formas microscópicas. Estas formas únicas, a su vez, dan lugar a casi todos los procesos químicos dentro de los organismos vivos. Al comprender mejor las formas de las proteínas, los científicos pueden acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos para el cáncer, COVID-19 y miles de otras enfermedades.

“Ha sido un año ajetreado en el Institute for Protein Design, diseñando terapias y vacunas COVID-19 y lanzándolas a ensayos clínicos, junto con el desarrollo de RoseTTAFold para la predicción de estructuras de proteínas de alta precisión. Me alegra que la comunidad científica ya esté El servidor RoseTTAFold para resolver problemas biológicos sobresalientes “, dijo el autor principal David Baker, profesor de bioquímica en la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington, investigador del Instituto Médico Howard Hughes y director del Instituto de Diseño de Proteínas.

En el nuevo estudio, un equipo de biólogos computacionales dirigido por Baker desarrolló la herramienta de software RoseTTAFold. Utilice el aprendizaje profundo para predecir de forma rápida y precisa las estructuras de proteínas basándose en información limitada. Sin la ayuda de dicho software, se pueden requerir años de trabajo de laboratorio para determinar la estructura de una sola proteína.

RoseTTAFold, por otro lado, puede calcular de manera confiable la estructura de una proteína en tan solo diez minutos en una sola computadora para juegos.

El equipo utilizó RoseTTAFold para calcular cientos de nuevas estructuras de proteínas, incluidas muchas proteínas poco conocidas del genoma humano. También generaron estructuras directamente relevantes para la salud humana, incluidas las de proteínas asociadas con el metabolismo de lípidos problemático, trastornos inflamatorios y crecimiento de células tumorales. Y muestran que RoseTTAFold se puede utilizar para construir modelos de conjuntos biológicos complejos en una fracción del tiempo requerido anteriormente.

RoseTTAFold es una red neuronal de “tres trazas”, lo que significa que considera simultáneamente los patrones en las secuencias de proteínas, la forma en que los aminoácidos de una proteína interactúan entre sí y la posible estructura tridimensional de una proteína. En esta arquitectura, la información unidimensional, bidimensional y tridimensional fluye hacia adelante y hacia atrás, lo que permite que la red piense colectivamente sobre la relación entre las partes químicas de una proteína y su estructura plegada.

“Esperamos que esta nueva herramienta continúe beneficiando a toda la comunidad de investigación”, dijo Minkyung Baek, un becario postdoctoral que dirigió el proyecto en el laboratorio Baker en UW Medicine.

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