Los científicos confían en el modelado de inteligencia químico para comprender más sobre las estructuras de proteínas y azúcares

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Una nueva investigación basada en algoritmos de inteligencia artificial ha permitido a los científicos crear modelos más completos de las estructuras de proteínas en nuestros cuerpos, allanando el camino para un diseño más rápido de terapias y vacunas.

El estudio, realizado por la Universidad de York, utilizó inteligencia artificial (IA) para ayudar a los investigadores a comprender mejor el azúcar que rodea a la mayoría de las proteínas de nuestro cuerpo.

Hasta el 70 por ciento de las proteínas humanas están rodeadas o apiladas con azúcar, que juega un papel importante en su apariencia y acción. Además, algunos virus como los subyacentes del SIDA, la influenza, el Ébola y el COVID-19 también están protegidos por azúcares (glucanos). La adición de estos azúcares se conoce como modificación.

Para estudiar las proteínas, los investigadores crearon un software que agrega los componentes de azúcar que faltan a los modelos creados con AlphaFold, un programa de inteligencia artificial desarrollado por DeepMind de Google que hace predicciones sobre las estructuras de las proteínas.

El autor principal, el Dr. Jon Agirre del Departamento de Química, dijo: «Las proteínas del cuerpo humano son máquinas diminutas que componen nuestra carne y huesos por miles de millones, transportan nuestro oxígeno, nos permiten funcionar y nos defienden de los patógenos. Y al igual que un martillo se basa en una cabeza de metal para golpear objetos afilados, incluidos clavos, las proteínas tienen formas y composiciones especializadas para hacer su trabajo «.

«El método AlphaFold para la predicción de la estructura de proteínas tiene el potencial de revolucionar los flujos de trabajo en biología, permitiendo a los científicos comprender una proteína y el impacto de las mutaciones más rápido que nunca».

«Sin embargo, el algoritmo no tiene en cuenta los cambios esenciales que afectan la estructura y función de las proteínas, lo que nos da solo una parte de la imagen. Nuestra investigación ha demostrado que esto se puede abordar de manera relativamente simple, lo que lleva a un pronóstico estructural más completo». . «

La reciente introducción de AlphaFold y su base de datos de estructura de proteínas permitió a los científicos tener predicciones de estructura precisas para todas las proteínas humanas conocidas.

El Dr. Agirre agregó: «Siempre es bueno ver crecer y dar frutos una colaboración internacional, pero esto es solo el comienzo para nosotros. Nuestro software se ha utilizado en el trabajo estructural del glucano que ha apoyado las vacunas de ARNm contra el SARS. -CoV -2, pero ahora hay mucho más que podemos hacer gracias al salto tecnológico de AlphaFold. Todavía estamos en su infancia, pero el objetivo es pasar de reaccionar a los cambios en un escudo de glucanos a anticiparnos a ellos «.

La investigación se llevó a cabo con la Dra. Elisa Fadda y Carl A. Fogarty de la Universidad de Maynooth. Haroldas Bagdonas, estudiante de doctorado en el Laboratorio de Biología Estructural de York, que forma parte del Departamento de Química, también trabajó en el estudio con el Dr. Agirre.

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Universidad de York. Nota: El contenido se puede cambiar por estilo y longitud.

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