एआई लक्षित उपचारों के लिए प्रोटीन-खंड अवरोधकों की भविष्यवाणी करता है

एक नई विधि, FragFold, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग उन प्रोटीन खंडों की भविष्यवाणी करने के लिए करती है जो पूर्ण लंबाई के प्रोटीन से बंध सकते हैं और उन्हें बाधित कर सकते हैं। जीव विज्ञान विभाग में विकसित, उपकरण अल्फाफोल्ड का लाभ उठाता है, जो एक एआई मॉडल है जो प्रोटीन फोल्डिंग और इंटरैक्शन की भविष्यवाणी करने के लिए जाना जाता है। शोधकर्ताओं ने पुष्टि की कि बाइंडिंग या निषेध के लिए FragFold की आधे से अधिक भविष्यवाणियां सटीक थीं, यहां तक कि पूर्व संरचनात्मक डेटा के बिना भी। इस दृष्टिकोण को अज्ञात कार्यों या संरचनाओं वाले प्रोटीन पर लागू किया जा सकता है। शोधकर्ताओं ने कोशिका विभाजन के लिए महत्वपूर्ण प्रोटीन, FtsZ के टुकड़ों का पता लगाया, जिससे नए बंधन इंटरैक्शन की पहचान हुई। डीप म्यूटेशनल स्कैनिंग ने निषेध के लिए जिम्मेदार प्रमुख अमीनो एसिड का खुलासा किया, कुछ उत्परिवर्तित खंडों ने पूर्ण लंबाई के अनुक्रमों की तुलना में अधिक शक्तिशाली साबित किया। FragFold प्रोटीन फ़ंक्शन में हेरफेर करने और कोशिका जीव विज्ञान का अध्ययन करने और बीमारियों के इलाज के लिए नए उपकरण बनाने की संभावनाएं खोलता है।