L'IA prevede inibitori di frammenti proteici per terapie mirate

Un nuovo metodo, FragFold, utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere frammenti proteici in grado di legarsi e inibire proteine a lunghezza intera. Sviluppato nel Dipartimento di Biologia, lo strumento sfrutta AlphaFold, un modello di IA noto per la previsione del ripiegamento e delle interazioni proteiche. I ricercatori hanno confermato che oltre la metà delle previsioni di FragFold per il legame o l'inibizione erano accurate, anche senza dati strutturali precedenti. Questo approccio potrebbe essere applicato a proteine con funzioni o strutture sconosciute. I ricercatori hanno esplorato frammenti di FtsZ, una proteina chiave per la divisione cellulare, identificando nuove interazioni di legame. La scansione mutazionale profonda ha rivelato amminoacidi chiave responsabili dell'inibizione, con alcuni frammenti mutati che si sono dimostrati più potenti delle sequenze a lunghezza intera. FragFold apre possibilità per manipolare la funzione delle proteine e creare nuovi strumenti per studiare la biologia cellulare e trattare le malattie.