AIが標的療法のためのタンパク質フラグメント阻害剤を予測

新しい手法であるFragFoldは、人工知能を使用して、全長タンパク質に結合して阻害できるタンパク質フラグメントを予測します。生物学部門で開発されたこのツールは、タンパク質の折りたたみと相互作用を予測することで知られるAIモデルであるAlphaFoldを活用しています。研究者らは、FragFoldの結合または阻害に関する予測の半分以上が、事前の構造データがなくても正確であることを確認しました。このアプローチは、未知の機能または構造を持つタンパク質に適用できます。研究者らは、細胞分裂に不可欠なタンパク質であるFtsZのフラグメントを調査し、新しい結合相互作用を特定しました。深層変異スキャンにより、阻害に関与する主要なアミノ酸が明らかになり、一部の変異フラグメントは全長配列よりも強力であることが証明されました。FragFoldは、タンパク質機能を操作し、細胞生物学を研究し、疾患を治療するための新しいツールを作成する可能性を広げます。