IA prevê inibidores de fragmentos de proteínas para terapias direcionadas

Um novo método, FragFold, usa inteligência artificial para prever fragmentos de proteínas que podem se ligar e inibir proteínas de comprimento total. Desenvolvida no Departamento de Biologia, a ferramenta aproveita o AlphaFold, um modelo de IA conhecido por prever o dobramento e as interações de proteínas. Os pesquisadores confirmaram que mais da metade das previsões do FragFold para ligação ou inibição foram precisas, mesmo sem dados estruturais anteriores. Essa abordagem pode ser aplicada a proteínas com funções ou estruturas desconhecidas. Os pesquisadores exploraram fragmentos de FtsZ, uma proteína fundamental para a divisão celular, identificando novas interações de ligação. A varredura mutacional profunda revelou aminoácidos-chave responsáveis pela inibição, com alguns fragmentos mutados provando ser mais potentes do que as sequências de comprimento total. O FragFold abre possibilidades para manipular a função das proteínas e criar novas ferramentas para estudar a biologia celular e tratar doenças.