Ученые из Департамента биологии разработали инновационный метод FragFold, который использует искусственный интеллект для предсказания взаимодействий белковых фрагментов. Этот подход позволяет находить фрагменты, способные связываться с полноразмерными белками и ингибировать их функции.
Как работает FragFold?
В основе метода лежит AlphaFold — известная модель ИИ, которая уже доказала свою эффективность в предсказании структуры белков. FragFold расширяет её возможности, позволяя работать даже с белками, структура и функции которых ранее были неизвестны. Исследователи подтвердили, что более половины предсказаний FragFold оказались точными, что открывает новые горизонты для изучения белковых взаимодействий.
Практическое применение
Одним из ключевых объектов исследования стал белок FtsZ, играющий важную роль в процессе деления клеток. Ученые выявили новые связывающие взаимодействия его фрагментов, а также определили ключевые аминокислоты, ответственные за ингибирование. Некоторые мутировавшие фрагменты оказались даже более эффективными, чем полноразмерные белки.
Перспективы метода
FragFold открывает новые возможности для манипулирования функциями белков, что может привести к созданию инструментов для изучения клеточной биологии и разработки новых методов лечения заболеваний. Этот подход особенно полезен для работы с белками, о которых ранее было мало информации.