Các nhà nghiên cứu từ Viện Công nghệ Ấn Độ Kanpur (IIT Kanpur) cùng với phòng thí nghiệm của giáo sư đoạt giải Nobel David Baker tại Đại học Washington đã phát triển các protein mini có khả năng chặn các thụ thể GPCRs.
Các thụ thể này, nằm trên bề mặt tế bào, đóng vai trò quan trọng trong việc truyền tín hiệu và là mục tiêu của nhiều loại thuốc hiện đại. Việc tìm kiếm phân tử truyền thống cho chúng đòi hỏi phải thử nghiệm hàng triệu hợp chất trong phòng thí nghiệm - một quá trình lâu dài và tốn kém.
Phương pháp mới sử dụng trí tuệ nhân tạo để thiết kế các protein mini có khả năng cao liên kết với các GPCR cụ thể. Sau đó, chỉ những ứng viên triển vọng nhất mới được kiểm tra trong điều kiện phòng thí nghiệm. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí cho các giai đoạn đầu của quá trình khám phá thuốc.
Nghiên cứu có tên "De novo design of miniproteins targeting GPCRs" được công bố trên tạp chí Nature. Nhóm nghiên cứu đã tạo ra các protein mini cho các thụ thể CXCR4 và CCR5, được nghiên cứu như các mục tiêu tiềm năng trong ung thư và nhiễm HIV.
Tại IIT Kanpur, bằng kính hiển vi điện tử lạnh, họ đã quan sát cách một trong các protein mini gắn vào CXCR4 và ảnh hưởng đến hoạt động của nó. Điều này xác nhận độ chính xác của thiết kế máy tính.
Công trình được dẫn dắt bởi phòng thí nghiệm của giáo sư Baker, người đoạt giải Nobel Hóa học năm 2024. Đóng góp quan trọng đến từ giáo sư Arun K. Shukla từ IIT Kanpur cùng với nhóm của ông: tiến sĩ Ramanuj Banerjee, Manishankar Ganguly, Annu Dalal, Sudha Mishra và Shachi Sinha. Nghiên cứu được hỗ trợ bởi Anusandhan National Research Foundation, Department of Biotechnology và Lady Tata Memorial Trust.
Mặc dù các protein mini này chưa trở thành thuốc và còn nhiều năm thử nghiệm phía trước, phương pháp này cho thấy giá trị thực tiễn của AI trong thiết kế protein. Công cụ này sẽ ảnh hưởng như thế nào đến việc phát triển thuốc cho các mục tiêu phức tạp?
