Le proteine sono le minuscole macchine che svolgono praticamente tutte le funzioni all’interno del nostro corpo. Le loro forme tridimensionali determinano il modo in cui interagiscono e funzionano. Comprendere queste forme, o strutture, è fondamentale per i progressi nella medicina e nella biologia. Tradizionalmente, determinare la struttura di una proteina è stato un processo laborioso. Tuttavia, potenti algoritmi di apprendimento automatico come AlphaFold2 hanno rivoluzionato il campo, consentendo previsioni altamente accurate delle strutture proteiche basate esclusivamente sulle loro sequenze di aminoacidi.
Nel 2022 è stato lanciato l’AlphaFold Protein Structure Database, che fornisce strutture previste per quasi tutte le proteine conosciute a quel tempo. Pur essendo innovativa, questa risorsa presentava una sfida: non si aggiornava automaticamente quando venivano scoperte nuove sequenze proteiche o quelle esistenti venivano perfezionate con dati più recenti. Ciò significa che i modelli strutturali potrebbero rapidamente diventare obsoleti, portando potenzialmente a imprecisioni nella ricerca e nelle applicazioni a valle.
Entra in AlphaSync, un nuovo database gratuito sviluppato dagli scienziati del St. Jude Children’s Research Hospital. Affrontando questa lacuna critica, AlphaSync aggiorna continuamente la sua raccolta di 2,6 milioni di strutture proteiche previste in centinaia di specie.
Come funziona AlphaSync?
Immagina un controllo di qualità costantemente attivo per le strutture proteiche. Questo è essenzialmente ciò che fa AlphaSync. È collegato a UniProt, il più grande database mondiale di sequenze proteiche. Ogni volta che sequenze nuove o modificate compaiono in UniProt, AlphaSync riesegue automaticamente le previsioni della struttura per le proteine interessate, garantendo ai ricercatori l’accesso sempre ai modelli più aggiornati e accurati.
Perché è importante?
Pensatela in questo modo: fare affidamento su mappe obsolete renderebbe la navigazione inaffidabile. Allo stesso modo, l’utilizzo di strutture proteiche che non riflettono le più recenti scoperte scientifiche potrebbe portare a interpretazioni errate e ostacolare il progresso della ricerca. In un campo in rapida evoluzione come la biologia strutturale, avere accesso a informazioni aggiornate è fondamentale.
“In un panorama scientifico in rapida evoluzione, avere accesso alle informazioni più aggiornate e dettagliate sui modelli strutturali delle proteine è essenziale per le scoperte in medicina e biologia”, spiega il dottor M. Madan Babu, autore senior e co-corrispondente dello studio e Chief Data Scientist presso il St. Jude Children’s Research Hospital.
Oltre le strutture appena aggiornate: funzionalità migliorate
AlphaSync non fornisce solo strutture aggiornate; inoltre, semplifica il processo di ricerca offrendo dati precalcolati e funzionalità intuitive. Ciò include informazioni sulle interazioni degli amminoacidi, sull’accessibilità alla superficie e sugli stati conformazionali – dettagli cruciali di cui spesso i ricercatori hanno bisogno per approfondire la funzione delle proteine. Il team ha persino semplificato i complessi dati strutturali 3D in un formato tabellare 2D più accessibile, rendendo più semplice per i ricercatori analizzarli e integrarli con altri strumenti, inclusi gli algoritmi di apprendimento automatico.
AlphaSync rappresenta un progresso significativo nel fornire ai ricercatori le informazioni più accurate e tempestive sulle strutture delle proteine. Aggiornando continuamente il proprio database e incorporando funzionalità intuitive, AlphaSync consente agli scienziati di esplorare le complessità delle proteine con maggiore sicurezza ed efficienza, accelerando in definitiva il progresso verso trattamenti migliori per le malattie.
