Białka to maleńkie „maszyny”, które wykonują niemal każdą funkcję w naszym organizmie. Ich trójwymiarowe kształty określają sposób interakcji i działania. Zrozumienie tych kształtów lub struktur jest kluczem do postępu w medycynie i biologii. Tradycyjnie określenie struktury białka było procesem pracochłonnym. Jednakże potężne algorytmy uczenia maszynowego, takie jak AlphaFold2, zrewolucjonizowały tę dziedzinę, umożliwiając bardzo dokładne przewidywanie struktur białek na podstawie ich sekwencji aminokwasów.
W 2022 roku uruchomiona została baza danych AlphaFold Protein Structures, zawierająca przewidywane struktury niemal wszystkich znanych wówczas białek. Chociaż było to przełomowe osiągnięcie, zasób stanowił wyzwanie: nie aktualizował się automatycznie w przypadku odkrycia nowych sekwencji białek lub udoskonalenia istniejących przy użyciu nowszych danych. Oznaczało to, że modele strukturalne mogą szybko stać się nieaktualne, co może prowadzić do błędów w badaniach i późniejszych zastosowaniach.
Nowa bezpłatna baza danych AlphaSync, opracowana przez naukowców ze Szpitala Dziecięcego St. Jude ds. Badań nad Rakiem, wypełnia tę krytyczną lukę. AlphaSync stale aktualizuje swoją kolekcję 2,6 miliona przewidywanych struktur białkowych u setek gatunków.
Jak działa AlphaSync?
Wyobraź sobie stałą kontrolę jakości struktur białkowych. Zasadniczo to właśnie robi AlphaSync. Jest powiązany z UniProt, największą na świecie bazą danych sekwencji białek. Ilekroć w UniProt staną się dostępne nowe lub zmodyfikowane sekwencje, AlphaSync automatycznie uruchamia powtarzające się przewidywania struktury odpowiednich białek, zapewniając badaczom zawsze dostęp do najbardziej aktualnych i dokładnych modeli.
Dlaczego to jest ważne?
Wyobraź sobie taką sytuację: korzystanie z przestarzałych map sprawi, że nawigacja będzie zawodna. Podobnie stosowanie struktur białkowych, które nie odzwierciedlają najnowszych dowodów naukowych, może prowadzić do fałszywych interpretacji i utrudniać postęp badań. W szybko rozwijającej się dziedzinie, takiej jak biologia strukturalna, dostęp do aktualnych informacji jest niezbędny.
„W szybko zmieniającym się krajobrazie naukowym dostęp do najbardziej aktualnych i szczegółowych informacji na temat modeli struktury białek jest niezbędny do osiągnięcia przełomu w medycynie i biologii” – wyjaśnia dr M. Madan Babu, starszy współautor badania i główny analityk danych w St. Jude Hospital for Cancer Research.
Poza zaktualizowanymi strukturami: rozszerzona funkcjonalność
AlphaSync nie tylko zapewnia zaktualizowane struktury; upraszcza także proces badawczy, oferując wstępnie obliczone dane i przyjazne dla użytkownika funkcje. Obejmuje to informacje o interakcjach aminokwasów, dostępności powierzchni i stanach konformacyjnych – krytycznych szczegółach, które badacze często muszą zbadać głębiej, aby zrozumieć funkcję białka. Zespół uprościł nawet złożone dane strukturalne 3D do bardziej przejrzystego formatu tabelarycznego 2D, co ułatwiło integrację z innymi narzędziami, w tym algorytmami uczenia maszynowego.
AlphaSync stanowi znaczący postęp w dostarczaniu badaczom najdokładniejszych i aktualnych danych na temat struktur białek. Dzięki ciągłej aktualizacji bazy danych i włączeniu przyjaznych dla użytkownika funkcji AlphaSync umożliwia naukowcom badanie złożoności białek z większą pewnością i wydajnością, ostatecznie przyspieszając postęp w kierunku lepszych metod leczenia chorób.
