Білки — це крихітні «машини», які виконують майже всі функції в нашому організмі. Їх тривимірні форми визначають, як вони взаємодіють і працюють. Розуміння цих форм або структур є ключовим для прогресу в медицині та біології. Традиційно визначення структури білка було трудомістким процесом. Однак потужні алгоритми машинного навчання, такі як AlphaFold2, зробили революцію в галузі, зробивши можливим високоточне передбачення білкових структур на основі їхніх амінокислотних послідовностей.
У 2022 році була запущена база даних AlphaFold Protein Structures, яка містить прогнозовані структури майже для всіх білків, відомих на той час. Хоча це було проривним досягненням, ресурс став проблемою: він не оновлювався автоматично, коли виявлялися нові білкові послідовності або уточнювались існуючі за допомогою нових даних. Це означало, що структурні моделі можуть швидко застаріти, потенційно призводячи до помилок у дослідженнях і подальших застосуваннях.
Нова безкоштовна база даних AlphaSync, розроблена вченими дитячої онкологічної лікарні Сент-Джуд, усуває цю критичну прогалину. AlphaSync постійно оновлює свою колекцію з 2,6 мільйонів передбачених білкових структур у сотнях видів.
Як працює AlphaSync?
Уявіть собі постійний контроль якості білкових структур. По суті, це те, що AlphaSync робить. Він пов’язаний з UniProt, найбільшою у світі базою даних послідовностей білків. Щоразу, коли нові або модифіковані послідовності стають доступними в UniProt, AlphaSync автоматично виконує повторні прогнози структури для відповідних білків, гарантуючи, що дослідники завжди мають доступ до найновіших і точних моделей.
Чому це важливо?
Уявіть собі: якщо покладатися на застарілі карти, навігація стане ненадійною. Подібним чином використання білкових структур, які не відповідають останнім науковим даним, може призвести до помилкових інтерпретацій і перешкодити прогресу досліджень. У такій галузі, яка швидко розвивається, як структурна біологія, доступ до актуальної інформації є важливим.
«У науковому середовищі, яке швидко змінюється, наявність доступу до найновішої та найдетальнішої інформації про моделі структури білків має важливе значення для прориву в медицині та біології», — пояснює доктор М. Мадан Бабу, старший співавтор дослідження та головний науковий співробітник лікарні Сент-Джуд для дослідження раку.
Окрім просто оновлених структур: розширена функціональність
AlphaSync не лише забезпечує оновлені структури; він також спрощує процес дослідження, пропонуючи попередньо обчислені дані та зручні функції. Це включає інформацію про взаємодію амінокислот, доступність поверхні та конформаційні стани — важливі деталі, які дослідникам часто потрібно вивчати глибше, щоб зрозуміти функцію білка. Команда навіть спростила складні тривимірні структурні дані в двовимірний табличний формат, що полегшує аналіз, полегшуючи інтеграцію з іншими інструментами, включаючи алгоритми машинного навчання.
AlphaSync являє собою значний прогрес у наданні дослідникам найбільш точних і своєчасних даних про структури білка. Постійно оновлюючи свою базу даних і використовуючи зручні функції, AlphaSync дозволяє вченим досліджувати складність білків з більшою впевненістю та ефективністю, зрештою прискорюючи прогрес у напрямку кращого лікування хвороб.
