Les chercheurs utilisent un puissant outil d’IA pour obtenir de nouvelles informations sur les structures protéiques

Une équipe internationale de chercheurs a révélé de nouvelles connaissances sur la structure tridimensionnelle de certains types de protéines en utilisant le puissant outil d’intelligence artificielle AlphaFold2.

Longues molécules comprenant des chaînes d’acides aminés, les protéines sont repliées en structures tridimensionnelles selon un ensemble de règles strictes. La myriade de structures différentes permet aux protéines de remplir leurs fonctions. Au sein des organismes, des bactéries aux humains, ils transportent des molécules, agissent comme catalyseurs de processus chimiques, fonctionnent comme des vannes et des pompes, et bien plus encore.

Alors qu’AlphaFold2 a prédit la structure tridimensionnelle de quelque 200 millions de protéines, il a jusqu’à présent été incapable de déterminer si des sections au sein de certaines protéines, connues sous le nom de régions intrinsèquement désordonnées (IDR), ont une structure quelconque – et encore moins de prédire la forme de certaines protéines. cette structure.

“Cela fait l’objet d’un débat de longue date parmi les biochimistes et les biologistes moléculaires : savoir si les IDR ont une structure fixe ou s’ils ne sont que des parties” disquettes “de protéines”, explique Alan Moses, biologiste informatique et professeur au département de cellules et de systèmes. biologie à la Faculté des arts et des sciences de l’Université de Toronto.

“Nous avons confirmé que (même si) AlphaFold2 ne peut toujours pas très bien prédire la structure des IDR… ce qu’il peut faire, c’est nous dire quels IDR sont susceptibles d’avoir une certaine structure, ce qui était auparavant impossible.”

Moses est co-auteur d’un article publié dans la revue Actes de l’Académie nationale des sciencesqui détaille les découvertes de l’équipe de recherche et pourrait conduire à une meilleure compréhension du rôle joué par ces protéines dans la maladie et au développement de nouveaux traitements médicamenteux.

Ses co-auteurs comprennent Reid Alderson, chercheur postdoctoral à la Medizinische Universität Graz (MUG), qui a auparavant effectué des travaux postdoctoraux à l’Université de Toronto ; Julie Forman-Kay, scientifique principale et responsable du programme de médecine moléculaire à l’Hospital for Sick Children et professeur de biochimie à la faculté de médecine Temerty de l’Université de Toronto ; Desika Kolaric, assistante de recherche au MUG ; et Iva Pritišanac, professeur adjoint au MUG et ancien chercheur postdoctoral dans le laboratoire de Moses.

Les découvertes de l’équipe sont importantes car AlphaFold2 n’a pas été formé pour prédire les structures dans les IDR et les IDR n’ont pas été inclus dans ses données de formation. “C’est comme si l’IA était entraînée à conduire une voiture, puis essayait de voir si elle pouvait également conduire un bus”, explique Moses. “Il ne peut pas très bien conduire le bus, mais il peut reconnaître que quelqu’un devrait conduire.”

L’équipe est également la première à le faire systématiquement pour toutes les protéines des humains et d’autres organismes. “Donc, pour la première fois, nous pensons savoir à quelle fréquence cela se produit”, explique Moses. “C’est important parce que la biologie regorge d’exceptions. Nous devons savoir ce qui est commun et ce qui est exceptionnel.”

Le développement de cette application puissante et inattendue d’AlphaFold2 démontre le pouvoir de l’utilisation de l’IA pour résoudre le problème du repliement des protéines et améliorera la compréhension des chercheurs sur les IDR et leur rôle dans la maladie.

“Dans les IDR qui, selon AlphaFold2, auront une certaine structure, nous avons montré que les mutations sont beaucoup plus susceptibles de provoquer des maladies que les mutations dans d’autres IDR sans structure”, explique Moses. “Il s’agit d’une avancée importante dans la compréhension de la manière dont les mutations des IDR peuvent provoquer des maladies, ce qui n’est généralement pas bien compris. Nous pensons désormais que de nombreuses mutations perturbent la structure d’une manière ou d’une autre.

“De plus, comme les prédictions d’AlphaFold2 sont déjà disponibles pour toutes les protéines, nous pouvons désormais dire pour la première fois combien d’IDR dans l’arbre de vie ont une structure. Notre article montre que les IDR bactériens sont beaucoup plus susceptibles d’avoir une structure que les IDR humains et animaux. ” IDR. Pour autant que nous le sachions, c’est la première fois que cela est remarqué et cela pourrait régler le débat en cours sur la question de savoir si la plupart des IDR ont des structures ou non. ”