Các nhà khoa học ở Đức và Mỹ đã dự đoán nút thắt phức tạp nhất về mặt cấu trúc liên kết từng được tìm thấy trong một loại protein bằng cách sử dụng AlphaFold, hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) do DeepMind của Google phát triển. Phân tích đầy đủ của họ về dữ liệu do AlphaFold tạo ra cũng tiết lộ các nút tổng hợp đầu tiên trong protein: các cấu trúc tô pô chứa hai nút riêng biệt trên cùng một chuỗi. Nếu các nút thắt protein được phát hiện có thể được tái tạo bằng thực nghiệm thì nó sẽ dùng để xác minh tính chính xác của các dự đoán do AlphaFold đưa ra.
Protein có thể gấp lại để tạo thành cấu trúc tô pô phức tạp. Điều hấp dẫn nhất trong số này là các nút thắt của protein – những hình dạng sẽ không thể tháo rời nếu protein được kéo ra từ cả hai đầu. Peter Virnau, một nhà vật lý lý thuyết tại Đại học Johannes Gutenberg Mainz, kể Thế giới vật lý hiện có khoảng 20 đến 30 protein thắt nút được biết đến. Virnau giải thích rằng những cấu trúc này đặt ra những câu hỏi thú vị xung quanh cách chúng gấp lại và tại sao chúng tồn tại.
Hình dạng của protein có thể được liên kết chặt chẽ với chức năng của nó, nhưng trong khi có một số lý thuyết về chức năng và mục đích của các nút protein thì có rất ít bằng chứng khó chứng minh cho những điều này. Virnau nói rằng chúng có thể giúp giữ cho các protein ổn định, chẳng hạn bằng cách đặc biệt chống lại sự dao động nhiệt, nhưng đây là những câu hỏi mở. Mặc dù các nút protein rất hiếm, nhưng chúng dường như cũng được bảo tồn cao nhờ quá trình tiến hóa.
Virnau giải thích: “Nếu một loại protein thắt nút tồn tại, chẳng hạn như trong nấm men, thì có khả năng cao là nó cũng được thắt nút trong loại protein tương ứng ở người. “Vì vậy, đây là những cấu trúc đã tồn tại hàng trăm triệu năm.”
Một vấn đề đã tồn tại từ lâu trong nghiên cứu nút thắt protein là tìm và xác định các nút thắt protein. Mặc dù các cấu trúc protein phức tạp đã được xác định bằng thực nghiệm trong phòng thí nghiệm, nhưng điều này có thể khó khăn và tốn thời gian. Gần đây, DeepMind đã phát triển một hệ thống AI được gọi là AlphaFold mà nó tuyên bố có thể dự đoán cấu trúc protein với tốc độ và độ chính xác đáng kinh ngạc. Hệ thống học sâu hoạt động trên cơ sở dữ liệu lớn về các protein đã biết và trình tự axit amin của chúng. Nó sử dụng các trình tự đó và thông tin về cấu trúc chính của axit amin để dự đoán cấu trúc ba chiều của protein. Quá trình đào tạo của nó dựa trên các ràng buộc tiến hóa, vật lý và hình học của cấu trúc protein.
AlphaFold đã dự đoán vài trăm nghìn cấu trúc protein, hầu hết trong số đó chưa được lập danh mục. Trong tác phẩm mới nhất này, được xuất bản trong Khoa học Protein, Virnau và các đồng nghiệp của ông đã tìm kiếm ngân hàng dữ liệu của AlphaFold để tìm các nút protein phức tạp chưa từng được biết đến trước đây. Họ đã phát hiện ra chín nút thắt mới. Điều này bao gồm 7 đầu tiên1-knot – một nút thắt có bảy điểm giao nhau, đây là nút thắt phức tạp nhất về mặt cấu trúc liên kết từng được tìm thấy trong protein.
Các nhà nghiên cứu cũng tìm thấy một số nút thắt tổng hợp sáu đường chéo. Mỗi nút này chứa hai nút hình tam giác, là nút có ba điểm giao nhau. Họ cũng phát hiện ra hai nút thắt chưa từng được biết đến trước đó với 5 điểm giao nhau quan trọng, XNUMX1-knot và 52-nút thắt.
Nhóm hiện đang làm việc với nhà hóa sinh Todd Yeates, tại Đại học California Los Angeles, để tạo ra các protein được AlphaFold xác định bằng thực nghiệm để xác nhận rằng chúng tạo thành các cấu trúc tô pô dự đoán. Virnau nói: “Tôi khá tự tin rằng chúng ta sẽ có thể xác nhận những cấu trúc này bằng thực nghiệm.
Phương pháp lượng tử cho thấy tốc độ gấp protein nhanh hơn
Nếu những cấu trúc thách thức về mặt cấu trúc liên kết này có thể được tạo ra bằng thực nghiệm thì điều đó sẽ cho thấy rằng AlphaFold đang hoạt động như mong đợi và mang lại sự tin cậy cho những dự đoán của nó về hình dạng protein ít phức tạp hơn. Virnau giải thích: “Các nút protein có thể chỉ là một khía cạnh nhỏ của điều này, nhưng nó vẫn có thể đóng vai trò xác thực các công cụ này nói chung.
Trong tương lai, có thể sử dụng các công cụ AI này cho kỹ thuật protein. Các protein có thể được thiết kế có chứa các nút thắt và các cấu trúc phức tạp khác cung cấp cho chúng chức năng cho các nhiệm vụ cụ thể, mặc dù điều này còn phải mất ít nhất vài năm nữa.
