Udostępnienie struktur 3D niemal wszystkich ludzkich białek jest wydarzeniem rewolucyjnym, porównywalnym do zsekwencjonowania ludzkiego genomu albo jeszcze ważniejszym – powiedział PAP dr Jan Kosiński z Europejskiego Laboratorium Biologii Molekularnej (EMBL) w Hamburgu.
Europejskie Laboratorium Biologii Molekularnej (EMBL) i firma DeepMind ogłosiły 23 lipca 2021 r. na łamach „Nature”, że udostępniają najbardziej kompletną bazę przewidywanych trójwymiarowych (3D) struktur ludzkich białek – tzw. ludzkiego proteomu, na który składa się ponad 20 tys. białek. Dane te będą swobodnie i bezpłatnie dostępne dla społeczności naukowej. Baza została stworzona przez Europejski Instytut Bioinformatyki (Hinxton w Wielkiej Brytanii) należący do Europejskiego Laboratorium Biologii Molekularnej (EMBL). Firma DeepMind opracowała system komputerowy do przewidywania struktur białek.
– Podpisuję się pod opinią innych naukowców, że jest to wydarzenie tej skali, co poznanie sekwencji genomu człowieka, jeśli nie większe. To jest rewolucja, która zmienia sposób pracy badaczy – ocenił w rozmowie z PAP dr Jan Kosiński z EMBL.
Jak wyjaśnił, naukowcy potrzebują informacji o strukturze 3D białek, żeby lepiej zrozumieć mechanizm działania białek w komórkach i działanie całych komórek. – W kontekście medycyny, znając struktury 3D białek, można projektować leki – na przykład niektóre z cząsteczek, które zostały zaproponowane do zwalczania koronawirusa, zostały właśnie zaprojektowane na podstawie takich struktur – tłumaczył dr Kosiński. Dodał, że w przypadku mutacji białek prowadzących do rozwoju raka można lepiej zrozumieć, w jaki sposób mutacja zmienia białko – i próbować to naprawić.
– To tylko niektóre przykłady, ale jest ich znacznie więcej. To trochę tak, jakbyśmy dali dziecku wszystkie klocki świata, aby mogło budować, co zechce. I to zupełnie za darmo – tłumaczył.
Genom człowieka zawiera instrukcję do budowy ponad 20 tys. białek. Jednakże tylko dla około jednej trzeciej tych cząsteczek udało się eksperymentalnie – przy pomocy badań krystalograficznych i mikroskopii krio-elektronowej – określić strukturę trójwymiarową (3D). A w wielu wypadkach struktura ta została poznana tylko częściowo.
W 2020 r. możliwości przewidywania struktur 3D białek zmieniły się dzięki stworzeniu systemu sztucznej inteligencji AlphaFold, który opracowała firma DeepMind w Londynie. Pozwolił on przewidzieć strukturę niemal całego ludzkiego proteomu, czyli 98,5 proc. z ponad 20 tys. ludzkich białek.
Dzięki współpracy DeepMind i EMBL baza danych ze strukturami białek będzie dostępna w sposób otwarty i bezpłatny dla wszystkich.
– Eksperymenty mające na celu określenie trójwymiarowej struktury białka mogą trwać wiele miesięcy, a nawet lat. Teraz wystarczy wejść na stronę bazy i ściągnąć plik. To bardzo przyspieszy prace badawcze – podkreślił dr Kosiński.
W bazie danych – łącznie z proteomem człowieka – znalazło się blisko 350 000 struktur białek, w tym również białka 20 biologicznie modelowych organizmów, na których prowadzone są niezliczone badania naukowe, takich jak m.in. bakteria Escherichia coli, kukurydza, muszka owocowa, mysz, ryba danio, zarodziec malarii i prątki gruźlicy.
Naukowcy podkreślają, że modele białek obecnych w bazie charakteryzują się różną dokładnością, mimo to udostępnienie ich zrewolucjonizuje badania w wielu różnych dziedzinach nauk przyrodniczych. Do końca roku baza powiększy się do 130 mln białek różnych organizmów.
Dr Kosiński zwrócił uwagę, że większość ludzkich białek występuje w różnych wersjach. – Tych wszystkich wersji w bazie danych nie ma, ale jeśli naukowiec chce uzyskać trójwymiarową strukturę danej wersji białka, może ściągnąć program AlphaFold i ją poznać – zaznaczył. DeepMind udostępnił bowiem ulepszoną, najnowszą wersję tego systemu bezpłatnie. Metodologia stojąca za najnowszą, wysoce innowacyjną wersją AlphaFold oraz jego otwarty kod źródłowy zostały opublikowane w jednym z ostatnich numerów czasopisma „Nature”. Dzięki temu naukowcy mogą uzyskać model trójwymiarowej struktury białka nawet w ciągu godzin lub minut.
Jak wyjaśnił dr Kosiński, system AlphaFold używa technik, które zaprojektowano do tłumaczenia tekstów. – Białka to łańcuchy aminokwasów, które zwijają się w różne kształty. AlphaFold „tłumaczy” te sekwencje aminokwasów w trójwymiarową strukturę białka – powiedział badacz.
Skuteczność tego programu została potwierdzona pod koniec 2020 r. w olimpiadzie przewidywania struktur 3D białek (eksperyment CASP – Critical Assessment of protein Structure Prediction), która odbywa się co dwa lata. Okazało się, że modele białek wysłane przez firmę DeepMind, która stworzyła system, były dużo lepsze, niż te uzyskane z użyciem innych metod.
AlphaFold pozwala też ocenić poziom jakości przewidywanej struktury 3D białka. – Chcemy dać naukowcom korzystającym z bazy naprawdę jasny sygnał, na których częściach przewidywanej struktury mogą polegać – skomentowała dla serwisu nature.com Kathryn Tunyasuvunakool pierwsza autorka pracy opublikowanej na łamach “Nature”, w której opisano przewidywania struktur ludzkich białek.
W miarę identyfikowania nowych białek i zwiększenia dokładności przewidywań ich struktury 3D baza udostępniona przez EMBL i DeepMind będzie aktualizowana.
– To będzie jeden z najważniejszych zbiorów danych od czasu mapowania ludzkiego genomu – skomentował zastępca dyrektora generalnego EMBL i dyrektor EMBL-EBI Ewan Birney, cytowany w informacji prasowej przesłanej PAP.
Jego zdaniem udostępnienie struktur AlphaFold międzynarodowej społeczności naukowej otwiera wiele nowych dróg badawczych dotyczących m.in. chorób zaniedbanych czy nowych enzymów dla biotechnologii.
– Jest to wspaniałe, nowe narzędzie naukowe, które uzupełnia istniejące technologie i pozwoli nam przesunąć granice naszego rozumienia świata – ocenił Birney.
AlphaFold jest już wykorzystywany w badaniach przez różne instytucje naukowe.
Na przykład Centre for Enzyme Innovation (CEI) University of Portsmouth (Wielka Brytania) wykorzystuje AlphaFold do opracowania szybszych enzymów do recyklingu niektórych z tworzyw sztucznych jednorazowego użytku, które najbardziej zanieczyszczają ziemię. Zespół z Uniwersytetu Kolorado w Boulder wykorzystuje przewidywania AlphaFold do badania oporności bakterii na antybiotyki, podczas gdy grupa z Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Francisco – do lepszego zrozumienia biologii wirusa SARS-CoV-2.
Źródło: Nauka w Polsce
