Prédire comment une protéine se replie en une forme tridimensionnelle unique a intrigué les scientifiques pendant un demi-siècle

Le laboratoire d’IA basé à Londres, DeepMind, a largement résolu le problème, disent les organisateurs d’un défi scientifique

Une meilleure compréhension des formes de protéines pourrait jouer un rôle central dans le développement de nouveaux médicaments pour traiter la maladie

L’avancée de DeepMind devrait accélérer la recherche sur une multitude de maladies, y compris Covid-19

Leur programme a déterminé la forme des protéines avec un niveau de précision comparable à des méthodes de laboratoire coûteuses et chronophages, they say

Le Dr Andriy Kryshtafovych, de l’Université de Californie (UC) à Davis aux États-Unis, l’un des membres du panel de juges scientifiques, a qualifié cette réalisation devraiment remarquable

Être capable d’étudier la forme des protéines rapidement et avec précision a le potentiel de révolutionner les sciences de la vie”, did he declare

Les protéines sont présentes dans tous les êtres vivants où elles jouent un rôle central dans les processus chimiques essentiels à la vie

Composés de chaînes d’acides aminés, ils se replient d’un nombre infini de façons en des formes élaborées qui détiennent la clé de la façon dont ils remplissent leurs fonctions vitales

De nombreuses maladies sont liées au rôle des protéines dans la catalyse des réactions chimiques (enzymes), la lutte contre la maladie (anticorps) ou le rôle de messagers chimiques (hormones comme l’insuline)

Même de minuscules réarrangements de ces molécules vitales peuvent avoir des effets catastrophiques sur notre santé, donc l’un des moyens les plus efficaces de comprendre la maladie et de trouver de nouveaux traitements est d’étudier les protéines impliquées”, a déclaré le Dr John Moult de l’Université du Maryland. , United States, président du groupe de juges scientifiques

Il existe des dizaines de milliers de protéines humaines et plusieurs milliards dans d’autres espèces, y compris des bactéries et des virus, mais la définition d’une seule forme nécessite un équipement coûteux et peut prendre des années.

In 1972, Christian Anfinsen a reçu un prix Nobel pour son travail montrant qu’il devrait être possible de déterminer la forme des protéines en fonction de la séquence de leurs blocs de construction en acides aminés.

Tous les deux ans, des dizaines d’équipes de plus de 20 pays tentent aveuglément de prédire à l’aide d’ordinateurs la forme d’un ensemble d’environ 100 protéines à partir de leurs séquences d’acides aminés.

At the same time, les structures 3D sont élaborées en laboratoire par des biologistes utilisant des techniques traditionnelles comme la cristallographie aux rayons X et la spectroscopie RMN, qui déterminent l’emplacement de chaque atome les uns par rapport aux autres dans la molécule de protéine

Une équipe de scientifiques de Casp (l’expérience à l’échelle de la communauté sur l’évaluation critique des techniques de prédiction de la structure des protéines) compare ensuite ces prédictions avec des structures 3D résolues à l’aide de méthodes expérimentales.

Casp utilise une métrique connue sous le nom de test de distance globale pour évaluer la précision, from 0 at 100 Un score d’environ 90, obtenu par le programme AlphaFold de DeepMind, est considéré comme comparable aux techniques de laboratoire

Dans le dernier tour du défi, Casp-14, AlphaFold a déterminé la forme d’environ deux tiers des protéines avec une précision comparable à des expériences en laboratoire

Les évaluateurs ont déclaré que la précision avec la plupart des autres protéines était également élevée, mais pas tout à fait à ce niveau

AlphaFold est basé sur un concept appelé apprentissage profond Dans ce processus, la structure d’une protéine repliée est représentée sous la forme d’un graphe spatial

The program “apprendensuite en utilisant des informations sur les formes 3D de protéines connues contenues dans la base de données publique des protéines

Le programme d’IA a pu faire en quelques jours ce qui pourrait prendre des années sur la paillasse du laboratoire

Connaître la structure 3D d’une protéine est important dans la conception de médicaments et dans la compréhension des maladies humaines, y compris le cancer, la démence et les maladies infectieuses

Un exemple est Covid-19, où des scientifiques ont étudié comment la protéine de pointe à la surface du virus Sars-CoV-2 interagit avec les récepteurs des cellules humaines.

Le professeur Andrew Martin de l’University College London (UCL), ancien participant à Casp et évaluateur, a déclaré à BBC News: “Comprendre comment une séquence protéique se replie en trois dimensions est vraiment l’une des questions fondamentales de la biologie

Tout le fonctionnement d’une protéine dépend de sa structure tridimensionnelle et de sa fonction protéique est pertinent pour tout ce qui concerne la santé et la maladie

En connaissant les structures tridimensionnelles des protéines, nous pouvons aider à concevoir des médicaments et à intervenir en cas de problèmes de santé, qu’il s’agisse d’infections ou de maladies héréditaires

La professeure Dame Janet Thornton de l’Institut européen de bioinformatique de l’EMBL à Hinxton, UK, a déclaré que la façon dont les protéines se replient pour créer desstructures tridimensionnelles extrêmement uniquesest l’un des plus grands mystères de la biologie.

Une meilleure compréhension des structures des protéines et la capacité de les prédire à l’aide d’un ordinateur signifie une meilleure compréhension de la vie, de l’évolution et, of course, de la santé humaine et des maladies”, she explained.

D’autres scientifiques voudront examiner les données pour déterminer la précision de la méthode d’IA et ses performances à un niveau très détaillé.

Il y a encore un manque de connaissances, notamment sur la façon dont plusieurs protéines s’assemblent et comment les protéines interagissent avec d’autres molécules, telles que l’ADN et l’ARN

Maintenant que le problème a été largement résolu pour les protéines uniques, la voie est ouverte pour le développement de nouvelles méthodes pour déterminer la forme des complexes protéiquesdes collections de protéines qui travaillent ensemble pour former une grande partie de la machinerie de la vie, et autres applications », a déclaré le Dr Kryshtafovych

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News – GB – L’un des plus grands mystères de la biologie «largement résolu» par l’IA
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& # 39; It will change everything & # 39 ;: L’IA de DeepMind& fait un bond gigantesque dans la résolution des structures protéiques
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Source: https://www.bbc.co.uk/news/science-environment-55133972

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