מודל חדש של בינה מלאכותית שפותח על ידי חוקרי USC ופורסם ב שיטות טבע יכולים לחזות כיצד חלבונים שונים עשויים להיקשר ל-DNA בדיוק על פני סוגים שונים של חלבון, התקדמות טכנולוגית שמבטיחה לצמצם את הזמן הנדרש לפיתוח תרופות חדשות וטיפולים רפואיים אחרים.
הכלי, הנקרא Deep Predictor of Binding Specificity (DeepPBS), הוא מודל למידה עמוקה גיאומטרי שנועד לחזות את הספציפיות של קישור חלבון-DNA ממבנים מורכבים של חלבון-DNA. DeepPBS מאפשרת למדענים וחוקרים להזין את מבנה הנתונים של קומפלקס חלבון-DNA לתוך כלי חישוב מקוון.
מבנים של קומפלקסים של חלבון-DNA מכילים חלבונים הקשורים בדרך כלל לרצף DNA בודד. להבנת ויסות הגנים, חשוב שתהיה גישה לספציפיות הקישור של חלבון לכל רצף DNA או אזור של הגנום. DeepPBS הוא כלי בינה מלאכותית המחליף את הצורך ברצף תפוקה גבוהה או ניסויים בביולוגיה מבנית כדי לחשוף את הספציפיות של קישור חלבון-DNA."
Remo Rohs, פרופסור ויו"ר מייסד במחלקה לביולוגיה כמותית ומישובית, USC Dornsife College of Letters, Arts and Sciences
AI מנתח, מנבא מבני חלבון-DNA
DeepPBS משתמש במודל למידה עמוקה גיאומטרי, סוג של גישת למידת מכונה המנתחת נתונים באמצעות מבנים גיאומטריים. כלי ה-AI תוכנן ללכוד את המאפיינים הכימיים וההקשרים הגיאומטריים של חלבון-DNA כדי לחזות את הספציפיות של הקישור.
באמצעות נתונים אלה, DeepPBS מייצרת גרפים מרחביים הממחישים את מבנה החלבון ואת הקשר בין ייצוגי חלבון ל-DNA. DeepPBS יכול גם לחזות את סגוליות הקישור בין משפחות חלבון שונות, בניגוד לשיטות קיימות רבות המוגבלות למשפחה אחת של חלבונים.
"חשוב שתהיה לחוקרים שיטה זמינה שפועלת באופן אוניברסלי עבור כל החלבונים ואינה מוגבלת למשפחת חלבונים שנחקרה היטב. גישה זו מאפשרת לנו גם לעצב חלבונים חדשים", אמר Rohs.
התקדמות גדולה בחיזוי מבנה חלבון
תחום חיזוי מבנה החלבון התקדם במהירות מאז הופעתו של AlphaFold של DeepMind, שיכול לחזות את מבנה החלבון מרצף. כלים אלו הובילו לעלייה בנתונים מבניים הזמינים למדענים ולחוקרים לניתוח. DeepPBS עובד בשילוב עם שיטות חיזוי מבנה לחיזוי ספציפיות לחלבונים ללא מבנים ניסויים זמינים.
Rohs אמר שהיישומים של DeepPBS הם רבים. שיטת מחקר חדשה זו עשויה להוביל להאצת התכנון של תרופות וטיפולים חדשים למוטציות ספציפיות בתאים סרטניים, וכן להוביל לגילויים חדשים בביולוגיה סינתטית ויישומים בחקר RNA.
על המחקר: בנוסף ל-Rohs, מחברי מחקר נוספים כוללים את Raktim Mitra מ-USC; ג'ינסן לי מ-USC; ג'ארד סגנדורף מאוניברסיטת קליפורניה, סן פרנסיסקו; ייביי ג'יאנג מ-USC; ארי כהן מ-USC; ו-Tsu-Pei Chiu מ-USC; כמו גם קמרון גלסקוק מאוניברסיטת וושינגטון.
מחקר זה נתמך בעיקר על ידי מענק NIH R35GM130376.
