西南醫學中心和華盛頓大學的研究人員領導了一個國際團隊，他們使用人工智能（AI）和進化分析，來制作真核生物蛋白質相互作用的3D模型。

研究人員表示，研究結果代表了結構生物學新時代的重大進步，在這個時代，計算在其中發揮著重要作用。

研究人員解釋，蛋白質通常成對或成組運作，稱為復合物，以完成生物體日常所需的每一項任務。雖然其中一些相互作用得到了很好的研究，但仍有許多過程是個謎。構建全面的相互作用組，或細胞中完整的分子相互作用集的描述，有助于闡明生物學的許多基本方面，并為研究人員開發鼓勵或阻止這些相互作用的藥物提供新思路。

在這項研究中，研究人員通過對許多酵母蛋白質復合物進行建模，來擴展這些AI結構預測工具。為了找到可能相互作用的蛋白質，科學家們首先搜索了相關真菌的基因組，來尋找以相關方式獲得突變的基因。然后，他們使用這兩種人工智能技術（AlphaFold和 RoseTTAFold），來確定這些蛋白質是否可以在3D結構中合在一起。

研究確定了1505種可能的蛋白質復合物，并為106個以前未識別的部分和806個尚未結構表征的部分構建了結構模型。在總共830萬個“候選”酵母蛋白質對中，兩個人工智能程序合力識別出了1506種可能發生相互作用的蛋白質，并成功繪制出其中712個的3D結構。

研究為人類相互作用組的類似研究奠定了基礎，最終可能有助于開發相關人類疾病的新療法。

題為Computed structures of core eukaryotic protein complexes的相關研究論文發表在《科學》上。

前瞻經濟學人APP資訊組

論文原文：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.abm4805

標簽： 人工智能 蛋白質