חלבונים ובריאות: האטלס החדש של קיימברידג' חושף את הקשרים שנקשרים

אוניברסיטת קיימברידג' פיתחה אטלס חלבונים שממפה את התנהגות החלבון בתאים אנושיים, ומשפרת את ההבנה של מחלות כמו דמנציה וסרטן. מחקר זה משתמש בבינה מלאכותית כדי לחשוף חלבונים חדשים ואת האינטראקציות שלהם בתוך עיבוי תאים.

באוניברסיטת קיימברידג', מדענים פיתחו אטלס של חלבונים המתאר כיצד הם מתנהגים בתוך תאים אנושיים. ניתן להשתמש בכלי זה כדי לחפש את מקורן של מחלות הקשורות להתנהגות לא נכונה של חלבונים כגון דמנציה וסוגי סרטן רבים.

האטלס, שפורסם היום (10 ביולי) ב תקשורת טבע, אפשרה לחוקרים למצוא חלבונים חדשים בתוך תאים שאחראים על מגוון תפקודי גוף חשובים. הצוות מתמקד בחלק דמוי טיפה בתא הנקרא קונדנסט שהוא מרכז מפגש לחלבונים ללכת ולהתארגן. מוקדים אלה הם גם אתרי מפתח שבהם מתחילים תהליכי מחלה.

התחזיות זמינות עם המאמר כך שחוקרים ברחבי העולם יוכלו לחקור את יעדי החלבון המעניינים שלהם ואת כל מערכות הקונדנסט שמסביב.

"מודל זה אפשר לנו לגלות רכיבים חדשים בתאים חסרי ממברנה בביולוגיה וכן לגלות עקרונות חדשים העומדים בבסיס תפקידם", אמר פרופסור טומאס נואלס, שהוביל את המחקר הזה.

חקירת עיבוי חלבונים

תאים עשויים ממולקולות מאורגנות בקפידה ושיטה אחת שבה הם משתמשים כדי לארגן את עצמם היא על ידי מפגש בתוך עיבוי. רכזת זו היא מיקרוסקופית ונמצאת בתוך תא. קונדנסטים אלה הם חלק מהמכונות החיוניות שגורמות לתאים חיים לעבוד.

"עד היום לא הייתה לנו מפה מקיפה של אילו חלבונים נכנסים יחד לאילו קונדנסטים, אבל בעבודה שלנו, אנחנו מספקים אטלס ראשון כזה", אמר נואלס.

שימוש בבינה מלאכותית בחקר חלבונים

הכללים המכוונים חלבונים בתוך תאים אינם מובנים לחלוטין ולכן הצוות החליט לבנות את האטלס הזה כדי לחזות אילו חלבונים נפגשים בתוך עיבוי.

"מה שהניע את המחקר הזה היה הרצון להבין את המורכבות המלאה של עיבוי חלבונים וללכת שכבה עמוקה יותר ממה שחקרו מדענים עד כה", אמר ד"ר קאדי ליס סער, מחבר ראשון במחקר זה ועמית פוסט-דוקטורט במרכז למחלות מתקפלות.

החוקרים השתמשו בבסיסי נתונים גדולים, כגון StringDB ו-BioGRID, המכילים נתונים על היבטים רבים של תאים, יחד עם מחקרי מקרים מעמיקים יותר על קונדנסטים בודדים.

כוחה של AI מאפשר למדענים לשלב את הנתונים הללו למרות שהמידע מורכב, עצום וקשה להשוואה. כאשר עבודה קודמת התמקדה בקומץ חלבונים, האטלס יכול לאפיין את הנוף המלא של התא.

"עם האטלס הזה, אנחנו יכולים לעשות תחזיות לגבי כל חלבון בודד בתא, היכן בדיוק הוא יימצא ואיזה סוגים של חלבונים אחרים הוא מקיים אינטראקציה", הגיב סער. "אנו מקווים שזה מייצר הזדמנויות לחוקרים ופותח אפשרויות חדשות להתערבות במחלות הקשורות להיווצרות קונדנסט חריגה".

גילוי חלבונים חדשים

ה-AI מצא חלבונים שנמצאים בתא המודל שמעולם לא נצפו קודם לכן. אם החלבונים הללו נמצאים כעת במעבדה, זהו אינדיקטור טוב לכך שה-AI מדויק.

"במחקר שלנו, גילינו חלבונים בתוך קונדנסטים שמעולם לא נראו שם לפני כן. חלבונים אלו מעורבים בתפקודים חשובים בגוף, כגון הפצת שומן, יצירת אקטין בתוך התאים ויצירת חלבונים חדשים. חלבונים אלו לא זוהו במחקר הקודם בו השתמשנו כמערכת האימונים שלנו.

"אנו מקווים שהנתונים הללו יאפשרו גילויים חדשים לגבי התפקידים הביולוגיים של הקונדנסטים, כמו גם המניעים הביו-פיזיים מאחורי היווצרות הקונדנסט."