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数独求解算法为蛋白质医学带来了希望

多伦多大学的计算生物学家已经开发了一种人工智能算法,该算法有可能创建新的蛋白质分子作为精细调整的疗法。

由T医学院的Donnelly细胞和生物分子研究中心分子遗传学和计算机科学教授Philip M. Kim领导的团队开发了ProteinSolver,这是一种图形神经网络,可以设计一种全新的蛋白质来适合给定的几何形状。研究人员从日本数字难题数独中汲取了灵感,其概念在概念上类似于蛋白质分子。

他们的发现发表在《细胞系统》杂志上。

Kim说:“当您将蛋白质分子描述为网络时,与数独的相似之处就显而易见了。”他补充说,以图形形式描绘蛋白质是计算生物学的标准做法。

新合成的蛋白质是一串氨基酸,按照该蛋白质的基因代码中的说明缝合在一起。然后,氨基酸聚合物会自身折叠并折叠成一个三维分子机器,可用于医学领域。

转换成图形的蛋白质看起来像一个节点网络,代表通过边缘连接的氨基酸,这些边缘是分子之间它们之间的距离。通过应用图论原理,可以为特定目的建模分子的几何形状,例如中和入侵的病毒或关闭癌症中的过度活跃受体。

与表面上具有广谱并可导致有害脱靶副作用的合成小分子药物相比,蛋白质在其表面具有三维特征,使它们与细胞靶标结合更为精确,这是蛋白质制成的良药。

金说,过去几年批准的所有药物中,只有三分之一以上是蛋白质,它们也构成了全球十大药物中的绝大多数。胰岛素,抗体和生长因子只是已经使用的可注射细胞蛋白(也称为生物制剂)的一些例子。

但是,由于存在大量可能的结构可供选择,因此从头开始设计蛋白质仍然非常困难。

Kim说:“蛋白质设计的主要问题是搜索空间很大。”他指的是将20种天然氨基酸结合成蛋白质结构的多种方式。

他说:“对于具有100个氨基酸的标准长度蛋白质,有20100个可能的分子结构,这比宇宙中的分子数目还多。”

金决定通过从三维结构开始并计算其氨基酸组成来扭转这个问题。

“这是蛋白质的设计,或者是蛋白质折叠的逆向问题-您要记住一个形状,并且想要一个序列(氨基酸序列)可以折叠成该形状。解决该问题在某些方面比蛋白质折叠更有用,因为从理论上讲,您可以出于任何目的生成新蛋白质。”金说。

那是Kim实验室的博士生Alexey Strokach在上了一堂关于分子几何关系的课程后转向Sudoku的时候。

在Sudoku中,目标是通过观察一组规则和现有数字值,在稀疏填充的网格中查找缺失值。

蛋白质分子中的单个氨基酸也受到其邻居的类似限制。局部静电力确保带有相反电荷的氨基酸紧密堆积在一起,而带有相同电荷的氨基酸则被拉开。

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