Koristeći umjetnu inteligenciju, znanstvenici otkrili nepoznate skupine proteina u našim stanicama

Znanstvenici su razvili novu tehniku koja pomoću umjetne inteligencije, analizira podatke iz mikroskopskih slika pojedinačnih stanica te stvara ‘mapu’ podstaničnih komponenti. Dosadašnje analize pokazale su da oko polovicu detektiranih proteina nikada prije nismo vidjeli.

Umjetna inteligencija pomaže u analizi stanice

“Znanstvenicima je dugo vremena vremena bilo savršeno jasno da se mnogo toga krije u našim stanicima, ali sada konačno imamo metodu koja nam pomaže da zavirimo dublje”, izjavio je informatičar i mrežni biolog Trey Ideker sa Kalifornijskog sveučilišta, San Diego.

Mikroskopi omogućuju znanstvenicima da zavire unutar stanica sve do razine organela kao što su mitohondriji i ribosomi, a mogu se čak dodati fluorescentne boje za označavanje i praćenje proteina. Biokemijske tehnike idu još dublje, fokusirajući se na pojedinačne proteine korištenjem ciljanih antitijela koja se vežu protein te ga izvlače iz stanice kako bi vidjeli što je ‘spojeno’ na njega. No integracija ta dva pristupa, izazov je za stanične biologe.

“Kako premostiti jaz od nanometarske do mikro skale? To je dugo bila velika prepreka u biološkim znanostima”, objašnjava Ideker. “Ispostavilo se da to možete učiniti koristeći umjetnu inteligenciju.”

https://kozmos.hr/tim-znanstvenika-razvio-zivuce-robote-koji-se-mogu-samoreplicirati/

Tehnologija nam daje prostornu dimenziju

Kombinirajući slikovne podatke iz Atlasa ljudskih proteina te postojeće karte interakcija proteina, algoritam strojnog učenja (umjetna inteligencija) dobio je zadatak izračunati udaljenosti između parova proteina. Cilj je bio identificirati zajednice proteina, nazvane sklopovi, koje koegzistiraju u stanicama na različitim razinama, od vrlo malih (ispod 50 nm) do velikih (preko 1 μm).

“Kombinacija ovih tehnologija je jedinstvena i izuzetno moćna. Po prvi put su spojena mjerenja s potpuno različitih razina”, kaže bioinformatičar Yue Qin, također s UC San Diego.

Na taj način Multi-Scale Integrated Cell tehnika ili skraćeno MuSIC, “povećava razlučivost slike, dajući interakcijama proteina prostornu dimenziju”, pišu Qin, Ideker i kolege.

Polovica otkrivenih proteinskih komponenti nepoznata je znanosti

Oko polovice identificiranih proteinskih komponenti naizgled je nepoznato znanosti odnosno nikada nije dokumentirana u objavljenoj literaturi, tvrde istraživači. Tu se našla i skupina proteina koja tvori nepoznatu strukturu za koju su istraživači utvrdili da je vjerojatno odgovorna za spajanje i rezanje novonastalih transkripata genetskog koda koji se koriste za proizvodnju proteina.

Ostali mapirani proteini uključivali su: transmembranske transportne sustave, obitelji proteina koji pomažu organizirati glomazne kromosoma te proteine čiji je zadatak proizvodnja drugih proteina.

Ipak, radi se o preliminarnom istraživanju, a tim se uglavnom usredotočio na afirmaciju nove metode. Pregledali su dostupne podatke o 661 proteinu u jednoj staničnoj vrsti odnosno liniji bubrežnih stanica koju znanstvenici uzgajaju u laboratoriju već pet desetljeća.

Istraživači planiraju primijeniti novu tehniku ​​na druge tipove stanica, objašnjava Ideker. “U budućnosti ćemo moći bolje razumjeti molekularnu osnovu mnogih bolesti tako što ćemo usporediti razlike između zdravih i bolesnih stanica.”

https://kozmos.hr/nova-opticka-tehnologija-mogla-bi-se-koristiti-za-brisanje-pamcenja/

Pridružite se raspravi u našoj Telegram grupi. KOZMOS Telegram

–t.me/kozmoshr

Izvori:

Qin, Y., Huttlin, E.L., Winsnes, C.F. et al. A multi-scale map of cell structure fusing protein images and interactions. Nature 600, 536–542 (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-04115-9

Watson C. (26. studenog 2021.), Shock AI Discovery Suggests We’ve Not Even Discovered Half of What’s Inside Our Cells, Sciencealert.com (pristup 29. prosinca 2021.)