Komplexe Knoten in Proteinen

Die Frage, wie die chemische Zusammen­setzung eines Proteins dessen 3D-Struktur bestimmt, ist seit über einem halben Jahrhundert eine der größten Heraus­forderungen der Biophysik. Das Wissen um die Faltung von Proteinen ist heiß begehrt, denn es trägt unter anderem maßgeblich zum Verständnis diverser Krankheiten und deren Behandlung bei. Aus diesen Gründen hat Googles Forschungsteam DeepMind die künstliche Intelligenz AlphaFold entwickelt, welche 3D-Strukturen vorhersagt.

Ein Team der Uni Mainz und der University of California in Los Angeles hat sich diese Strukturen nun etwas genauer angeschaut und auf Verknotungen untersucht. Verknotete Proteine können nicht nur zur Einschätzung der Güte der Vorhersagen heran­gezogen werden, sondern werfen darüber hinaus wichtige Fragen zu Faltungs­mechanismen und der Evolution von Proteinen auf.

„Wir haben alle, nämlich einige 100.000 Vorhersagen von AlphaFold numerisch nach neuen Protein­knoten durchsucht“, sagt Maarten Brems von der Uni Mainz. Ziel der Forscher war es, seltene, qualitativ hochwertige Strukturen zu identi­fi­zieren, welche komplexe und bisher unbekannte Protein­knoten enthalten, um eine Basis für die experi­mentelle Verifi­zierung von AlphaFolds Vorher­sagen zu schaffen.

Bei der Untersuchung wurde nicht nur das bisher am komplexesten verknotete Protein gefunden, sondern auch die ersten Komposit­knoten in Proteinen. Letztere kann man sich vorstellen wie zwei getrennte Knoten in der gleichen Schnur. „Diese neuen Entdeckungen geben außerdem Einsicht in die evolu­tio­nären Mechanismen hinter solchen seltenen Proteinen“, sagt Robert Runkel von der Uni Mainz.

„Wir haben bereits eine Kolla­bo­ration mit einem Kollegen von der UCLA etabliert, um diese Strukturen experi­mentell zu bestätigen“, betont Peter Virnau von der Uni Mainz. „Diese Forschungs­richtung wird den Blick der Biophysik-Community auf die künstliche Intelligenz prägen.“

JGU / RK

Weitere Infos

• Originalveröffentlichung
  M. A. Brems et al.: AlphaFold predicts the most complex protein knot and composite protein knots, Prot. Sci., online 13. Juli 2022; DOI: 10.1002/pro.4380
• Statistische Physik und Theorie der weichen Materie, Institut für Physik, Johannes-Gutenberg-Universität Mainz
• Institute for Genomics and Proteomics, University of California Los Angeles, USA