Proteine sind Bausteine des Lebens. Sie sind an praktisch allen biologischen Prozessen beteiligt. Das Verständnis der Interaktionen zwischen Proteinen ist entscheidend für die Entschlüsselung der komplexen Zellfunktionen und hat wichtige Auswirkungen auf die Entwicklung von Medikamenten und die Behandlung von Krankheiten.
Die Fähigkeit, vorherzusagen, welche Proteine sich aneinander binden, ist jedoch ein schwieriges Thema in der computergestützten Biologie, vor allem wegen der großen Vielfalt und Komplexität der Proteinstrukturen. Eine aktuelle Studie des Teams um Anne-Florence Bitbol von der EPFL könnte dies nun ändern.
Das Wissenschaftlerteam, bestehend aus Umberto Lupo, Damiano Sgarbossa und Anne-Florence Bitbol, hat DiffPALM (Differentiable Pairing using Alignment-based Language Models) entwickelt. Dabei handelt es sich um einen KI-basierten Ansatz, der die Vorhersage von Interaktionen zwischen Proteinsequenzen erheblich voranbringen kann. Die Studie wird in der Fachzeitschrift PNAS veröffentlicht.
DiffPALM nutzt die Leistungsfähigkeit von Proteinsprachmodellen, einem fortschrittlichen Konzept des maschinellen Lernens, das der Verarbeitung natürlicher Sprache entlehnt ist, um die Interaktionen zwischen den Mitgliedern zweier Proteinfamilien mit beispielloser Genauigkeit zu analysieren und vorherzusagen. DiffPALM nutzt diese Techniken des maschinellen Lernens, um vorherzusagen, welche Proteinpaare miteinander interagieren. Dies führt zu einer deutlichen Verbesserung gegenüber anderen Methoden, die oft große und ausreichend unterschiedliche Datensätze benötigen und mit der Komplexität eukaryotischer Proteinkomplexe zu kämpfen haben.
Ein weiterer Vorteil von DiffPALM ist seine Vielseitigkeit. Tatsächlich kann dieser Ansatz auch mit kleineren Sequenzdatensätzen arbeiten und so auch seltene Proteine mit wenigen Homologen (Proteine verschiedener Arten, die gemeinsame evolutionäre Vorfahren teilen) behandeln. Er stützt sich auf Protein-Sprachmodelle, die auf multiple Sequenzalignments (MSA) trainiert sind, wie der MSA Transformer und das EvoFormer-Modul von AlphaFold , wodurch er komplexe Proteininteraktionen mit äußerster Genauigkeit verstehen und vorhersagen kann.
Die Verwendung von DiffPALM ist auch sehr vielversprechend für die Vorhersage der Struktur von Proteinkomplexen. Proteinkomplexe sind Zusammensetzungen, die durch die Bindung mehrerer Proteine gebildet werden und für viele zelluläre Prozesse unerlässlich sind.
In der Studie verglich das Team DiffPALM mit herkömmlichen Matching-Methoden, die auf Ko-Evolution basieren. Dieses Gebiet untersucht die Evolution von Proteinsequenzen, die in enger Wechselwirkung miteinander stehen. Änderungen an einem Protein können zu Änderungen an seinem Interaktionspartner führen. Dies ist ein äußerst wichtiger Aspekt der Molekular- und Zellbiologie, der durch die auf MSA trainierten Proteinsprachmodelle sehr gut abgebildet wird. DiffPALM erweist sich bei anspruchsvollen Referenzdaten als leistungsfähiger als herkömmliche Methoden, was seine Belastbarkeit und Effizienz unter Beweis stellt.
Die Anwendung von DiffPALM liegt im Bereich der grundlegenden Proteinbiologie auf der Hand, geht aber darüber hinaus, da diese Methode ein mächtiges Werkzeug für die medizinische Forschung und die Entwicklung von Medikamenten werden könnte. Beispielsweise kann die Fähigkeit, Proteininteraktionen genau vorherzusagen, dazu beitragen, Krankheitsmechanismen zu verstehen und zielgerichtete Therapien zu entwickeln.
Die Forscherinnen und Forscher haben einen freien Zugang zu DiffPALM ermöglicht, in der Hoffnung, dass die wissenschaftliche Gemeinschaft es weitgehend übernimmt, um die computergestützte Biologie voranzutreiben und es Spezialisten zu ermöglichen, die komplexen Interaktionen zwischen Proteinen zu erforschen.
Durch die Kombination von fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens und der effizienten Verarbeitung komplexer biologischer Daten stellt DiffPALM einen großen Fortschritt im Bereich der computergestützten Biologie dar. Die Methode ermöglicht nicht nur ein besseres Verständnis der Interaktionen zwischen Proteinen, sondern eröffnet auch neue Wege in der medizinischen Forschung, was die Behandlung von Krankheiten und die Entwicklung von Medikamenten voranbringen könnte.
