Die komplexesten Knoten in Proteinen

Die Frage danach, wie die chemische Zusammensetzung eines Proteins dessen 3-D-Struktur bestimmt, ist schon seit über einem halben Jahrhundert eine der größten Herausforderungen der Biophysik. Dieses Wissen um die sogenannte "Faltung" von Proteinen ist zu Recht 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, die 3-D-Strukturen vorhersagt.

Ein Team bestehend aus Forschern der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU) und der University of California, Los Angeles, hat sich diese Strukturen nun etwas genauer angeschaut und auf Verknotungen untersucht. Knoten kennen wir vor allem von Schnürsenkeln und Kabeln, doch treten sie auch mikroskopisch klein in unseren Zellen auf. 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.

Die komplexesten Knoten als Test für AlphaFold

"Wir haben alle, nämlich einige 100.000 Vorhersagen von AlphaFold numerisch nach neuen Proteinknoten durchsucht", so Maarten A. Brems, Doktorand in der Gruppe von Dr. Peter Virnau an der JGU. Ziel war es, seltene, qualitativ hochwertige Strukturen zu identifizieren, die 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 derselben Schnur. "Diese neuen Entdeckungen geben außerdem Einsicht in die evolutionären Mechanismen hinter solchen seltenen Proteinen", ergänzt der theoretische Physiker Robert Runkel, der ebenfalls am Projekt beteiligt war. Die Resultate wurden jetzt im Journal Protein Science veröffentlicht.

Über die Ergebnisse freut sich auch PD Dr. Peter Virnau: "Wir haben bereits eine Kollaboration mit unserem Kollegen Dr. Todd Yeates von der UCLA etabliert, um diese Strukturen experimentell zu bestätigen. Diese Forschungsrichtung wird den Blick der Biophysik-Community auf die künstliche Intelligenz prägen und wir sind glücklich, einen Experten wie Todd Yeates dabei zu haben."

 

Veröffentlichungen:
M. Brems et al., AlphaFold predicts the most complex protein knot and composite protein knots, Protein Science 31: 8, 13. Juli 2022, 
DOI: 10.1002/pro.4380
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/pro.4380

J. Jumper et al., Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold, Nature 596, 583-589, 15. Juli 2021,
DOI: 10.1038/s41586-021-03819-2
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2

 

Weiterführende Links:
https://www.komet1.physik.uni-mainz.de/ - Statistische Physik und Theorie der Weichen Materie am Institut für Physik der JGU

 

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