קפיצת מדרגה בניבוי מבנה חלבונים

טכנולוגיה חדשה שפותחה בטכניון ובמכון ISTA (אוסטריה) מייעלת את השימוש ב- AlphaFold3 – מערכת AI שמנבאת מבני חלבונים. השיפור שמציגים החוקרים מאפשר לנבא לא רק מבנה בודד של חלבון אלא אוסף מצבים מבניים, והוא מבוסס על שילוב של מידע ניסויי בתהליך הניבוי.

את המחקר שהתפרסם ב־Nature Biotechnology הובילו פרופ’ אלכס ברונשטיין, חוקר בעל שיוך מוסדי כפול – הפקולטה למדעי המחשב ע”ש הנרי ומרילין טאוב בטכניון ו- ISTA –פרופ’ פאול שאנדה מ-ISTA, ד”ר איילי מרכס מתל חי אוניברסיטת קריית שמונה בגליל וד”ר סנקת ודולה, בוגר הטכניון וכעת פוסט-דוקטורנט באוניברסיטת פרינסטון ומכון ברוד בארצות הברית.

AlphaFold3 היא תוכנת AI שפיתחה חברת DeepMind והיא מנבאת את המבנה התלת־ממדי של חלבונים על סמך רצף חומצות האמינו המרכיבות אותם. אחת המגבלות של תוכנה זו היא שיכולתה מוגבלת להצגת המבנה הדומיננטי בלבד, כלומר המבנה של “חלבון קונצנזוס” יחיד שסבירותו להיווצר היא הגבוהה ביותר. מאחר שמולקולות חלבון אינן מבנים קשיחים אלא ישויות דינמיות המשנות את צורתן בתגובה לשינויים בסביבה, אותה “תמונת מצב” סטטית שמספקת AlphaFold3 מנוגדת לאופיין המורכב והמשתנה של מולקולות אלה.

חוקרי הטכניון ו- ISTA מראים במאמרם כי באמצעות מידע ניסויי רב-ממדי – נתוני תהודה מגנטית גרעינית (NMR), קריסטלוגרפיה בקרני X ומיקרוסקופיית אלקטרונים קריוגנית (cryo-EM) –  אפשר לגרום ל- AlphaFold3 לספק מצבים מבניים מגוונים יותר וכך להבין טוב יותר את הדינמיקה של חלבונים. המשמעות היישומית נוגעת למגוון רחב של תחומים ובהם חקר מוטציות גנטיות, תכנון ניסויים ביולוגיים ופיתוח תרופות.

בוידאו: ניבוי חלבונים באמצעות AlphaFold לבדו (באדום) ובשיטה שפותחה בטכניון (בירוק)

במחקר ובחוקרים תמכו תוכנית Helmsley Fellowships for Sustainability and Health, מענק פנימי של ISTA, מרכז Eric and Wendy Schmidt במכון ברוד ו-IST Austria.