Mesterséges intelligenciával találtak amiloidokat az ELTE kutatói

Mesterséges intelligenciával találtak amiloidokat az ELTE kutatói

Több ezer amiloidmintát találtak az ELTE kutatói az felsőfokú intézményben megalakított algoritmus és szerver, a Budapest Amiloid Prediktor támogatásával. Az amiloidok kóros fehérjék, felismerésük súlyos betegségek megelőzésében és gyógyításában játszhat meghatározó szerepet.

A sejtek belsejében az élet alapjául szolgáló fehérjék oldott formában vannak jelen. Oldhatóságuk térbeli szerkezetükkel van kapcsolatban: ha a térszerkezet megváltozik, a fehérje félretekeredik és oldhatósága is leromlik. Ilyen térszerkezeti változás a fehérje amiloiddá alakulása, ami indikátora vagy oka lehet olyan betegségek kialakulásának, mint az Alzheimer-kór, a Parkinson-kór vagy a Huntington-betegség, emellett a heterogén, olykor-olykor öröklődő amiloidózisok – olvasható az ELTE közleményében.

Az ELTE-n, Perczel András Széchenyi-díjas kémikus kutatócsoportjában évtizedek óta vizsgálják egyes peptidek és fehérjék amiloiddá alakulásának folyamatát és feltételeit. A szakemberek a közelmúltban az ELTE Matematikai Intézetében funkcionáló PIT Bioinformatikai Csoporttal (Keresztes László, Szögi Evelin, Varga Bálint és Grolmusz Vince professzor) Budapest Amiloid Prediktor néven mesterséges intelligencia alapú eszközt hoztak létre. Ez az algoritmus és szerver bármely, hat aminosav hosszúságú peptidre 84 százalékos pontossággal megjósolja, hogy amiloidképző-e vagy sem.

A szakemberek magyarázata alapján a hat aminosav hosszú peptidek egyrészt még elég egyszerűek és simán tanulmányozhatók, mint a hosszabb társaik, másrészt már eléggé összetettek ahhoz, hogy az amiloidképződés szerény, de valósághű modelljei legyenek. Ilyen peptidekből összesen 206, vagyis 64 millió eltérő molekula létezhet, közülük ma még csak alig kétezer amiloidképzési hajlamát írták le a szakemberek. A Budapest Amiloid Prediktor a ma még szűk adatmezőre építve tesz kellőn megbízható jóslást a alternatívák egész tárházáról.

Perczel András és Farkas Viktor a PIT Bioinformatikai Csoporttal legmodernebb vizsgálatuk alatt olyan amiloidképzési mintákat azonosítottak, amelyekben adott pozíciókban behelyettesített bármilyen fehérjeépítő aminosavakból várhatóan amiloidképző peptidek lesznek. A Budapest Amiloid Prediktor alapján ilyen erősen amiloidogén mintázatok példának okáért a CxFLWx, FxFLFx, vagy az xxIVIV, ahol a nagybetűk egy-egy aminosav egybetűs kódját jelölik, miközben az x-ek helyébe bármely tetszőleges aminosav behelyettesíthető. A szakemberek összesen 5531 ilyen mintát határoztak meg.

„A tudósok komoly érdeme, hogy szétválasztják azokat a pozíciókat és aminosavakat, amelyek az amiloidképzés szempontjából kiemelten fontosak, és azokat, amelyek nem, amelyek helyére ennek értelmében tetszőleges aminosavakat helyettesíthetünk be. Amellett minden minta röviden és érthetően leír 400 hat hosszú peptidet, mivel ennyi lehetséges behelyettesítése lehet a húsz aminosavnak az x-ek helyére” – írták.

Az amiloidmintákat leíró cikk az Amerikai Kémiai Társaság lapjában, az ACS Omega című akadémiai folyóiratban jelent meg.

mti