AI giúp lập bản đồ hoàn thiện nhất về các tương tác quan trọng để vi khuẩn sống sót

Các nhà nghiên cứu UAB đã tạo ra được bản đồ hoàn thiện nhất về tập hợp tương tác của vi khuẩn (interactome), đó là cách các protein kết hợp và tương tác để thực hiện các chức năng thiết yếu cho sự sống sót của chúng.

Marc Torrent Burgas (thứ ba từ trái sang) và nhóm nghiên cứu ỏ UBA. Nguồn: uab.cat

Nghiên cứu này, được xuất bản trên tạp chí eLife, sử dụng công cụ AI AlphaFold để dự đoán và mô phỏng hơn 1.400 tương tác1. Các kết quả này đã tiết lộ những chi tiết chưa từng được biết đến trước đây về những cơ chế đó và những đích tiềm năng cho sự phát triển của những kháng sinh mới.

Vi khuẩn đã thực hiện nhiều chức năng là yếu tố thiết yếu cho sự sống sót, như việc tạo ra năng lượng mà chúng cần, tái tạo bản sao DNA và phân chia tế bào để sinh sôi nảy nở, hoặc tổng hợp màng tế bào của chúng để bảo vệ chính mình và tương tác với môi trường, bên cạnh những chức năng khác. Tất cả những quá trình đó bao gồm những thứ phức tạp đòi hỏi hành động phối hợp của một tập hợp các protein thiết yếu: không có chúng, các quá trình này không thể thực hiện được và dẫn đến cái chết của vi khuẩn.

Do đó, khi biết một cách chi tiết về cách các quá trình cơ bản này ở vi khuẩn được điều phối như thế nào, trong đó các protein tham gia và cách chúng tương tác là thiết yếu để hiểu các cơ chế về sự trưởng thành, tái tạo và sống sót của vi khuẩn.

Các kỹ thuật thực nghiệm được áp dụng cho đến nay đã cho phép nhận diện được hàng triệu tương tác giữa các protein và hàng trăm cấu trúc của các protein đó, nhưng những dữ liệu thô cũng đem lại một số lượng lớn các kết quả dương tính giả; những tương tác mà trên thực tế không hề có giá trị.

Với các mô hình trí tuệ nhân tạo mới phát triển gần đây như AlphaFold2, đã có thể có được những cấu trúc protein với độ chính xác tương tự với các phương pháp thực nghiệm, và để phân biệt những tương tác protein–protein xác thực và những tương tác sai (dương tính giả).

Các nhà nghiên cứu từ Khoa Hóa sinh và Sinh học phân tử tại ĐH tự trị Barcelona đã sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo AlphaFold2 để dự đoán tập hợp những tương tác protein–protein thiết yếu cho sự sống sót của vi khuẩn, tổng số 1.402 những tương tác có thể xảy ra để hình thành một bản đồ hoàn thiện nhất của cái gọi là tập hợp tương tác thiết yếu của vi khuẩn.

Tất cả những tương tác đó đã mở rộng hiểu biết của chúng ta về cơ chế của hành động mà vi khuẩn cần để sống sót và cho phép chúng ta để nhận định những tương tác protein–protein có thể được hướng đích cho sự phát triển những kháng sinh mới.

“Chúng tôi đã có được một bản đồ của sự tương tác thiết yếu của vi khuẩn trong đó mọi tương tác cần thiết cho vi khuẩn sống sót và nhân lên được thu thập. Chúng tôi đã đặc điểm hóa những tương tác đó về mặt cấu trúc bằng việc sử dụng những công cụ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là AlphaFold”, theo giải thích của Marc Torrent, người dẫn dắt nghiên cứu. “Chúng tôi tin là những cấu trúc đó là một tham chiếu cho sự phát triển của các kháng sinh mới, kể từ khi các phân tử có thể ức chế những tương tác hành xử như kháng sinh với những cơ chế khác thường của hành động”.

Sự hoạt động của vi khuẩn liên quan đến 4.000 đến 5.000 protein. Bộ tập hợp này gọi là hệ proteome vi khuẩn, đem đến một tập hợp tương tác có thể nhiều đến 20 triệu tương tác. Nhưng ước tính là những tương tác đó được thực hiện trong một loài trong Escherichia coli, giới hạn khoảng 12.000. Và không phải tất cả những tương tác đó thiết yếu để vi khuẩn sống sót.

Để phân biệt những tương tác thiết yếu, các nhà nghiên cứu chỉ xem xét nơi hai protein tương tác với nhau để hình thành sự phức hợp hiện diện ở ít nhất hai loài vi khuẩn khác nhau. Với những bộ lọc và sự hỗ trợ của mô hình trí tuệ nhân tạo AlphaFold2, các nhà nghiên cứu có được tập hợp 1.402 tương tác thiết yếu giữa protein – protein.

Sức mạnh dự đoán xuất sắc của AI

Để kiểm tra độ tin cậy của AlphaFold2, nhóm nghiên cứu đã so sánh những dự đoán của nó với 140 tương tác protein–protein đã thu được qua thực nghiệm trước đó. Kết quả thu được các nhà nghiên cứu đã phải dùng từ xuất sắc để miêu tả sức mạnh của dự đoán, khi AI dự đoán chính xác 113 tương tác thực nghiệm (81%).

Họ tin là nhiều phức hợp tương tác protein–protein có thể được tìm thấy trong cơ sở dữ liệu thực nghiệm có thể là dương tính giả.

Những phức hợp protein thiết yếu

Sử dụng phương pháp này, các nhà nghiên cứu nhấn mạnh vào phát hiện một tập hợp những tương tác protein-protein chưa biết đóng vai trò trong 9 quá trình thiết yếu: sinh tổng hợp acid béo trong màng tế bào, tổng hợp lipopolysaccharide trong ngoài màng, vận chuyển chất béo, vận chuyển protein và lipoprotein trong màng ngoài, phân chia tế bào, bảo đảm hình dạng thon dài của trực khuẩn, sao chép DNA để vi khuẩn sinh sôi, và tổng hợp ubiquinone – một nhóm coenzyme rất phổ biến trong các cơ thể động vật, thực vật và đa số các loại vi khuẩn.

Một hiểu biết chi tiết về cấu trúc của những phức hợp protein mới được khám phá này đã đem lại những cái nhìn mới vào các cơ chế của vi khuẩn, bao gồm những quá trình quan trọng của vi khuẩn và tiến thêm trên con đường phát triển các kháng sinh mới.

Đó là lý do ban biên tập tạp chí eLife, đã đánh giá “Nghiên cứu quan trọng này sử dụng AlphaFold2 để dự đoán các cấu trúc của các phức hợp protein của vi khuẩn mà các tác giả phân loại là ‘thiết yếu’. Bằng chứng ủng hộ các kết luận này thuyết phục, khi các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm cách tiếp cận trên một bộ dữ liệu bên ngoài gồm 140 phức hợp protein-protein của vi khuẩn đã được xác nhận về mặt thực nghiệm, với độ chính xác trong dự đoán đạt 81%. Bài báo này sẽ là mối quan tâm chung với người đọc rộng lớn hơn ở các lĩnh vực khoa học sinh học và riêng là sinh học phân tử”.

Thanh Hương tổng hợp

Nguồn: https://phys.org/news/2024-02-ai-interactions-key-bacterial-survival.html

https://elifesciences.org/articles/94919

——————————–

1. https://elifesciences.org/articles/94919

Tác giả