Voorstelling van het eiwitcomplex bestaande uit de eiwitten hemoglobine (purper/geel/oranje) en haptoglobine (roze).  Public Domain

VUB-onderzoekers ontwikkelen met AI een 'vertaaltool' die geheimen van eiwitten ontrafelt

Elke lichaamscel bevat eiwitten en deze stoffen behoren dan ook tot de belangrijkste bouwstenen van het menselijk lichaam. Hoewel we al vele functies van eiwitten kennen,  weten we nog niet genoeg over hun gedragingen. Onderzoekers van de Vrije Universiteit Brussel (VUB) zijn er nu in geslaagd om een analysemethode te ontwikkelen gebaseerd op artificiële intelligentie, die een samenvatting geeft van de vormen en bewegingen van eiwitten, de belangrijkste kenmerken van hun gedrag. De onderzoekers noemen dat een belangrijke doorbraak die kan leiden tot een betere kennis van eiwitten en mogelijk nieuwe medische inzichten.  

Eiwitten bestaan uit ketens van aminozuren, en ze vervullen in het lichaam talloze functies: zo vervoeren ze onder meer zuurstof en breken ze suikers af. Tijdens hun activiteiten kunnen ze verschillende driedimensionale vormen aannemen en ook voortdurend bewegen tussen verschillende vormen.

Wetenschappers hadden eerder al ontdekt dat de informatie over deze gedragingen wordt vastgelegd in frequentie-signalen van atomen in een sterk magnetisch veld. Maar die informatie ook ontcijferen bleek zeer moeilijk.

De nieuwe AI-methode 'ShiftCrypt' biedt daar nu een oplossing voor: voor elke aminozuur-bouwsteen van een eiwit wordt via deze methode telkens een enkele waarde gegenereerd die de complexe frequentie-signalen samenvat, en dus ook de vorm- en bewegingsinformatie van de eiwitten.

Dit laat toe om die gegevens eenvoudig te vertalen en te interpreteren, en dat maakt het dan ook makkelijker om het gedrag van verschillende eiwitten rechtstreeks met elkaar te vergelijken.  

'ShiftCript' werd ontwikkeld door professor doctor Wim Vranken van de VUB, die interdisciplinair werkt tussen structurele biologie en AI om chemische en medische inzichten te verwerven, en door doctoraatsonderzoeker Gabriele Orlando in samenwerking met doctor Daniele Raimondi binnen het Interuniversity Institute of Bioinformatics in Brussels (IB)².

Objectiever

Deze AI-techniek gaat niet alleen verder dan eerdere methodes, ze is ook objectiever, zo zeggen de onderzoekers. Artificiële intelligentie heeft namelijk, in tegenstelling tot wetenschappers, geen voorkennis van eiwitten en kan dus onbevooroordeeld informatie analyseren en leren.

"Wetenschappers proberen al langer technieken te ontwikkelen die inzicht geven in de complexe vormen en bewegingen van eiwitten. Het belangrijkste nadeel is dat die modellen altijd vertrekken van wat wij als wetenschappers al weten over eiwitten, en dus eigenlijk gekleurd zijn door onze huidige beperkte inzichten. Artificiële intelligentie heeft dat probleem uiteraard niet", zei professor Vranken in een persmededeling van de VUB. 

"Deze nieuwe methode is dus een mooi voorbeeld van hoe artificiële intelligentie ons kan vooruithelpen bij onderzoek door een nieuw puzzelstukje bij te leggen en eiwitten beter te begrijpen. Dit kan leiden tot nieuwe inzichten, bijvoorbeeld door het beter begrijpen van het effect van een kankermutatie op het gedrag van een eiwit. We kunnen er ook mee zoeken naar delen van heel verschillende eiwitten die toch hetzelfde gedrag vertonen, wat kan helpen bij het ontwerpen van nieuwe eiwitten.” 

Een artikel van Vranken, Raimondi en Orlando waarin ShiftCript wordt voorgesteld, is gepubliceerd in Nature Communications.