剑桥大学科学家绘制蛋白质图谱:揭示疾病起源的新工具
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剑桥大学的研究团队开发了一种详细的蛋白质图谱,这一突破性工具描述了蛋白质在人体细胞内的行为,旨在揭示与蛋白质功能异常相关的疾病起源,如痴呆症和多种癌症。
研究背景
这项研究成果发表在《自然通讯》杂志上,研究人员通过该图谱揭示了细胞内许多重要功能的新蛋白质。研究的重点是细胞内一种名为凝聚物的液滴状部分,这是蛋白质聚集和自我组织的重要枢纽,同时也是疾病过程开始的关键部位。
研究的意义
该研究提供了预测结果,使全球的研究人员能够探索他们感兴趣的蛋白质目标及其周围的凝聚系统。托马斯·诺尔斯教授(Tuomas Knowles)领导了这项研究,他指出,通过这一模型,他们发现了生物学中无膜区室的新成分,并揭示了其功能背后的新原理。
凝聚物的角色
细胞由高度组织的分子组成,这些分子自我组织成凝聚物。凝聚物是细胞内非常微小的聚集体,是使活细胞运转的基本机制之一。它们在细胞功能中起着至关重要的作用。
使用人工智能解析蛋白质行为
尽管细胞内蛋白质的组织规则尚不完全明确,研究团队决定建立一幅图谱,以预测哪些蛋白质会在凝聚物内相遇。研究的动机在于希望理解蛋白质凝聚物的全部复杂性,超越之前科学家的研究深度。
数据的整合与分析
研究人员利用了大型数据库,如StringDB和BioGRID,这些数据库包含了关于细胞许多方面的数据,以及有关单个凝聚物的更深入案例研究。尽管信息量庞大且复杂,人工智能的强大功能让科学家能够整合这些数据。以前的研究主要集中在少数几种蛋白质上,而该图谱则可以描绘出细胞的全貌。
卡迪·利斯·萨尔博士(Cadi Lis Saar),该研究的第一作者和错误折叠疾病中心的博士后研究员,评论道:“通过这个图谱,我们可以预测细胞中每种蛋白质的确切位置以及与哪些其他蛋白质相互作用。”这为研究人员创造了新的机会,并为干预与异常凝聚物形成相关的疾病开辟了新的可能性。
人工智能的发现
人工智能模型还发现了模型细胞中以前从未观察到的蛋白质。如果这些蛋白质现在在实验室中被发现,这将是一个很好的指标,表明人工智能预测的准确性。
在研究过程中,研究人员发现了凝聚物中存在以前未见过的蛋白质。这些蛋白质参与了人体的重要功能,如脂肪分布、细胞内肌动蛋白的产生以及新蛋白质的生成。这些新发现的蛋白质在之前用作训练集的研究中并未检测到。
未来的研究方向
研究团队希望这些数据能够带来对凝聚物的生物学作用及其形成背后的生物物理驱动因素的新发现。这一研究不仅揭示了蛋白质在细胞内的行为,还为理解和治疗由蛋白质功能异常引起的疾病提供了新的路径。
总之,剑桥大学的这一研究为科学界提供了一种新的工具,帮助探索蛋白质行为异常与疾病之间的关系。这一突破性图谱有望在未来带来更多关于疾病机制的深刻理解,并推动相关治疗方法的开发。
2024-09-20
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