タンパク質プロジェクトはAIを使用して疾患治療を後押しします

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FTの編集者であるRoula Khalafは、この毎週のニュースレターでお気に入りのストーリーを選択します。

プロテオミクス – 生命の構成要素であるタンパク質の研究 – は、病気をよりよく理解し治療するための科学者の努力において、新しいデジタル駆動の武器として浮上しています。

今年英国のBiobank遺伝子データベースによって開始されたプロジェクトと14の薬物会社は、癌、自己免疫状態、認知症の診断ですでに達成されているブレークスルーに基づいて構築することを目指しています。

Proteomicsイニシアチブは、高度なコンピューターと人工知能モデルが大きな生物学的データセットを活用して、人体がどのように機能し、誤動作するかをより深く調べることができる方法の旗艦の例です。 Proteomicsの潜在的は、それが提供する洗練の余分なレベルにあります。科学者は、遺伝子を分析することを超えて、産生が遺伝子を指示するタンパク質を調べることができます。

中心的な目的は、英国のバイオバンクデータセットのサイズを使用してAIモデルをトレーニングして、疾患サブタイプをより正確に識別し、治療を調整して最大限に活用できるようにすることです。

「[Researchers] 英国のバイオバンクの主任研究員兼最高経営責任者であるロリー・コリンズ教授は、次のように述べています。 「その後、これらの条件が発達する前にこれらの条件を防ぐ方法を検討することができます。また、タンパク質。 。 。新しいターゲット、病気を治療する新しい方法を特定するのに役立ちます。」

遺伝子が人体の構築に必要な計画である場合、タンパク質はそれを構築するために使用される材料です。プロテオミクスにより、科学者は組み立てプロセスでこれまで以上に近くを見ることができます。一部の遺伝子が存在するかどうかなど、重要な詳細を確認できるようにする必要がありますが、指示機能をオフにします。

ほぼ20年前に設立された英国のバイオバンクは、サイズと寿命の組み合わせのために、世界をリードする遺伝的研究データベースです。古いこのような情報トローブがあればあるほど、より多くの分析的価値があります。なぜなら、より多くの時間が経過しているため、人間のコホートの病気がどのように発生し、進行するかを観察するからです。

Biobankは、50万人から遺伝情報を展開し、15年後にこれらのボランティアの100,000人から取得した二次サンプルと組み合わせます。一緒に、これらは科学者が中期から後期の最大5,400個のタンパク質のレベルの変化の疾患への影響を監視できるようになります。

プロジェクトに資金を提供する製薬会社のコンソーシアムには、業界の最大の名前が含まれています。 Alden Scientific、Amgen、Astrazeneca、Bristol Myers Squibb、Calico Life Sciences、Roche、GSK、Isomorphic Labs、Johnson＆Johnson、MSD、Novo Nordisk、ファイザー、Regeneron、Takedaで構成されています。彼らは、世界中の研究者に公開される9か月前に結果にアクセスできます。

業界と学術研究者は、2023年に結果をリリースしたパイロットバイオバンクプロテオミクスプロジェクトの発見に興奮しており、54,000人の参加者で約3,000のタンパク質を分析しました。

この研究により、研究者は、一般的な遺伝的変異体とタンパク質レベルの変化との間に、10,000を超える以前は未知のリンクを作成することができました。科学者はこの結果を使用して、疾患の予測を改善し、乳がん、心血管疾患、パーキンソン病、その他の脳疾患の治療を標的にしています。

新しいイニシアチブの規模はほぼ10倍大きくなっています。バイオバンクの遺伝データを他の情報源からの情報と相互参照することにより、洞察を得る可能性を提供します。 1つは、脳、心臓、およびバイオバンク参加者の100,000人の体の他の部分の磁気共鳴画像です。

このプロジェクトは、タンパク質レベルが疾患と時間の経過とともにどのように変化するかを調査することにより、疾患をよりよく扱うために、改善された人工知能モデルの開発を促進することが期待されています。これらは、バイオマーカー、イメージングスキャン、または遺伝的リスク要因を使用して、いくつかの条件の可能性を予測するのに役立つテクノロジーの既存の使用に基づいて構築されます。

タンパク質の研究は、過去数年にわたって分析技術の進歩によって大幅に後押しされてきました。 1つは、Google Deepmindがタンパク質構造予測のために開発したAlphafoldAIモデルです。 2022年にほとんどすべての既知のタンパク質の最も完全で正確なデータベースに導かれたこの作業は、昨年のDeepmindのSir Demis HassabisとJohn Jumperを獲得しました。 化学ノーベル賞。

Alphafoldは、昨年、タンパク質が関与する生化学的ネットワークが私たちの体の細胞を維持するためにどのように機能するかをより詳細に探求できるという約束で、3回目の反復を開始しました。

ハッサビスは、昨年3月にアルファフォールドのイノベーションを「干し草の山で針を検索する」より効率的な方法だと説明しました。

Alphafold 3は、分析をDNAおよびRNAの遺伝コード、およびリガンドに拡張します。これは、他の人に結合し、疾患の重要なマーカーになる可能性のある分子です。

Alphafoldやその他の開発は、 ヒトプロテオームプロジェクト それは2001年に開始され、「生命の規範の翻訳」としてブランドをブランド化しています。この国際的な研究コラボレーションは、人体のすべてのタンパク質を見つけて特定しようとしています。 2023年までに、発見したと主張しました 19,778の18,397 ヒトゲノムによってコードされる予測タンパク質、または総額の93％。

プロテオミクスの努力の規模は、2003年に完了したクエストとの類似点を伝え、ヒトゲノムを順番に並べています。遺伝学のコンピューター支援研究は、それ以来多くの健康発見を推進してきました。現在の野心は、タンパク質の生物学的に基本的な世界にさらに多くのデジタル技術を適用することにより、その革命をさらに促進することです。