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AIツールマップは、アルツハイマー病とパーキンソン病に関連する誤って折り畳まれたタンパク質

新しい人工知能（AI）ツールは、疾患に関連したタンパク質がどのように有害な構造に誤って折りたたまれるかを明らかにしました。これは、アルツハイマー病やパーキンソン病などの神経変性障害を理解するための重要な進歩です。 チャンピング研究所のミンシェン・チェンとライス大学のピーター・ウォリネスが率いるこの研究は、神経学的減少に苦しむ患者の脳に蓄積する長くてねじれた繊維を予測できる新しい計算方法であるリボンフォールドを導入しています。この研究は、に掲載されました 国立科学アカデミーの議事録 4月15日。 リボンフォールドは、機能性タンパク質ではなく、誤って折り畳まれたタンパク質の複雑で可変的な構造に対処するために独自に調整されています。 AI折りたたみコードが、構造を予測するためにアミロイドフィブリルのエネルギー景観の物理的理解を組み込むことにより、どのように制約できるかを示しました。 RibbonFoldは、Alphafoldのような他のAIベースの予測ツールよりも優れています。これは、正しく折り畳まれた球状タンパク質構造を予測するためだけに訓練されています。」 Wolynes、Dr Dr Bullard-Welch Foundation Scienceの教授であり、理論生物物理学センターの共同ディレクター ゴールドスタンダードを覆う RibbonFoldは、AI駆動型タンパク質構造予測の最近の進歩に基づいています。行儀の良い球状タンパク質で訓練されたAlphafold2やAlphafold3などのツールとは異なり、リボンフォルドには、アミロイド線維のリボン状特性をキャプチャするのに適した制約が含まれます。研究者は、アミロイドフィブリルに関する既存の構造データを使用してモデルをトレーニングし、その後、トレーニングから意図的に除外された他の既知のフィブリル構造に対して検証しました。 「誤って折りたたまれたタンパク質は、多くの異なる構造を引き受ける可能性があります」とWolynesは言いました。 「私たちの方法は、安定した多型が他の形態よりも不溶性であることで時間の経過とともに勝つ可能性が高いことを示しており、症状の遅いことを説明します。この考えは、研究者が神経変性疾患治療にどのようにアプローチするかを再構築する可能性があります。」 医薬品開発およびそれ以降の新しいフロンティア リボンフォールドのアミロイド多型の予測における成功は、科学者が神経変性疾患にどのようにアプローチできるかという転換点を示す可能性があります。 有害なタンパク質凝集体の構造を分析するためのスケーラブルで正確な方法を提供するリボンフォールドは、医薬品開発のための新しい可能性を開きます。製薬研究者は、最も精度で最も疾患に関連するフィブリル構造に結合することにより、薬物の設計を標的とすることができます。 「この作業は長年の問題を説明するだけでなく、人生で最も破壊的なプロセスの1つで体系的に研究し、介入するためのツールを備えています」と、研究の共同著者であるチェンは述べています。 医学を超えて、これらの発見は、合成生体材料に影響を与える可能性のあるタンパク質の自己組織化に関する洞察を提供します。さらに、この研究は、構造生物学の重要な謎を解決します。なぜ同一のタンパク質が複数の疾患を引き起こす形に折りたたむことができるのか。 「アミロイド多型を効率的に予測する能力は、有害なタンパク質凝集を防ぐために将来のブレークスルーを導く可能性があります。これは、世界で最も差し迫った神経変性の課題のいくつかに取り組むための重要なステップです」 この研究の他の著者には、共同ファーストの著者であるLiangyue GuoとQilin Yuと、Changping LaboratoryのDi WangとXiaoyu Wuが含まれます。この研究は、国立科学財団、ウェルチ財団、そして変化する研究所からの支援を受けました。 ソース：ジャーナルリファレンス：グオ、L。、 et al。 （2025）AIを使用したアミロイドフィブリルの多型景観を生成する：リボンフォールド。 pnas。 doi.org/10.1073/pnas.2501321122。 #AIツールマップはアルツハイマー病とパーキンソン病に関連する誤って折り畳まれたタンパク質