科學家已經(jīng)開發(fā)出了第一款軟件，可以預測淀粉樣蛋白原纖維中能夠共聚集的蛋白質(zhì)對，準確率超過 94%。

《醫(yī)學快訊》

4月19日消息

圣彼得堡國立大學（Saint Petersburg State University，SPbU）和法國蒙彼利埃大學（University of Montpellier）的科學家已經(jīng)開發(fā)出了第一款軟件，可以預測淀粉樣蛋白原纖維中能夠共聚集的蛋白質(zhì)對，即蛋白質(zhì)相互附著的過程。他們的研究表明，這款軟件的準確率超過 94%。相關(guān)工作已發(fā)表在《分子生物學雜志》（Journal of Molecular Biology）上[1]。

研究于2024年1月5日發(fā)表在《Journal of Molecular Biology》（最新影響因子：5.6）雜志上

淀粉樣蛋白是蛋白質(zhì)聚集體，與許多嚴重且無法治愈的疾病有關(guān)，例如阿爾茨海默病、帕金森病和亨廷頓病等等。然而，淀粉樣蛋白的存在并不總是病理性的，它們中的許多在細胞中具有功能性的“有益”作用�？茖W家們表示，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的變化會引發(fā)淀粉樣蛋白原纖維的聚集。在過去幾年中，已經(jīng)積累了大量關(guān)于不同淀粉樣蛋白形成蛋白共聚集的數(shù)據(jù)。

來自圣彼得堡國立大學和蒙彼利埃大學的遺傳學家和生物技術(shù)專家團隊是世界上第一個提出生物信息學方法 AmyloComp 的團隊，該方法可用于識別能夠共聚集的蛋白質(zhì)對，即能夠相互結(jié)合的蛋白質(zhì)對。這款軟件采用 Python 編程語言編寫，并可作為在線應用程序使用 [2]。

“淀粉樣蛋白看起來像原纖維。它們形成了一種分布在纖維上的許多分子的‘堆疊’。傳統(tǒng)上，淀粉樣蛋白原纖維由同一蛋白質(zhì)的多個拷貝組成。在這種情況下，它們是均質(zhì)的并且具有相同的結(jié)構(gòu)。然而， 我們試圖找到的是不同蛋白質(zhì)在共同原纖維中的共聚集，即同一淀粉樣蛋白原纖維中不同蛋白質(zhì)的堆積。”圣彼得堡國立大學遺傳學與生物技術(shù)系副教授、該研究的合著者 Stanislav Bondarev 說。

據(jù) Stanislav Bondarev 介紹，圣彼得堡國立大學科學家開發(fā)的 AmyloComp 軟件在模型數(shù)據(jù)集上顯示出超過 94% 的準確率，并且還可以可靠地對已知的蛋白質(zhì)共聚集的陽性和陰性示例進行分類。因此，蛋白質(zhì)的共聚集在人體中可以發(fā)揮各種生物學作用。

一方面，“淀粉樣蛋白級聯(lián)”（amyloid cascad）假說很久以前就被提出來了。該假說認為，病理性的淀粉樣蛋白聚集體可以觸發(fā)其他蛋白質(zhì)的聚集。另一方面，一些重要的生物過程需要不同淀粉樣形成蛋白的共聚集。已知的共聚集的例子包括人類蛋白質(zhì) RIPK1 和 RIPK3。這種共聚集是觸發(fā)抗病毒反應時信號級聯(lián)的一部分。AmyloComp 軟件可以在蛋白質(zhì)組尺度上識別類似的例子。

這款生物信息學工具是獨一無二的。其他生物信息學方法并不能模擬兩種淀粉樣蛋白的共聚集。圣彼得堡國立大學研究人員開發(fā)的方法基于兩種蛋白質(zhì)氨基酸序列的比較，并考慮了同一種淀粉樣蛋白原纖維內(nèi)不同蛋白質(zhì)堆疊的可能性。這種方法能夠識別出形成單一結(jié)構(gòu)的不同序列。

始創(chuàng)于1724年的俄羅斯圣彼得堡國立大學

始創(chuàng)于1220年的法國蒙彼利埃大學

參考文獻

Source：Saint Petersburg State University

Geneticists develop world's first bioinformatic tool to identify amyloids consisting of multiple copies of same protein

References：

[1].Stanislav A. Bondarev et al, AmyloComp: A Bioinformatic Tool for Prediction of Amyloid Co-aggregation, Journal of Molecular Biology (2024). DOI: 10.1016/j.jmb.2024.168437

[2]. https://bioinfo.crbm.cnrs.fr/index.php?route=tools&tool=30

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       原文標題 : 預測淀粉樣蛋白共聚集的生物信息學工具