KI SpotlightNewsKI sagt 2.895 Proteinpartnerschaften in menschlichen Mitochondrien voraus
Forschende von Texas A&M AgriLife Research haben mit einem KI-Werkzeug mögliche Partner unter rund 1.100 Mitochondrienproteinen berechnet. Für Patienten und Kliniken ergibt sich daraus bisher kein Handlungsbedarf.
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◆ Fakten auf einen Blick
- Texas A&M AgriLife Research hat eine Studie zum vorhergesagten Interaktom des menschlichen Mitochondrienproteoms veröffentlicht.
- Ein KI-Werkzeug screente rund 1.100 Mitochondrienproteine, über 630.000 Kombinationen, auf mögliche Partnerschaften.
- Das Team identifizierte 2.895 wahrscheinliche Proteinpartnerschaften, mehr als die Hälfte davon bisher unberichtet.
- 85 bisher uncharakterisierte Proteine erhielten erstmals wahrscheinliche Interaktionspartner.
- Viele krankheitsassoziierte Proteine werden mit bisher unbekannten Signalwegen verknüpft, mögliche Diagnose- und Therapieziele.
895 vorhergesagte Proteinpartnerschaften in menschlichen Mitochondrien
Forschende von Texas A&M AgriLife Research haben am Rechner vorhergesagt, welche Proteine der menschlichen Mitochondrien miteinander wechselwirken. Die Studie „The predicted interactome of the human mitochondrial proteome“ ist in Nature Communications erschienen. Sie nennt 2.895 wahrscheinliche Partnerschaften. Mehr als die Hälfte davon war bisher nicht berichtet.
Geleitet wurde die Arbeit von Abhinav Swaminathan im Labor von Vishal Gohil, Professor am Department of Biochemistry and Biophysics der Texas A&M University. Ausgangspunkt ist eine Wissenslücke. Für viele Mitochondrienproteine ist die biochemische Funktion ungeklärt. Lassen sich Funktionen aus Interaktionspartnern ableiten, geben neue Partner Hinweise auf mögliche Aufgaben. Nach den Berichten erhalten 85 bisher uncharakterisierte Proteine erstmals wahrscheinliche Partner.
AlphaFold-Multimer sortiert über 630.000 Proteinpaare
Das Team prüfte alle Paarungen von rund 1.100 menschlichen Mitochondrienproteinen, insgesamt mehr als 630.000 Kombinationen. Als Klassifikator diente ein KI-Werkzeug, das laut hyper.ai auf AlphaFold-Multimer von Google DeepMind beruht und ursprünglich 2022 entwickelt wurde. AlphaFold-Multimer sagt Strukturen von Proteinkomplexen voraus. In dieser Studie trennte es wahrscheinliche von unwahrscheinlichen Paaren.
Ob die Methode gegenüber früheren proteomweiten AlphaFold-Screens neu ist, lässt sich anhand der vorliegenden Quellen nicht klären. Offen bleiben ebenso die verwendeten Schwellenwerte, eine experimentelle Überprüfung der Vorhersagen und die Frage, ob die Daten frei verfügbar sind.
Krankheitsproteine und die Grenzen der Vorhersage
Mutationen in rund 30 Prozent der Mitochondrienproteine stehen mit Erkrankungen in Verbindung, darunter Krebs, Parkinson, Alzheimer und seltene erbliche Stoffwechselstörungen. Die Vorhersagen verknüpfen viele dieser krankheitsassoziierten Proteine mit bisher unbekannten Signalwegen. Die Autoren sehen darin mögliche Ansatzpunkte für Diagnostik und Therapie.
Das ist eine Perspektive, kein belegter Wirkstoffkandidat. Die Vorhersagen müssten im Labor erst bestätigt werden. Ob einzelne Partnerschaften standhalten, ist offen. Für Patientinnen, Patienten und Kliniken folgt aus der Arbeit derzeit kein Handlungsbedarf.
