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【introduzione】oltre alla progettazione delle proteine ​​e alla scoperta di farmaci, un recente articolo pubblicato su nature ha sbloccato nuovi usi per grandi modelli biologici come alphafold, rivelando le relazioni biologiche e la storia evolutiva.

nel luglio di quest'anno, il team esmfold, che è stato sciolto da meta, ha ricominciato con successo e ha rilasciato il suo ultimo grande modello di scienze della vita esm3, con lo slogan "utilizzo di un modello linguistico per simulare 500 milioni di anni di evoluzione".

indirizzo del documento: https://evolutionaryscale-public.s3.us-east-2.amazonaws.com/research/esm3.pdf

questo utilizzo è stato rapidamente catturato con attenzione dai biologi.

in molti lavori pubblicati di recente, gli scienziati utilizzano modelli come alphafold ed esmfold per ridisegnare la linea virale ed esplorare alcune sorprendenti “affinità”.

questi risultati non solo possono rivelare la storia evolutiva delle famiglie di virus, ma ci permettono anche di affrontare meglio i futuri rischi biochimici.

utilizzando metodi tradizionali, gli scienziati dovrebbero comprendere l’evoluzione virale sulla base dei risultati dei confronti del genoma.

tuttavia, rispetto ai mammiferi, la velocità di evoluzione dei virus può essere considerata veloce come un fulmine. soprattutto per i virus i cui geni sono composti da rna, il numero e la complessità dei genomi da confrontare aumenteranno rapidamente.

inoltre, l'evoluzione dei virus non deriva solo da mutazioni genetiche, ma possono anche acquisire materiale genetico da altri organismi, il che rende più difficile identificare le "relazioni relative" dei virus. sequenze genetiche che sembrano molto diverse possono nascondere relazioni molto profonde e distanti tra i virus.

rispetto ai geni virali, la forma o la struttura delle proteine ​​che codificano tendono a cambiare più lentamente. tuttavia, joe grove, virologo molecolare dell'università di glasgow nel regno unito, ha affermato che prima della comparsa di strumenti come alphafold, anche il virus. la struttura proteica dell'intera famiglia di virus è stata molto lenta. la ricerca e il confronto sono difficili da completare con i metodi tradizionali.

un recente articolo pubblicato da grove e dal suo team su nature ha utilizzato la potenza di modelli di grandi dimensioni per rivelare la storia evolutiva della famiglia flaviviridae attraverso la struttura delle glicoproteine.

indirizzo cartaceo: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07899-8

i flavivirus includono il virus dell’epatite c, il virus della dengue e il virus zika, nonché alcuni dei principali agenti patogeni animali, nonché specie che possono rappresentare nuove minacce per la salute umana.

come i virus entrano nelle cellule

da quando è stata diffusa la vaccinazione, l’epatite c è diventata una malattia infettiva con la quale abbiamo meno familiarità, ma questo virus provoca ancora centinaia di migliaia di morti ogni anno.

se vogliamo sviluppare un vaccino contro l’epatite c più efficace, dobbiamo capire su quali proteine ​​il flavivirus si basa per entrare nelle cellule (comprese le glicoproteine). queste proteine ​​determinano anche quali ospiti il ​​virus può infettare.

se le studi e le confronti solo a livello di sequenza, scoprirai che le proteine ​​di ciascun virus sono così diverse che è difficile trovare connessioni significative. ma se usiamo la funzione di previsione della struttura proteica di grandi modelli biologici, questo problema sarà facilmente risolto.

i ricercatori hanno utilizzato il modello alphafold 2 di deepmind e lo strumento di previsione della struttura esmfold sviluppato da meta per generare più di 33.000 strutture previste per 458 proteine ​​di flavivirus.

previsione strutturale della glicoproteina del virus dell'epatite c

il motivo per cui vengono utilizzati entrambi i modelli alphafold ed esmfold è dovuto ad una differenza essenziale tra i due.

l'input di alphafold dipende da sequenze multiple di proteine ​​simili, ma esmfold è diverso. è un "modello di linguaggio proteico" addestrato su decine di milioni di sequenze proteiche può accettare solo sequenze ritardate come input, quindi è molto adatto per in -analisi approfondita dei virus più "misteriosi".

le previsioni di queste strutture hanno portato i ricercatori a scoprire alcune connessioni inaspettate. alcuni parenti apparentemente non imparentati dei flavivirus possono anche utilizzare proteine ​​simili come "chiavi" per entrare nelle cellule.

ad esempio, il sistema di infezione cellulare utilizzato dall’epatite c è molto simile ai pestivirus, compresa la più classica peste suina e altri agenti patogeni animali.

gli strumenti ausiliari dell’intelligenza artificiale possono anche dirci che il “sistema di ingresso” utilizzato dall’epatite c e dal pestivirus è molto diverso da altri virus. anche grove ha difficoltà a spiegarlo: "per l'epatite c e i suoi parenti, non sappiamo da dove provenga il loro sistema di ingresso. può darsi che quei virus siano stati inventati molto tempo fa."

ottieni proteine ​​"piratate" dai batteri

oltre ai pestivirus, la struttura prevista ha aiutato anche i flavivirus a trovare due "parenti": il virus zika e il virus dengue. le loro proteine ​​di ingresso sembrano avere la stessa origine, inoltre i flavivirus sembrano "rubarli" ai batteri e affermarli come se fosse suo.

previsione della struttura delle proteine ​​del virus dengue utilizzando colabfold–alpahfold2

in precedenza, anche il team di mary petrone, virologa dell'università di sydney, aveva scoperto un simile comportamento di "furto" in uno strano flavivirus.

"il furto di geni potrebbe aver avuto un ruolo determinante nell'evoluzione dei flavivirus più di quanto si pensasse in precedenza", ha affermato.

david moi, biologo computazionale dell’università di losanna in svizzera, sottolinea inoltre che la ricerca sui flavivirus è solo la punta dell’iceberg se si considera il potenziale non sfruttato degli strumenti assistiti dall’intelligenza artificiale.

con l’aiuto dell’intelligenza artificiale si potrebbe riscrivere la storia evolutiva di altri virus e perfino di molti organismi cellulari.

"racconteremo le loro storie con una nuova generazione di strumenti. ora che possiamo vedere più lontano, la storia evolutiva di tutti questi organismi deve essere aggiornata."

tra i tanti misteri irrisolti delle scienze della vita, l’enorme energia sprigionata dall’intelligenza artificiale ci permette di vedere l’alba delle risposte e ci fa anche attendere con ansia il giorno in cui la storia verrà riscritta.