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    L’outil d’IA de simulation moléculaire révèle la structure non résolue de la protéine transporteuse
    La simulation moléculaire avec l'IA révèle une conformation non résolue du transporteur d'oxalate, importante pour éviter les calculs rénaux. Crédit :Kei-ichi Okazaki

    Dans une étude révolutionnaire, des chercheurs ont dévoilé un état conformationnel jusqu'alors inconnu d'une protéine de transport cruciale, OxlT, qui joue un rôle essentiel dans la prévention de la formation de calculs rénaux. Cette découverte, réalisée grâce à des méthodes informatiques avancées, offre de nouvelles informations sur la fonction des protéines et les cibles thérapeutiques potentielles.



    Les protéines sont les éléments constitutifs de la vie et remplissent des fonctions essentielles dans chaque organisme vivant. Les protéines transporteuses, comme OxlT, sont particulièrement importantes car elles transportent des substances vitales à travers les membranes cellulaires. OxlT, présent dans la bactérie dégradant l'oxalate Oxalobacter formigenes, joue un rôle déterminant dans la gestion des niveaux d'oxalate dans le corps humain.

    Un excès d’oxalate peut entraîner des calculs rénaux, un problème de santé douloureux et répandu. Comprendre la fonction d'OxlT est crucial, mais jusqu'à présent, les scientifiques manquaient de connaissances complètes sur ses différents états structurels, en particulier la conformation ouverte vers l'intérieur, une partie essentielle de son mécanisme de transport.

    Cette étude, dirigée par Jun Ohnuki et ses collègues, a utilisé des techniques informatiques avancées pour simuler la dynamique de la protéine OxlT. Ils ont utilisé la dynamique moléculaire accélérée gaussienne (GaMD) et AlphaFold2, un outil d'apprentissage automatique de pointe, pour explorer la structure et la fonction d'OxlT. L'article intitulé « Accelerated Molecular Dynamics and AlphaFold Uncover a Missing Conformational State of Transporter Protein OxlT » est publié dans The Journal of Physical Chemistry Letters. .

    L’équipe a prédit avec succès la conformation insaisissable ouverte vers l’intérieur d’OxlT, une étape importante dans la compréhension de son cycle fonctionnel complet. Cette conformation a révélé qu'OxlT préfère se lier au formiate plutôt qu'à l'oxalate dans cet état, un aspect crucial de son rôle dans la gestion de l'oxalate.

    En outre, la recherche a identifié des résidus d'acides aminés spécifiques essentiels à cette transition conformationnelle, une découverte qui pourrait avoir des implications plus larges pour la compréhension de la dynamique des protéines.

    Les implications de cette recherche s’étendent au-delà d’une seule protéine. La méthodologie et les informations obtenues grâce à cette étude fournissent un modèle pour explorer la dynamique d'autres protéines, en particulier les protéines de transport, qui sont souvent des cibles pour des médicaments thérapeutiques.

    Comprendre ces protéines à un niveau détaillé peut conduire au développement de traitements plus efficaces pour diverses affections. De plus, cette recherche illustre la puissance de la combinaison de la biologie computationnelle et de l'apprentissage automatique, un domaine en évolution rapide qui promet de percer bon nombre des mystères les plus complexes de la biologie.

    En comblant une lacune cruciale dans notre compréhension de la protéine OxlT, cette étude contribue non seulement aux progrès potentiels dans la prévention des calculs rénaux, mais ouvre également la voie à de futures percées dans la recherche biomédicale.

    L'équipe de recherche comprend Jun Ohnuki, Titouan Jaunet-Lahary et Kei-ichi Okazaki du Centre de recherche en sciences informatiques de l'Institut des sciences moléculaires (IMS) du NINS. L'équipe est complétée par Atsuko Yamashita de l'École supérieure de médecine, de dentisterie et de sciences pharmaceutiques de l'Université d'Okayama.

    Plus d'informations : Jun Ohnuki et al, Accelerated Molecular Dynamics et AlphaFold découvrent un état conformationnel manquant de la protéine transporteuse OxlT, The Journal of Physical Chemistry Letters (2024). DOI :10.1021/acs.jpclett.3c03052

    Informations sur le journal : Journal des lettres de chimie physique

    Fourni par les Instituts nationaux des sciences naturelles




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