Ученые из Университета Калифорнии в Сан-Диего в сотрудничестве со Стэнфордским университетом, Гарвардской медицинской школой и Университетом Британской Колумбии создали интерактивную карту клеток, ассоциированных с детскими костными опухолями, и раскрыли ранее неизвестные функции более чем 5 100 белков.

Как передает Axar.az, работа опубликована в журнале Nature.

По словам доктора Лии Шаффер, несмотря на то, что ученые уже знают состав всех белков в человеческой клетке, способы их взаимодействия и объединения в функциональные комплексы до сих пор оставались туманными.

«На первый взгляд кажется, что клетка полностью понятна, но реальность такова, что у нас нет подробного каталога деталей и сборочного руководства для каждого типа клеток», — отметила Шаффер.

Для создания карты исследователи проанализировали более 20 000 изображений клеточных структур, полученных с помощью флуоресцентной микроскопии. Благодаря этому подходу удалось выделить 275 отдельных белковых комплексов, а также определить 975 ранее неописанных функций белков. Например, недавно открытый белок C18orf21 теперь связывают с участием в обработке РНК, а DPP9, известный своей способностью расщеплять белки, показал связь с интерфероновой сигнализацией, важной для борьбы с инфекциями.

Особое внимание было уделено интеграции искусственного интеллекта в анализ данных. Используя возможности GPT-4, ученые смогли ускорить процесс интерпретации функций отдельных белков и их объединения в комплексы, что позволило создать «словарь» клеточных белков и наименовать обнаруженные комплексы. Этот инструмент оказался чрезвычайно эффективным, сокращая время, необходимое для анализа, и позволяя увидеть, как общая архитектура клетки меняется при заболеваниях.

Новая карта не только помогает лучше понять, как клетка функционирует в норме, но и дает ключ к пониманию молекулярных механизмов, лежащих в основе детского рака. Выявление 21 белкового комплекса, часто мутирующего при детских опухолях, позволяет направить усилия на изучение общих клеточных механизмов, нарушаемых мутациями, вместо анализа редких индивидуальных изменений.