Wie die Kraft des Proteins entdeckt wird

Die Light Gas Gun an der University of Kent ist ein unhandliches Gerät, das für mich eher wie eine Drehbank als wie eine Waffe aussieht.

Trotz ihres schwerfälligen Aussehens kann die Waffe Projektile mit einer Geschwindigkeit von 1,5 km pro Sekunde oder etwa 3.500 Meilen pro Stunde abfeuern, was fast der doppelten Geschwindigkeit einer Kugel entspricht.

Heute wurde es mit einem Stück Basaltgestein, etwas kleiner als eine Erbse, beladen, das in ein ganz besonderes Gel gestrahlt wird.

Das Gel besteht aus dem Protein Talin – oder zumindest einer Version des Proteins, die verfeinert und optimiert wurde, um ihm eine außergewöhnliche Fähigkeit zu verleihen, Stöße zu absorbieren, wie wir gleich herausfinden werden.

Wir werden aus dem Waffenraum getrieben und nach einem kurzen Countdown drückt der Waffenführer Luke Alesbrook den Knopf und löst die Waffe aus.

Zurück im Inneren steigt Rauch aus dem Lauf der Waffe, als das Ziel entfernt wird. Bei der Inspektion wurde festgestellt, dass das Gel ein wenig herumgeschoben wurde, aber erstaunlicherweise immer noch intakt ist.

Wichtig ist, dass die Metallplatte hinter dem Gel nicht beschädigt wird. Ohne das Gel hätte der Basalt ein Stück aus der Platte herausgerissen.

Talin kann dank einzigartiger mechanischer Eigenschaften Kräfte absorbieren. Seine Struktur besteht aus Spiralen aus Aminosäuren – den Bausteinen von Proteinen – die Bündel bilden. Beim Ziehen entfalten sich die Bündel, wodurch sich die Länge des Proteins um den Faktor 10 erhöht.

Wenn die Spannung nachlässt, schnappen die Bündel wie eine Feder in ihre ursprüngliche Position zurück.

Prof. Ben Goult erforschte die Struktur von Talin und wie es auf Kräfte reagiert, und gemeinsam mit seiner Kollegin Prof. Jennifer Hiscock kamen sie auf die Idee, Talin zu einem stoßabsorbierenden Material zu machen.

„Ich bin buchstäblich in Bens Büro gewandert und er hat über sein wunderbares Protein gesprochen. Und ich habe gesagt, wir müssen eine kugelsichere Weste herstellen – das ist es, was wir tun müssen“, sagt sie.

Ab 2016 entwickelte ihr Team eine Möglichkeit, die Talin-Proteine ​​zu einem Gitter zusammenzufügen – wie ein Netz mit einer fast cartoonartigen Fähigkeit, sich zu dehnen und zurückzufedern.

Es war ein langer Weg für Prof. Goult, der sich seit 2005 mit der Erforschung der mechanischen Eigenschaften von Talin und seiner Struktur beschäftigt.

„Es war nicht einfach. Ein sechsköpfiges Team brauchte vier Jahre, um die Proteinstruktur von Talin herauszufinden, und weitere vier Jahre, um herauszufinden, wie Talin auf Kraft reagiert“, sagt er.

Proteine ​​sind kompliziert zu entschlüsselnde Moleküle. Sie bestehen aus einer Kette von Aminosäuren, ein bisschen wie Perlen auf einer Schnur. Es gibt 20 verschiedene natürlich vorkommende Aminosäuren – oder Perlen – und daher gibt es eine verblüffende Anzahl an Kombinationsmöglichkeiten.

Traditionell wurden diese Strukturen mithilfe von Elektronenmikroskopie und Röntgenkristallographie ermittelt, ein Prozess, der Jahre dauern konnte.

Doch in den letzten Jahren hat künstliche Intelligenz (KI) den Prozess revolutioniert und die Strukturen von Hunderten Millionen Proteinen vorhergesagt.

Ein wichtiges Ereignis ereignete sich im November 2020, als AlphaFold bei CASP 14, einer alle zwei Jahre stattfindenden Bewertung, bei der verschiedene Computerprogramme die Struktur von Proteinen vorhersagen, am besten abgeschnitten hat.

AlphaFold übertraf nicht nur konkurrierende Systeme, es sagte auch die Struktur der Proteine ​​mit einer Genauigkeit voraus, die weit über die der Konkurrenz hinausging.

„Das war ziemlich verrückt“, sagt Kathryn Tunyasuvunakool, die zusammen mit anderen bei DeepMind mit Sitz in London, der KI-Abteilung von Alphabet, der Muttergesellschaft von Google, an der Entwicklung von AlphaFold beteiligt war.

„Wir wussten, dass wir bei diesem CASP intern ziemlich gute Ergebnisse erzielt hatten. Aber es war überhaupt nicht klar, ob andere Leute ähnliche Ergebnisse erzielen würden. Ich schätze, es war eine kleine Überraschung für uns, zu sehen, wie groß das war.“ „Die Marge wurde mit anderen Gruppen verglichen“, sagt Frau Tunyasuvunakool.

Diese Version von AlphaFold – AlphaFold2 – war so gut, dass im nächsten Wettbewerb alle leistungsstärksten Teams Versionen davon verwendeten.

Dank AlphaFold und seinen Nachkommen ist die Datenbank der Proteinstrukturen von einigen Hunderttausend auf Hunderte Millionen angewachsen.

Für Wissenschaftler und Forscher, insbesondere in der Arzneimittelentwicklung, ist dies eine Goldgrube. Proteine ​​mit Strukturen, die für bestimmte Anwendungen vielversprechend erscheinen, beispielsweise für die Bindung an eine Krebszelle, können schneller als je zuvor identifiziert werden – das Forschungstempo hat sich beschleunigt.

Aber auch AlphaFold hat seine Grenzen. Proteine ​​wirken oft durch Interaktion mit anderen Molekülen und AlphaFold kann derzeit nur den Proteinanteil vorhersagen.

Und wie Prof. Goult mit Talin herausfand, sind Proteine ​​dynamische Moleküle, die ihre Form ändern. AlphaFold kann Forschern ein statisches Bild liefern, diese Änderungen jedoch nicht modellieren.

Darüber hinaus möchten Wissenschaftler möglicherweise auch Proteine ​​von Grund auf entwickeln, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Darauf konzentriert sich Prof. David Baker, Leiter des Instituts für Proteindesign an der University of Washington, etwas außerhalb von Seattle.

Sein Team hat eine künstliche Intelligenz auf Basis von DALL-E entwickelt, einer KI, die Originalbilder erzeugt.

Es heißt RF-Diffusion und wurde trainiert, indem bekannte Proteine ​​zerlegt und dann schrittweise wieder zusammengesetzt wurden.

Wissenschaftler, die RF-Diffusion nutzen, entscheiden über eine bestimmte Eigenschaft, die sie von einem neuen Protein erwarten – vielleicht einen Katalysator für eine bestimmte Art chemischer Reaktion oder ein Protein, das an ein bestimmtes Ziel binden kann.

Sie können ihre Anforderungen in RF Diffusion einspeisen und es wird eine geeignete Proteinstruktur entstehen.

„Ich denke, dass die HF-Diffusion im Vergleich zu dem, was wir vorher hatten, eine große Veränderung darstellt“, sagt Prof. Baker.

„Das Potenzial, Proteine ​​zu entwickeln, die so viele verschiedene Probleme lösen, ist wirklich groß“, fügt er hinzu.

Twitter-Inhalte zulassen?

Dieser Artikel enthält von Twitter bereitgestellte Inhalte. Wir bitten Sie um Ihre Erlaubnis, bevor etwas geladen wird, da möglicherweise Cookies und andere Technologien verwendet werden. Möglicherweise möchten Sie die externe Cookie-Richtlinie und die externe Datenschutzrichtlinie von Twitter lesen, bevor Sie sie akzeptieren. Um diesen Inhalt anzuzeigen, wählen Sie „Akzeptieren und fortfahren“.

Er sieht neue Behandlungsmöglichkeiten für Krebs, Neurodegeneration und Infektionskrankheiten. Die Industrie könnte von Katalysatoren profitieren, die Reaktionen beschleunigen oder effizienter machen können.

Darüber hinaus könnten laut Prof. Baker ganz neue Materialien entstehen. Für ihn machen die Möglichkeiten die Proteinforschung zu einem attraktiven Arbeitsplatz.

„Es ist derzeit ein äußerst spannendes Gebiet. Für junge Wissenschaftler, die gerade am Anfang ihrer Karriere stehen, ist es heute wahrscheinlich eines der aufregendsten Gebiete der Wissenschaft“, sagt er.

Mehr Geschäftstechnologie:

Zurück in Kent arbeiten die Professoren Goult und Hiscock daran, die Produktion ihres Proteins Talin zu steigern, wobei das Verteidigungsministerium dafür Gelder bereitstellt.

Die Idee besteht darin, genug von ihrem stoßdämpfenden Gel für einen viel größeren Test herzustellen. Die Kent-Wissenschaftler glauben, dass ihr Gel eines Tages in der Lage sein könnte, die Menge an schwerer Keramik zu reduzieren, die in heutigen kugelsicheren Platten verwendet wird.

Im Moment wundert sich Prof. Hiscock immer noch darüber, wie ihr Proteingel zusammenkommt.

„Es ist ein wunderschöner Prozess, seine Spontaneität und die Tatsache, dass all diese Moleküle zusammenkommen können, um diese faserigen Netzwerke zu bilden.“