生物學(xué)家發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)變異產(chǎn)生了驚人的強烈影響

可以清楚地區(qū)分任何兩個個體的遺傳物質(zhì)。慕尼黑工業(yè)大學(xué)(TUM)的計算生物學(xué)家現(xiàn)在已經(jīng)確定DNA變異的影響被大大低估了。新的見解可能會影響個性化醫(yī)療的進步。蛋白質(zhì)是生命的機器。沒有它們，沒有細(xì)胞可以發(fā)揮作用。大約20,000種蛋白質(zhì)負(fù)責(zé)人體的新陳代謝，生長和再生。蛋白質(zhì)的構(gòu)建塊是氨基酸。根據(jù)DNA中包含的確定的藍(lán)圖將它們組裝在細(xì)胞中。一項涉及60,000人血液樣本的廣泛研究表明，健康個體的蛋白質(zhì)之間存在驚人的廣泛差異。在兩個非相關(guān)個體中，平均20,000個構(gòu)件 - 即氨基酸 - 具有稱為SAV(單個氨基酸變體)的差異。美國麥克阿瑟實驗室已經(jīng)組裝了大約1000萬臺SAV。

“到目前為止，許多專家認(rèn)為大多數(shù)這些變異對蛋白質(zhì)功能沒有實質(zhì)性影響，”TUM生物信息學(xué)和計算生物學(xué)主席Burkhard Rost教授說。這個假設(shè)很難證明。對于如此大量的SAV，不能進行實驗研究。事實上，相關(guān)的實驗數(shù)據(jù)可用于少于0.01%的SAV。

TUM研究人員開發(fā)了一種通過計算機模擬預(yù)測SAV影響的方法。使用在實驗室實驗中獲得的數(shù)據(jù)，程序預(yù)測了99.99%SAV的可能影響，其中沒有任何已知的東西。“除了統(tǒng)計方法，我們還使用人工智能，尤其是機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這使我們能夠創(chuàng)建模型，”該研究的第一作者Yannick Mahlich解釋道。

研究人員對他們自己的結(jié)果感到驚訝。對于數(shù)百萬健康人蛋白質(zhì)中的SAV，預(yù)測會產(chǎn)生強烈的影響。預(yù)計在超過5%的人群中觀察到的序列變異對細(xì)胞功能的影響大于罕見的變異，即在不到1%的人群中觀察到的變異。

然而，計算生物學(xué)家無法確定效果的確切性質(zhì)。例如，這些變化可能影響我們檢測氣味或可能導(dǎo)致新陳代謝差異的能力; 它們可能導(dǎo)致疾病，或增加對病原體的免疫力。它們還可以影響個體對環(huán)境影響或藥物的反應(yīng)。“在日常生活中沒有發(fā)現(xiàn)這些影響，”羅斯特教授說。“但在某些條件下，其中一些可能變得很重要 - 例如，當(dāng)我們給予某種藥物或第一次暴露于某種影響時。”

在他看來，蛋白質(zhì)變異的影響不能簡單地歸類為好或壞。“個體之間以及人類與相關(guān)物種之間變異影響的比較表明，每個物種都會嘗試許多變異。” 在今天的條件下，這些甚至可能對個人有害。但是，如果環(huán)境條件發(fā)生變化，可以想象相同的變化可能有助于物種生存。

“研究變異對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和功能的影響才剛剛起步，”羅斯特教授說。然而，他相信新的見解將為個性化醫(yī)療的進步鋪平道路：“利用DNA發(fā)現(xiàn)個別蛋白質(zhì)的功能已經(jīng)存在的能力。未來我們也將能夠使用這些信息為個人確定最好的食物和藥物。“

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