使用人工智能加速NMR-based蛋白质结构的决心

像许多人一样参与核磁共振(NMR)谱,罗兰博士教授里克•原来感兴趣的技术,因为其跨学科性质。研究物理学但着迷于生物学,他当时唯一的研究领域(1990年代中期)跨越两个领域——核磁共振。他毕业论文的瑞士苏黎世联邦理工学院的教授k·伍斯里奇瑞士,是一个主要的动机,他说:“他们深入参与开发技术,和他们的专业知识是惊人的。我知道在这一点上,我想继续核磁共振。”

这种热情一直延续到今天。说:“我爱什么NMR里克•教授”的多功能性和解决技巧。你可以研究原子水平的交互与超过200个氨基酸的蛋白质结构…这是令人着迷的。虽然核磁共振的过程是复杂的,我喜欢的挑战建立光谱揭示什么。”

里克•教授的研究的广度也令人印象深刻,包括:与sub-Angstrom决议解决所谓的“多态结构”;了解蛋白质聚合在帕金森病的机制;调查酶参与癌症发展;提高核磁共振信噪比使用化学诱导动态核极化(CIDNP);使与NMR - sensing技术进步;并考虑self-aggregating晶体作为生命的起源的可能机制。

日常,即使他忙于监督15 - 20研究小组的研究人员和导致的会议在瑞士苏黎世联邦理工学院的一位高层人物,他仍然爱的实际方面技术:“大约一周一次,我访问我们的核磁共振设备设置实验和分析数据,”他说。

看着蛋白质使用核磁共振:制作电影和快照

里克•教授说,核磁共振的一个关键优势是能够提供一个了解蛋白质的行为在原子水平:“这有点像电影能够生成一个显示工厂操作,但按比例缩小100亿倍。”

这是与其他方法相比,里克•教授指出。“低温电子显微镜和x射线晶体学等方法当然有自己的价值,但由于这些方法只是让快照时间-蛋白质是冻结在矩阵或固定在一个晶体。这意味着你必须做很多工作来重建整个过程。“相比之下,他说,核磁共振带来了独特的能力来研究蛋白质在溶液中移动,打开了许多机会看到它们是如何工作的:“你可以开始了解他们如何折叠,他们如何移动,它们如何结合其他分子-这是一个非常强大和灵活的方法。”

新工具、新方法、新见解

这个功能是由高分辨率的仪器的可用性,包括力量1.2 GHz核磁共振系统安装在苏黎世理工学院于2020年6月。虽然他的时间在这个乐器是有限的,到目前为止,里克•教授已经被他所见过的印象:“我一直惊讶于峰值决议,这个乐器的概念,”他说。“虽然我知道会发生什么在理论上,它仍然是一个大惊喜,当我第一次看到了光谱”。

教授里克•计划使用新设备在两个主要方面。“首先,我们想开发新的方法对这些轨迹系统——我们总是推动核磁共振的边界,而你永远不知道它可能导致。直接应用程序可能不明显,但与NMR你几乎可以保证,在适当的时候,将会有一个研究领域,将受益于一个新的方法。我认为这是经常这种开放式的方式,“蓝天”类型的研究。

“其次,我们感兴趣的促进细胞内生物分子的理解,开发新的方法来治疗神经退行性疾病如帕金森症。一旦我们理解正在发生的事情在分子水平上,这些问题我们可以方法合理,最终开发新技术来治雷竞技怎么下载疗他们。”

使用人工智能来打破信息瓶颈

但这些研究可能是一个问题——数据。“进步在生物核磁共振是阻碍了数据的可用性和处理时间,”里克•教授说。“首先考虑数据可用性,值得注意的是,成千上万的蛋白质结构研究了核磁共振,只有一小部分有原始数据集用于其他研究人员。目前核磁共振的一个巨大的未解决的问题。”

但第二个困难——时间进行核磁共振实验和分析结果,是一个他认为他可以解决使用人工智能(AI)的快速发展的领域。

“现在,”他说,“这需要从六个月到几年完全描述一种蛋白质结构:把所有的测量和分析数据非常耗时,需要持续的专家判断。“这瓶颈抑制进步,他认为,找到一个解决方案是很困难的。“这并不容易加速获取核磁共振数据的过程。”他指出。“我们需要文化的限制生物媒体和准备样品进行分析,然后通过定义的时间运行核磁共振脉冲序列。但我们能做的就是更有效地使用核磁共振仪器上的时间和简化数据分析”。

里克•教授认为,人工智能提供了一个途径实现这两个目标:“通过训练算法生成的评估结果,然后进行自动更改实验动态,我们可以节省大量的时间,通过只运行这些脉冲序列,对于解决结构是必要的。因为仪器时间是昂贵的,在这个过程中我们也省钱。“里克•教授的工作在这一领域仍处于早期阶段,但他相信,一旦初步结果已经出版,这种方法的好处将是深远的。

一场革命在生物核磁共振数据处理?

那么,里克•教授认为可能是人工智能在日常的影响蛋白质结构测定使用核磁共振?

他的乐观:“想象一下如果我们可以生成一个蛋白质结构后,说,只有两个星期的数据采集和分析五个小时。现在这听起来遥不可及,但我想我们可以在1 - 2年内实际看到。如果是这样,我认为这将改变生物化学的方式,通过加速调查高度复杂的生物分子,突然让以前不切实际。”
这链接回到教授里克•早期一点的意想不到的应用基础研究。“你可以不一定预测发展可能出现的新方法。核磁共振领域的,也许有一种方法进行实验,表明单个水分子相互作用的蛋白质。如果是这样,会有用吗?也许会,但我们不会知道直到我们试一试。”
“我认为这是人性的一部分想要尝试新事物,即使你不能设想一个应用程序。在《科学》杂志上,这就意味着首先想出方法,和让你看到。”

合作和未来:从蛋白质结构动力学。

像许多研究者在核磁共振,里克•教授的工作取决于协作。”以及与力量的科学家密切合作,我们联系几个群体有助于我们的研究目标从不同的角度、采用不同的分析方法。蛋白质本身就是复杂的目标,尤其是一旦你加入聚合和崩溃的过程涉及神经退行性疾病。然后要使用多个人员使用不同的方法来提取的最大信息。”

这是一个范例,他热衷于推动合作的:“我们正在建立一个服务器,它将使我们能够提供一个基于ai NMR服务的合作者——你上传你的核磁共振数据,你回来和自动生成的结构。这是不错。”

这些和其他由里克•教授的团队进步,未来一定会是光明的。“在未来几年,我想我们会看到大多数NMR研究通过确定的重点,一方面,每年许多蛋白质结构,另一方面,去蛋白动力学分辨率原子结合动力学测量与多国有蛋白质结构测定,获得一个完整的移动和蛋白质是如何运作的。这是一个非常令人兴奋的前景。”

里克•教授的研究的更多信息,请访问https://chab.ethz.ch/forschung/institute-und-laboratorien/LPC.html
了解更多关于力量的核磁共振仪器,请访问//www.videcame.com/en/products-and-solutions/mr/nmr.html

罗兰博士教授里克•

物理化学教授Bio-NMR集团的化学和应用生物科学在苏黎世瑞士联邦技术研究所(ETH),自2007年起他一直在这里。在此之前,他是核磁共振设备主任La Jolla的索尔克生物研究所,加州。