Các nhà nghiên cứu đã phát triển PIONEER, phần mềm mới giúp đơn giản hóa việc xác định các tương tác protein-protein quan trọng với mục tiêu phát minh ra thuốc. Công cụ này tích hợp dữ liệu gen khổng lồ và cấu trúc protein thể lý, hỗ trợ các nhà nghiên cứu xác định các điểm tương tác có thể dẫn đến các phương pháp điều trị hiệu quả cho các bệnh như ung thư.
Các nhà khoa học từ Cleveland Clinic và Đại học Cornell đã phát triển phần mềm và cơ sở dữ liệu công khai trên internet, tạo ra công cụ có tên là PIONEER (Dự đoán Giao diện Tương tác Protein-Protein). PIONEER được sử dụng để xác định các loại thuốc tiềm năng cho nhiều loại ung thư và các bệnh phức tạp khác. Phát hiện của họ đã được công bố ngày 24-10 trên tạp chí Nature Biotechnology.
Tiến bộ trong nghiên cứu gen và khám phá thuốc
Trong khi nghiên cứu gen đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển thuốc, nhưng chỉ điều đó không thôi là chưa đủ, theo Tiến sĩ Feixiong Cheng, đồng tác giả nghiên cứu và giám đốc Trung tâm Gen tại Cleveland Clinic. Phát triển thuốc dựa trên dữ liệu gen có thể mất trung bình 10-15 năm, tính từ việc xác định gen gây bệnh đến bắt đầu thử nghiệm lâm sàng.
“Về lý thuyết, việc tạo ra thuốc mới dựa trên dữ liệu di truyền là phương pháp trực tiếp: các gen bị đột biến tạo ra protein bị đột biến,” Tiến sĩ Cheng nói. “Chúng tôi cố gắng tạo ra các phân tử không cho những protein gây ra gián đoạn các quá trình sinh học quan trọng bằng cách ngăn chặn chúng tương tác với protein khỏe mạnh, nhưng thực tế thì điều này nói dễ hơn làm.”
Một protein trong cơ thể chúng ta có thể tương tác với hàng trăm protein khác theo nhiều cách khác nhau, tạo thành một mạng lưới phức tạp các tương tác protein-protein được gọi là chuỗi tương tác, Tiến sĩ Cheng giải thích. Điều này trở nên phức tạp hơn khi các đột biến DNA gây bệnh được đưa vào. Một số gen có thể bị đột biến theo nhiều cách để gây ra cùng một bệnh, nghĩa là một tình trạng có thể liên quan đến nhiều chuỗi tương tác khác nhau do một protein đột biến khác nhau.
Ứng dụng AI để điều hướng các chuỗi tương tác phức tạp
Tiến sĩ Cheng đã hợp tác với Tiến sĩ Haiyuan Yu, giám đốc Trung tâm Proteomics Sáng tạo tại Đại học Cornell, để tạo ra công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm giúp các nhà nghiên cứu gen và phát triển thuốc xác định các tương tác protein-protein hứa hẹn nhất một cách dễ dàng hơn.
Nhóm nghiên cứu đã tích hợp lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn, bao gồm: trình tự gen của gần 100.000 người có các đột biến gây bệnh bẩm sinh hoặc phát sinh các đột biến đó sau này trong cuộc sống (thường là ung thư); cấu trúc ba chiều của hơn 16.000 protein người và dữ liệu về cách các đột biến DNA ảnh hưởng đến những cấu trúc này; và các tương tác đã biết giữa gần 300.000 cặp protein-protein khác nhau.
Các nhà nghiên cứu khi phát hiện ra đột biến liên quan đến bệnh có thể nhập dữ liệu đó vào PIONEER để cho ra một danh sách thứ tự các tương tác protein-protein có nguy cơ gây ra bệnh và có khả năng điều trị bằng thuốc. Các nhà khoa học sau đó có thể tìm kiếm bệnh theo tên để nhận danh sách các tương tác protein có thể gây ra bệnh, từ đó tiến hành nghiên cứu thêm. PIONEER được thiết kế để hỗ trợ các nhà nghiên cứu y sinh học chuyên về hầu hết các loại bệnh, bao gồm tự miễn, ung thư, tim mạch, chuyển hóa, thần kinh và hô hấp.
Tác động và kiểm chứng của PIONEER
Nhóm nghiên cứu đã kiểm chứng các dự đoán của cơ sở dữ liệu trong phòng thí nghiệm, tiến hành gần 3.000 đột biến trên hơn 1.000 protein và kiểm tra tác động của chúng đối với gần 7.000 cặp tương tác protein-protein. Các nghiên cứu sơ bộ dựa trên những phát hiện này đang được tiến hành để phát triển và thử nghiệm các phương pháp điều trị ung thư phổi và ung thư nội mạc tử cung.
Nhóm nghiên cứu cũng chứng minh rằng các đột biến trong tương tác protein-protein của mô hình có thể dự đoán tỷ lệ sống sót và tiên lượng cho các loại ung thư khác nhau, bao gồm cả ung thư sarcoma, một loại ung thư hiếm nhưng có thể gây tử vong. Họ cũng có thể dự đoán phản ứng của các loại thuốc chống ung thư trong các cơ sở dữ liệu dược học di truyền lớn.
Các nhà nghiên cứu cũng đã xác nhận thông qua thực nghiệm rằng các đột biến tương tác protein-protein giữa các protein NRF2 và KEAP1 có thể dự đoán sự phát triển của khối u trong ung thư phổi, mở ra một khả năng mới cho phát triển liệu pháp điều trị ung thư theo mục tiêu.
“Các nguồn lực cần thiết để thực hiện các nghiên cứu chuỗi tương tác protein là một rào cản đáng kể đối với hầu hết các nhà nghiên cứu di truyền,” Tiến sĩ Cheng cho biết. “Chúng tôi hy vọng rằng PIONEER có thể vượt qua các rào cản này để giảm bớt gánh nặng và giúp nhiều nhà khoa học có khả năng tiến xa hơn trong việc phát triển các liệu pháp mới.”
PIONEER, một công trình nghiên cứu hợp tác giữa Cleveland Clinic và Đại học Cornell, giúp các nhà nghiên cứu xác định các tương tác protein quan trọng cho việc phát triển thuốc. Ảnh: Science Daily
