Forscher verwenden KI, um neue Genfamilien in Darmbakterien zu entdecken

Membransignalsystem von darminfizierenden Bakterien. Bildnachweis: UT Southwestern Medical Center

Mithilfe künstlicher Intelligenz haben Forscher von UT Southwestern eine neue Familie von Sensorgenen in Darmbakterien entdeckt, die durch Struktur und wahrscheinlich Funktion, aber nicht durch genetische Sequenz miteinander verbunden sind. Die Ergebnisse, veröffentlicht in PNASbieten eine neue Möglichkeit, die Rolle von Genen in nicht verwandten Arten zu identifizieren, und könnten zu neuen Wegen zur Bekämpfung bakterieller Darminfektionen führen.

„Wir haben Ähnlichkeiten in diesen Proteinen in umgekehrter Reihenfolge identifiziert. Anstatt Sequenzen zu verwenden, hat Lisa nach Übereinstimmungen in ihrer Struktur gesucht“, sagte Kim Orth, Ph.D., Professor für Molekularbiologie und Biochemie, der Co-Leiter der Studieren Sie mit Lisa Kinch, Ph.D., einer Bioinformatikerin in der Abteilung für Molekularbiologie.

Das Labor von Dr. Orth konzentriert sich seit langem darauf, zu untersuchen, wie Meeres- und Flussmündungen funktionieren Bakterien Infektionen verursachen. Im Jahr 2016 nutzten Dr. Orth und ihre Kollegen die Biophysik, um die Struktur von zwei Proteinen namens VtrA- und VtrC-Komplex zu charakterisieren, die in einem Konzert zusammenarbeiten Bakterienarten bekannt als Vibrio parahaemolyticus. Sie und ihr Team entdeckten dann den VtrA/VtrC-Komplex in V. parahaemolyticus – der häufig die Ursache von Lebensmittelvergiftungen durch kontaminierte Schalentiere ist –, der Galle von der Bakterienzelloberfläche wahrnimmt und ein Signal sendet, um eine chemische Kaskade auszulösen, die diese Mikrobe zum Eindringen veranlasst die Darmzellen seines menschlichen Wirts.

Obwohl VtrA einige strukturelle Merkmale mit einem Protein namens ToxR teilt, das in einem verwandten Bakterium namens Vibrio cholerae gefunden wird, das Cholera verursacht, war unklar, ob ein Homolog für VtrC auch in diesem oder einem anderen Bakterium existierte.

“Wir hatten noch nie so etwas wie VtrC gesehen”, sagte Dr. Kinch. „Aber wir dachten, dass es andere Proteine ​​wie dieses geben muss.“

Ohne bekannte Gene mit ähnlichen Sequenzidentitäten wie VtrC wandten sich die Forscher einer erst vor zwei Jahren veröffentlichten Software namens AlphaFold zu. Dies künstliche Intelligenz Das Programm kann die Struktur einiger Proteine ​​anhand der für sie kodierenden genetischen Sequenz genau vorhersagen – Informationen, die zuvor nur durch mühsame Arbeit im Labor zusammengetragen wurden.

AlphaFold zeigte, dass a Protein genannt ToxS in V. cholerae ist VtrC in seiner Struktur sehr ähnlich, obwohl die beiden Proteine ​​keine erkennbaren Teile ihrer genetischen Sequenz gemeinsam hatten. Als die Forscher in anderen Organismen nach Proteinen mit ähnlichen Strukturmerkmalen suchten, fanden sie Homologe für VtrC in mehreren anderen enterischen Bakterienarten, die für menschliche Krankheiten verantwortlich sind, darunter Yersinia pestis (das die Beulenpest) und Burkholderia pseudomallei (verursacht eine tropische Infektion namens Melioidose). Jedes dieser VtrC-Homologe scheint mit Proteinen zusammenzuarbeiten, die VtrA strukturell ähnlich sind, was darauf hindeutet, dass ihre Rollen die gleichen sein könnten wie die in V. parahaemolyticus.

Dr. Orth sagte, dass diese strukturellen Ähnlichkeiten schließlich zu Arzneimitteln führen könnten, die Zustände behandeln, die durch verschiedene infektiöse Organismen verursacht werden, die auf ähnlichen pathogenen Strategien beruhen.


Studie findet Erkennungsmechanismus bei Lebensmittelvergiftungswanzen


Mehr Informationen:
Lisa N. Kinch et al, Co-Komponenten-Signaltransduktionssysteme: Schnell entwickelnde Virulenzregulationskassetten in Darmbakterien entdeckt, Proceedings of the National Academy of Sciences (2022). DOI: 10.1073/pnas.2203176119

Zur Verfügung gestellt von
UT Southwestern Medical Center


Zitat: Researchers use AI to detect new family of genes in darmbacteria (2022, 2. Juli), abgerufen am 2. Juli 2022 von https://phys.org/news/2022-07-ai-family-genes-gut-bacteria.html

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