AI snapt eiwitten nog niet helemaal
Wat een bloedproteïne ons leert over de grenzen van AI
Onderzoekers van de Vrije Universiteit Brussel, de Interuniversitaire Bioinformatica-instelling in Brussel en de Universiteit Gent hebben ontdekt dat een belangrijk eiwit in ons bloed, alfa-1-zuur glycoproteïne (AGP), zich veel ingewikkelder gedraagt dan kunstmatige intelligentie (AI) kan voorspellen.
AGP komt veel voor in ons bloed en speelt een rol bij ontstekingen en kanker. Ook beïnvloedt het hoe medicijnen in ons lichaam werken. Maar hoewel wetenschappers al tientallen jaren onderzoek doen naar dit eiwit, blijft het lastig te begrijpen. Dat komt doordat het eiwit versierd is met ingewikkelde suikermoleculen, ‘glycanen’ genoemd. Die veranderen constant van vorm, waardoor het eiwit zich telkens anders gedraagt.
Dr. Bhawna Dixit onderzocht AGP voor haar doctoraat. Ze ontdekte dat zelfs kleine veranderingen in de genetische opbouw van AGP – veranderingen die je bijvoorbeeld bij kankerpatiënten ziet – het gedrag van het eiwit helemaal kunnen veranderen. En als je dan ook nog kijkt naar de glycanen, die ook mee veranderen afhankelijk van ziektes of ontstekingen, wordt het beeld nóg ingewikkelder.
“Eén kleine verandering op de juiste plek kan het hele gedrag van het eiwit veranderen,” zegt Dr. Dixit. “Dat is belangrijk voor medicijnen op maat, want niet iedereen reageert hetzelfde.”
In een vervolgstudie keken de onderzoekers of AlphaFold, een bekende AI die eiwitstructuren voorspelt, deze complexe veranderingen goed kon inschatten. Helaas niet. AlphaFold doet het goed bij de stijve, vaste delen van eiwitten, maar het lukt niet om de flexibele, bewegende delen goed te voorspellen. In laboratoriumtesten bleek dat de AI die flexibele delen te simpel voorstelt.
“AI-modellen zoals AlphaFold zijn getraind op vaste plaatjes van eiwitten,” legt Dixit uit. “Maar veel eiwitten zijn juist heel beweeglijk. Daar moeten we echt mee oppassen.”
De bevindingen laten zien dat AI geweldige dingen kan, maar dat het nog niet alles begrijpt, zeker niet als het gaat om ingewikkelde processen in ons lichaam. Daarom blijft echt experimenteren in het lab onmisbaar. De samenwerking tussen mens en machine is dus belangrijker dan ooit.
Wil je zelf zien hoe AI het doet in vergelijking met echte meetgegevens? Bekijk dan de interactieve website:
🔗 https://bio2byte.be/af_nmr_nma
Referenties:
- Dixit, B., Vranken, W., & Ghysels, A. (2023). Conformational dynamics of α‐1 acid glycoprotein (AGP) in cancer. DOI
- Gavalda-Garcia, J., Dixit, B., Díaz, A., Ghysels, A., & Vranken, W. (2024). Gradations in protein dynamics captured by experimental NMR are not well represented by AlphaFold2 models. DOI
Contact:
Bhawna Dixit: Bhawna.dixit@vub.be
