Valorificarea inteligenței artificiale generative pentru a extinde setul de instrumente de direcționare mitocondrială

Un studiu condus de Institutul pentru Biologie Genomică Carl R. Woese, Universitatea din Illinois Urbana-Champaign propune o abordare inovatoare pentru proiectarea secvențelor de țintire mitocondrială (MTS – mitochondrial targeting sequences), utilizând un model de tip Variational Autoencoder (VAE). Lucrarea introduce o metodologie computațională prin care se pot genera peptide complet noi, capabile să direcționeze eficient proteinele către mitocondrii în diverse organisme eucariote, inclusiv S. cerevisiae, HEK293, N. benthamiana și R. toruloides.
Mitocondriile sunt organele celulare implicate în metabolismul energetic, sinteza de cofactori, și procese apoptotice. Din cauza rolului lor central în fiziologia celulară, ele sunt adesea ținta intervențiilor de inginerie metabolică și a strategiilor terapeutice pentru tratarea bolilor mitocondriale. Peste 99% dintre proteinele mitocondriale sunt codificate nuclear și necesită o secvență de țintire la N-terminală pentru a fi importate în organel. Aceste secvențe sunt, însă, puțin caracterizate, fiind deseori reutilizate, ceea ce poate duce la:

• Saturarea mecanismelor de import mitocondrial (complexele TOM/TIM);
• Competitivitate cu proteinele native;
• Instabilitate genetică în sisteme cu mai mulți enzimi direcționați simultan.

Prin urmare, este esențială diversificarea repertoriului de MTS-uri funcționale.

Despre studiu

Obiectiv și metodologie

Cercetătorii au dezvoltat un model VAE pentru generarea de secvențe MTS complet artificiale. Modelul a fost antrenat pe un set extins de date obținut din:

• 4.984 de secvențe din Swiss-Prot, verificate experimental sau predictiv;
• 56.660 de MTS-uri suplimentare, generate cu ajutorul modelului TargetP 2.0;
• Curățarea și filtrarea datelor (lungimi între 11–69 aminoacizi, eliminarea duplicatelor).

Modelul VAE include:

• Encoder – comprimă secvența într-un vector latent;
• Decoder – generează noi secvențe din spațiul latent;
• Optimizarea pierderilor de reconstrucție și Kullback-Leibler divergence.

Pentru validarea modelelor, au fost analizate în silico 730 de peptide generate:

• 90,14% dintre acestea au fost considerate funcționale de modelul DeepLoc 2.0;
• Doar 12,2% (pHMM) și 1,37% (modlAMP) din metodele clasice au fost eficiente.

Caracterizarea bioinformatică a secvențelor

Peptidele generate:

• Aveau o sarcină net pozitivă și formau α-helix-uri amfifilice – trăsături caracteristice MTS-urilor funcționale;
• Conțineau în proporție de 70,4% motif-ul de recunoaștere TOM20;
• Se diferențiau de secvențele naturale prin 10–15 mutații (diversitate ridicată);
• Acopereau în mod uniform spațiul secvențial natural (vizualizat cu UMAP).

Validare in vivo în patru organisme eucariote

Cercetătorii au testat 41 de secvențe noi în:

• S. cerevisiae – 50% rată de succes;
• R. toruloides – 75%;
• N. benthamiana – 75%;
• HEK293 – 100%.

Validarea s-a făcut prin fuziunea peptidelor la proteine fluorescente (GFP/YFP) și analiza localizării mitocondriale prin microscopie confocală și colorare cu MitoTracker.

Proiectarea de peptide cu dublă țintire (mitocondrie și cloroplast)

Pornind de la ideea că unele peptide pot fi recunoscute atât de sistemul mitocondrial, cât și de cel cloroplastic, cercetătorii au antrenat un model Dual-VAE pe MTS-uri și CTS-uri din regnul Viridiplantae. Prin interpolare în spațiul latent s-au generat 62 de secvențe hibride cu probabilitate ridicată de țintire dublă. Analiza a arătat tranziții graduale în compoziția aminoacizilor, structura secundară și momentul hidrofob, ceea ce sprijină ipoteza că peptidele cu dublă țintire ar putea fi derivate evolutiv din MTS-uri.

Rezultate

Aplicație 1: Inginerie metabolică pentru producerea de 3-hidroxipropionic acid (3-HP)

Cercetătorii au localizat în mitocondrie enzimele implicate în calea biosintetică a 3-HP (PAND, BAPAT, YDFG). Comparativ cu exprimarea citoplasmatică, compartimentarea mitocondrială a condus la o creștere cu 62,3% a producției de 3-HP (de la 1,70 g/L la 2,76 g/L).

Aplicație 2: Optimizarea eficienței de țintire cu peptide himere

Prin combinarea MTS-urilor (ex: COX4-AMTS3-AMTS131), cercetătorii au obținut creșteri de până la 4,76 ori ale eficienței de direcționare a enzimei HEM1 către mitocondrie. Definirea eficienței s-a făcut ca raport între producția de 5-ALA și nivelul de ARNm al HEM1, eliminând biasul indus de transcripție.

Concluzii

Acest studiu demonstrează potențialul modelelor generative AI, precum Variational Autoencoder, în biologia sintetică și ingineria metabolică. Principalele contribuții includ:

• Proiectarea unei biblioteci extinse și diverse de MTS-uri funcționale;
• Validarea in vivo în patru specii eucariote;
• Generarea de secvențe cu țintire duală mitocondrie-cloroplast;
• Aplicabilitate în îmbunătățirea producției de metaboliți și în direcționarea precisă a proteinelor terapeutice.

Această platformă are potențialul de a deveni o resursă esențială pentru cercetători în domeniul biologiei sintetice, deschizând drumul către noi abordări în livrarea intracelulară de proteine și terapii genice.