所有活细胞都包含具有不同功能的蛋白质，具体取决于细胞类型。 研究人员发现了一种无需查看结构即可识别蛋白质的方法。 他们的方法比以前的方法更快、更容易、更可靠。
插图显示了PRC2蛋白（右侧的那个）的不同区域如何与生存素结合。研究人员将PRC2序列切成15个氨基酸的单元，并将它们排列在一个网格上。该网格中的每个像素是一个单元。颜色显示了与生存素的结合强度。蓝色意味着该像素中的单元不与/弱与生存素结合，而亮粉色的像素是最强的结合物。
目前，普遍的观点是每种蛋白质的结构决定了它在细胞中的功能。 原子序列，即原子在蛋白质中的排列方式，创造了蛋白质的结构和形状。 但是有许多蛋白质缺乏明确的结构。
哥德堡大学的研究员 Gergely Katona 开发了一种新方法，该方法根据蛋白质包含的氨基酸数量（或不同原子的数量）扫描蛋白质，以识别它们及其功能，而不是根据它们的结构来识别它们 . 通过这种扫描方法，研究人员能够相对可靠地预测需要哪种氨基酸组合才能与存活蛋白结合。 结果可靠性达到80%，这比使用蛋白质的一级结构进行鉴定的准确率要高得多。该研究 结果现已发表在科学杂志 iScience 上。
Gergely Katona，哥德堡大学生物化学教授。 图片来源：Torbjörn Nur Olsson
对包含 15 个氨基酸的数千种肽进行了测试，研究人员得出结论，影响它们与存活蛋白结合的是氨基酸含量，而肽的结构几乎没有意义。
“简单的计数通常是科学中一种成功的方法。 在这里，我们计算了氨基酸的数量，并且能够非常好地预测蛋白质的功能，”Gergely Katona 说。
研究人员看到了这种扫描蛋白质方法的优势。 机器学习 (AI) 还加快了将氨基酸的数量和类型与特定功能联系起来的过程。 这反过来又意味着可以加快新生物药物的开发。
在研究人员使用这种新的扫描方法进行的实验中，还发现了生存素蛋白的一种全新功能。 这种蛋白质主要存在于胚胎细胞中，可防止程序性细胞死亡。 但在癌性肿瘤中，生存素变得不受管制，从而促进了癌症的发展。
研究人员现在已经发现，survivin 直接影响另一种蛋白质 PRC2，它可以关闭和打开细胞 DNA 的各种功能，就像一种编程一样。 功能失调的 PRC2 也可能与各种形式的癌症有关。 今天的抗癌药物同时针对 survivin 和 PRC2，但随着新发现的 survivin 和 PRC2 之间的联系，这些药物可能需要进行不同的设计以避免严重的副作用。
“我们看到，如果我们抑制生存素的水平，PRC2 的活动就会增加。 制药公司的梦想是在原子序列中找到正确的目标，以平衡这两种蛋白质，”Gergely Katona 说。