Искусственный интеллект умеет предсказывать форму белков по последовательности аминокислот, но даже таким системам иногда не хватает данных. Именно с этой проблемой столкнулись ученые, изучавшие необычные белки тлей, которые помогают насекомым воздействовать на растения.
Исследователям удалось показать, что тысячи быстро меняющихся белков имеют общую трехмерную основу. Для этого пришлось объединить лабораторные методы, генетический анализ и компьютерное моделирование.
Работа была опубликована в 2026 году в журнале Национальной академии наук США.
<h3>Как тли меняют растения</h3>
Некоторые виды тлей выделяют особые белки, которые попадают в ткани растений и влияют на работу клеток. В отдельных случаях из-за этого образуются галлы — наросты, внутри которых насекомые получают защищенное место для жизни и развития потомства.
Ученых особенно заинтересовало семейство белков BICYCLE. Их название связано с характерным повторяющимся расположением аминокислоты цистеина.
Проблема заключалась в том, что эти белки очень сильно изменились в ходе эволюции. Их аминокислотные последовательности плохо совпадали с уже известными белками, поэтому стандартные методы сравнения почти не помогали понять, как они устроены и какую функцию выполняют.
<h3>Почему ИИ не справился сразу</h3>
Чтобы получить надежную основу для сравнения, исследователи сначала определили трехмерную структуру двух белков с помощью рентгеновской кристаллографии. Этот метод позволяет установить, как именно атомы расположены внутри молекулы.
После этого ученые проверили, сможет ли система AlphaFold2 предсказать такую же структуру только по последовательности аминокислот. С первой попытки это не получилось.
Причина оказалась довольно простой: системе не хватало эволюционной информации. Для точных прогнозов ей помогают данные о родственных белках и о том, как их последовательности менялись со временем. В случае с BICYCLE-белками таких сравнений было слишком мало.
<h3>Ответ подсказала эволюция</h3>
Тогда ученые собрали дополнительные генетические данные у разных видов тлей. Часть образцов получили во время полевых исследований в США и Японии, после чего провели секвенирование геномов.
Новые данные позволили лучше увидеть родственные связи между белками. Когда эту информацию добавили в анализ, AlphaFold2 смогла предсказать структуры, близкие к тем, которые ранее получили экспериментальным путем.
Затем тот же подход применили к семи видам тлей. В результате исследователи получили около 2400 моделей белков с высокой степенью достоверности.
<h3>У тысяч белков нашлась общая основа</h3>
Главным результатом стало обнаружение общего принципа строения. Несмотря на сильные различия в последовательностях, все исследованные белки имели так называемую сапозиноподобную укладку.
Проще говоря, их белковые цепи складывались по похожей трехмерной схеме.
При этом поверхность молекул заметно различалась. У белков были разные электрические свойства, способность взаимодействовать с водой и другие особенности.
Ученым не удалось четко разделить их на отдельные группы. Это может означать, что разные BICYCLE-белки воздействуют на растения по-разному и выполняют множество различных задач.
<h3>Почему эти белки так быстро меняются</h3>
Исследователи предполагают, что высокая изменчивость может быть полезна тлям. Если поверхность белков постоянно меняется, растениям становится сложнее распознавать их как чужеродные молекулы и запускать защитную реакцию.
Однако пока это только одна из возможных версий. Чтобы понять точную роль каждого белка, потребуются дополнительные эксперименты.
<h3>Чем это открытие важно для науки</h3>
Исследование показывает, что искусственный интеллект лучше работает не сам по себе, а в сочетании с лабораторными данными и информацией об эволюции организмов.
Такой подход может пригодиться и при изучении других быстро меняющихся белков, которые сложно распознать обычными методами.
Теперь перед учеными стоит новая задача — выяснить, как именно разные белки тлей воздействуют на клетки растений и почему один общий принцип строения позволяет им выполнять столь разнообразные функции.
