База данных белков с противовирусной активностью открывает перспективы для создания мощных молекулярных инструментов

Учёные в двух исследованиях, опубликованных в журнале «Наука», использовали алгоритмы машинного обучения для отбора геномов бактерий и обнаружили сотни тысяч ранее неизвестных потенциальных противовирусных белков. Это означает, что молекулярный «арсенал» бактерий для защиты от вирусов гораздо больше и разнообразнее, чем считалось ранее, и предоставляет беспрецедентный запас ресурсов для биотехнологической сферы.

Ранее известные бактериальные иммунные системы включали CRISPR-Cas9 и рестрикционные эндонуклеазы, которые были преобразованы в мощные инструменты генной инженерии. В новом исследовании с помощью моделей глубокого обучения было обнаружено, что в среднем 1,5 % генов в бактериальных геномах связаны с противовирусным иммунитетом, что более чем в три раза превышает предыдущие оценки. При этом более 85 % предсказанных семейств белков ранее не связывались с иммунными функциями. Исследовательская группа экспериментально подтвердила существование нескольких ранее неизвестных противовирусных систем.

Исследователи создали открытую базу данных, в которой собрано более 44 тысяч предсказанных противовирусных систем. Эти открытия не только могут привести к созданию новых молекулярных инструментов и противовирусных препаратов, но и помогут раскрыть эволюционную историю иммунной системы, показав, что некоторые характеристики иммунной системы млекопитающих могли возникнуть ещё на стадии бактерий и сохраниться до настоящего времени.