Descrizione del progetto
Un’esplorazione più approfondita della dinamica delle proteine
Per svelare i segreti delle funzioni biologiche non bastano le strutture statiche delle proteine. Mentre le ricerche precedenti hanno elevato la previsione della struttura, la comprensione delle intricate dinamiche conformazionali e delle influenze ambientali rimane sfuggente. Le proteine non operano in modo isolato, ma prosperano nella complessità delle cellule. In questo contesto, il progetto bAIes finanziato dal CER, affronta questa lacuna. L’obiettivo del progetto è quello di svelare il paesaggio conformazionale delle proteine, i loro stati rilevanti e i percorsi. A differenza dei metodi basati solo sull’IA, bAIes affronta complessità come le regioni disordinate delle proteine e le dinamiche in situ, ponendo l'accento sulla proteina spike del SARS-CoV-2. Il risultato: un metodo versatile ed efficiente che spinge i confini della predizione della struttura dell’IA. Questa innovazione promette ripercussioni trasformative in diversi sistemi biologici.
Obiettivo
The life sciences community is living in exciting times. During the past year, Artificial Intelligence (AI), and in particular AlphaFold2, has contributed to advancing our understanding of protein behaviour by enabling structure prediction with accuracy comparable to many experimental techniques at a fraction of their time and costs. However, structures are only a piece of the puzzle. To understand the mechanisms underlying biological functions, we need to characterize the conformational landscape of proteins, the population of relevant states, and their pathways of interconversion. Furthermore, we need to determine the effect of the environment in modulating structures, populations, and pathways, as biological systems perform their functions in the complexity of cells rather than in the isolation of test tubes. None of these objectives can be achieved by AI structure-prediction methods alone. In this proposal we will leverage the PIs expertise in the field of integrative computational-experimental techniques to develop, apply, and disseminate bAIes, a modelling approach that will enable attaining these goals. bAIes will make synergistic use of AI structural models, experimental data, and molecular simulations driven by accurate physico-chemical models to characterize protein structure and dynamics. We will demonstrate how bAIes can solve biological problems that exceed the capabilities of AI approaches, such as the characterization of protein disordered regions and the determination of structure and dynamics in situ, with a particular focus on the SARS-CoV-2 spike protein. The outcome of this proposal will be a versatile, accurate and efficient method that will push the boundaries of what can be achieved with AI structure-prediction methods. bAIes will be implemented in the widely used PLUMED library, of which the PI is founder and core developer, thus enabling its application to a wide variety of systems and biological problems beyond those envisioned here.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- scienze naturaliscienze biologichebiochimicabiomolecoleproteine
- scienze mediche e della salutescienze della salutemalattie infettivevirus a RNAcoronavirus
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-COG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
75794 Paris
Francia