AlphaFold Multimer — это расширение алгоритма AlphaFold, разработанного для предсказания трёхмерных структур белков, адаптированное для моделирования многокомпонентных белковых комплексов. Оно ориентировано на задачу взаимодействия нескольких белковых субъединиц и стремится предсказывать конформации комплексов, включая положение относительного расположения цепей, интерфейсы связывания и возможные составы гомо- и гетерокомплексов. Модель использует подходы машинного обучения и внутренние представления последовательностей и эволюционных сопоставлений для вывода вероятных структурных конфигураций комплекса.
Исторически AlphaFold Multimer возникло как ответ на потребность в автоматизированном предсказании не только одиночных доменов, но и их взаимодействий в составе биологических молекулярных машин. Разработка опирается на идеи и архитектуру оригинального AlphaFold с добавлением механизмов, учитывающих кросс-цепные корреляции и специфические признаки интерфейсов. Применение включает исследование механизмов белок–белковых взаимодействий, проектирование интерфейсов и интерпретацию экспериментальных данных, хотя точность и надёжность предсказаний зависят от качества входных последовательностей, наличия гомологов и сложности комплекса.
- Многоланковое предсказание: поддержка моделирования комплексов из нескольких полипептидных цепей, включая гетеро- и гомокомплексы.
- Учет кросс-цепных корреляций: алгоритмы анализируют взаимные эволюционные сигналы между цепями для улучшения предсказания интерфейсов.
- Интеграция MSA и шаблонов: использование множественных выравниваний последовательностей и доступных структурных шаблонов при их наличии.
- Оценка надежности: выдаёт метрики качества предсказания для оценки достоверности моделей и интерфейсов.
- Автоматизация рабочего процесса: инструменты для подготовки входных данных, запуска предсказаний и анализа полученных моделей.
- Применимость в биомедицине: помогает в гипотезах о механизмах взаимодействия белков, в дизайне ингибиторов и антител, а также в интерпретации экспериментальных результатов.
- Ограничения: точность может снижаться для слабо эволюционно консервативных белков, больших многофункциональных комплексов или систем с высокими конформационными гибкостью и динамикой.