#72 - Jak działa RNA i czy możemy programować komórki? | prof. Janusz Bujnicki
W dzisiejszym odcinku rozmawiam z prof. Januszem Bujnickim o tym, jak działa RNA, jak sztuczna inteligencja pomaga je badać i na ile potrafimy projektować cząsteczki o określonych funkcjach. Co właściwie potrafi RNA poza przenoszeniem informacji potrzebnej do produkcji białek? Dlaczego ta sama cząsteczka może przyjmować różne kształty i jak wpływa na to jej otoczenie? Czy umiemy dziś przewidzieć jej działanie, a nawet zaprojektować RNA o określonej funkcji? W tej rozmowie poruszamy m.in. następujące kwestie: - Jakie funkcje może pełnić RNA poza pośredniczeniem w produkcji białek? - Na ile sekwencja RNA określa jego strukturę, a na ile o kształcie cząsteczki decydują środowisko i inne cząsteczki? - Jak modyfikacje chemiczne mogą zmieniać strukturę i działanie RNA? - Skąd pochodzą dane potrzebne do modelowania RNA i dlaczego jego strukturę trudniej przewidywać niż strukturę białek? - Co potrafią dziś metody sztucznej inteligencji, w tym AlphaFold, i gdzie napotykają ograniczenia? - Dlaczego poznanie jednego możliwego kształtu RNA nie wystarcza do zrozumienia jego funkcji? - Czym różni się trafne przewidywanie od wyjaśnienia mechanizmu działania cząsteczki? - Na ile potrafimy projektować RNA o zadanych właściwościach i czego uczy przykład modyfikowanego tRNA? - Dlaczego łatwiej projektować warianty znanych cząsteczek niż zupełnie nowe struktury? - Czy da się przewidzieć, jak zmiana na poziomie pojedynczych atomów wpłynie na komórkę lub organizm? - Jak rozwój kriomikroskopii elektronowej może zmienić badania nad RNA? - W jakim sensie RNA może działać jak przełącznik lub element bramki logicznej? Prof. Janusz Bujnicki jest profesorem nauk biologicznych, członkiem Europejskiej Organizacji Biologii Molekularnej (EMBO) oraz członkiem korespondentem Polskiej Akademii Nauk. W swoich badaniach łączy bioinformatykę, biologię strukturalną i metody doświadczalne. Jego zespół rozwija narzędzia do modelowania struktur RNA i ich oddziaływań, m.in. ModeRNA i SimRNA, oraz bazę MODOMICS poświęconą modyfikacjom RNA. W Międzynarodowym Instytucie Biologii Molekularnej i Komórkowej w Warszawie bada również, jak poznanie struktury tych cząsteczek może pomóc w projektowaniu RNA o nowych funkcjach. Wikipedia: https://pl.wikipedia.org/wiki/Janusz_Bujnicki Międzynarodowy Instytut Biologii Molekularnej i Komórkowej w Warszawie: https://www.iimcb.gov.pl/ Laboratorium Bioinformatyki i Inżynierii Białka: https://www.iimcb.gov.pl/pl/laboratoria-iimcb/laboratorium-bioinformatyki-i-inzynierii-bialka Rozdziały: 00:00:00 Wstęp 00:01:12 Czym jest RNA i co potrafi? 00:02:57 Sekwencja, struktura i środowisko 00:07:53 Jak modyfikacje chemiczne zmieniają RNA? 00:09:26 Jak badamy i przewidujemy strukturę RNA? 00:15:03 Czym RNA różni się od białek? 00:20:56 Granice przewidywania struktury RNA 00:24:00 Sztuczna inteligencja i AlphaFold 00:28:20 Czy potrafimy przewidzieć funkcję RNA? 00:30:37 Predykcja a rozumienie mechanizmu 00:36:05 Projektowanie RNA 00:39:45 Projektowanie i modyfikowanie tRNA 00:43:04 Czy można zaprojektować zupełnie nową strukturę? 00:47:52 Kriomikroskopia i nowe dane doświadczalne 00:51:19 Od atomów do komórek: granice przewidywania 00:59:54 Przyszłość badań i zastosowań RNA 01:03:39 Bramki logiczne z RNA Nazywam się Michał Szyc, a to jest podcast "To Bardziej Skomplikowane". Jeśli uważasz, że analityczne i merytoryczne rozmowy są w internecie potrzebne, zostaw subskrypcję i łapkę w górę, aby pomóc temu materiałowi w przebiciu się przez algorytmy. Jeśli chcesz dołączyć do społeczności podcastu na Discordzie i podyskutować o odcinkach oraz poruszanych w nich tematach, możesz to zrobić przez Patronite, wspierając jednocześnie dalszy rozwój projektu. Wsparcie projektu i dostęp do społeczności: https://patronite.pl/tobardziejskomplikowane Podziękowania dla patronów wspierających projekt: Sebastian Jaskulski
Metody obliczeniowe były w stanie wykorzystać te informacje po pierwsze poprzez wyprowadzanie różnego rodzaju reguł, bo można było zaobserwować, że niektóre schematy łączące daną sekwencję z manifestacją struktury w trzech wymiarach, Są ze sobą skorelowane i w oparciu o tego rodzaju podejścia zostały stworzone różnego rodzaju metody. Ostatnio metody oparte na głębokim uczeniu. Najsłynniejsza metoda AlphaFold, która umożliwiła przewidywanie struktur białek z bardzo dużą dokładnością. Przy czym to nie jest tak, że dla absolutnie wszystkich białek te modele są idealnie poprawne. Natomiast dla bardzo wielu z nich można przewidzieć Strukturę z bardzo dużą dokładnością.
To jest duża liczba metod, które opierają się o metody głębokiego uczenia. W tym AlphaFold, wersja trzecia, została rozszerzona o możliwości modelowania kwasów nukleinowych, zarówno DNA i RNA i kompleksów pomiędzy kwasami nukleinowymi i białkami, a także o możliwość modelowania małych cząsteczek chemicznych, jonów. Przy czym, jeżeli chodzi o cząsteczki RNA, to w tej chwili modelowanie struktur oraz kompleksów, czy też wpływu różnego rodzaju czynników środowiskowych, takich jak np. obecność jonów czy obecność modyfikacji chemicznych, jest niedoważona w tym sensie, że jeżeli zada się takiej metodzie jak AlphaFold3 albo innym metodom, które działają w podobny sposób,
Modelowanie cząsteczki, która dajmy na to pochodzi z jakiejś już znanej rodziny, chociażby cząsteczki tRNA, która jest kluczowa w procesie translacji informacji z DNA do białych, bo z jednej strony odczytuje Kod genetyczny, a z drugiej strony pozwala łączyć się ze sobą kolejnym aminokwasom tworzącym białko. Więc o tRNA wiemy już dużo. Znanych jest wiele struktur dla różnych cząsteczek tRNA rozwiązanych doświadczalnie, ale znowu, nie dla wszystkich. I jeżeli AlphaFold dostanie od nas jako zadanie przewidzenie struktury cząsteczki tRNA, to z mojego doświadczenia on właściwie zawsze zwija tę, czy proponuje przewidywania
Pokazano wszystkie 3 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Rozdziały i streszczenia generowane automatycznie. Pełna transkrypcja nie jest publikowana — wyszukaj frazę, aby zobaczyć dopasowane fragmenty.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
W dzisiejszym odcinku rozmawiam z prof. Januszem Bujnickim o tym, jak działa RNA, jak sztuczna inteligencja pomaga je badać i na ile potrafimy projektować cząsteczki o określonych funkcjach.
Co właściwie potrafi RNA poza przenoszeniem informacji potrzebnej do produkcji białek? Dlaczego ta sama cząsteczka może przyjmować różne kształty i jak wpływa na to jej otoczenie? Czy umiemy dziś przewidzieć jej działanie, a nawet zaprojektować RNA o określonej funkcji?
W tej rozmowie poruszamy m.in. następujące kwestie:
- Jakie funkcje może pełnić RNA poza pośredniczeniem w produkcji białek? - Na ile sekwencja RNA określa jego strukturę, a na ile o kształcie cząsteczki decydują środowisko i inne cząsteczki? - Jak modyfikacje chemiczne mogą zmieniać strukturę i działanie RNA? - Skąd pochodzą dane potrzebne do modelowania RNA i dlaczego jego strukturę trudniej przewidywać niż strukturę białek? - Co potrafią dziś metody sztucznej inteligencji, w tym AlphaFold, i gdzie napotykają ograniczenia? - Dlaczego poznanie jednego możliwego kształtu RNA nie wystarcza do zrozumienia jego funkcji? - Czym różni się trafne przewidywanie od wyjaśnienia mechanizmu działania cząsteczki? - Na ile potrafimy projektować RNA o zadanych właściwościach i czego uczy przykład modyfikowanego tRNA? - Dlaczego łatwiej projektować warianty znanych cząsteczek niż zupełnie nowe struktury? - Czy da się przewidzieć, jak zmiana na poziomie pojedynczych atomów wpłynie na komórkę lub organizm? - Jak rozwój kriomikroskopii elektronowej może zmienić badania nad RNA? - W jakim sensie RNA może działać jak przełącznik lub element bramki logicznej?
Prof. Janusz Bujnicki jest profesorem nauk biologicznych, członkiem Europejskiej Organizacji Biologii Molekularnej (EMBO) oraz członkiem korespondentem Polskiej Akademii Nauk. W swoich badaniach łączy bioinformatykę, biologię strukturalną i metody doświadczalne. Jego zespół rozwija narzędzia do modelowania struktur RNA i ich oddziaływań, m.in. ModeRNA i SimRNA, oraz bazę MODOMICS poświęconą modyfikacjom RNA. W Międzynarodowym Instytucie Biologii Molekularnej i Komórkowej w Warszawie bada również, jak poznanie struktury tych cząsteczek może pomóc w projektowaniu RNA o nowych funkcjach.
Wikipedia: https://pl.wikipedia.org/wiki/Janusz_Bujnicki Międzynarodowy Instytut Biologii Molekularnej i Komórkowej w Warszawie: https://www.iimcb.gov.pl/ Laboratorium Bioinformatyki i Inżynierii Białka: https://www.iimcb.gov.pl/pl/laboratoria-iimcb/laboratorium-bioinformatyki-i-inzynierii-bialka
Rozdziały:
Wstęp Czym jest RNA i co potrafi? Sekwencja, struktura i środowisko Jak modyfikacje chemiczne zmieniają RNA? Jak badamy i przewidujemy strukturę RNA? Czym RNA różni się od białek? Granice przewidywania struktury RNA Sztuczna inteligencja i AlphaFold Czy potrafimy przewidzieć funkcję RNA? Predykcja a rozumienie mechanizmu Projektowanie RNA Projektowanie i modyfikowanie tRNA Czy można zaprojektować zupełnie nową strukturę? Kriomikroskopia i nowe dane doświadczalne Od atomów do komórek: granice przewidywania Przyszłość badań i zastosowań RNA Bramki logiczne z RNA
Nazywam się Michał Szyc, a to jest podcast "To Bardziej Skomplikowane".
Jeśli uważasz, że analityczne i merytoryczne rozmowy są w internecie potrzebne, zostaw subskrypcję i łapkę w górę, aby pomóc temu materiałowi w przebiciu się przez algorytmy.
Jeśli chcesz dołączyć do społeczności podcastu na Discordzie i podyskutować o odcinkach oraz poruszanych w nich tematach, możesz to zrobić przez Patronite, wspierając jednocześnie dalszy rozwój projektu.
Wsparcie projektu i dostęp do społeczności: https://patronite.pl/tobardziejskomplikowane
Podziękowania dla patronów wspierających projekt: Sebastian Jaskulski