Yapay zekâ tabanlı yapısal tahmin yöntemleri, proteinlerin diğer proteinler, nükleik asitler, lipitler, şekerler ve küçük moleküllü ligandlarla oluşturduğu komplekslerin incelenmesinde kullanılmaktadır. Ancak tahmin edilen yapıların güvenilirliğinin ve moleküller arasındaki etkileşim bölgelerinin değerlendirilmesi önemli bir sorun olmaya devam etmektedir.
Álvarez-Salmoral ve çalışma arkadaşları, bu probleme yönelik olarak AlphaFold3 tarafından tahmin edilen makromoleküler komplekslerin etkileşim arayüzlerini analiz etmek ve değerlendirmek amacıyla AlphaBridge adlı otomatik bir araç geliştirmiştir. AlphaBridge, AlphaFold3 tarafından sağlanan güven metriklerini bir araya getirerek etkileşim arayüzlerini belirlemekte ve bunları chord diagramları, ağ grafikleri, özet tablolar ve etkileşimli üç boyutlu görseller üzerinden sunmaktadır. Araştırmacılar ayrıca arayüz düzeyinde piCS (predicted interaction Confidence Score) ve biyomolekül düzeyinde AlphaBridge score olmak üzere iki yeni güven metriği tanımlamıştır.
AlphaBridge analizinde pLDDT (yerel yapısal güven ölçütü), PAE (iki token arasındaki göreli konumlandırma hatası) ve contact probability (temas olasılığı) değerleri kullanılmaktadır. Bu bilgilerden oluşturulan predicted merged confidence (PMC) matrisi, Leiden topluluk kümelendirme yöntemiyle çok bileşenli modüllerin belirlenmesinde kullanılmakta; ardından temas bağlantıları ve etkileşim arayüzleri tanımlanmaktadır. Elde edilen arayüzler chord diagramları ve biyomoleküler ağlar aracılığıyla görselleştirilmektedir.
AlphaBridge, 100 PDB protein kompleksi ve deneysel kanıtla desteklenen 100 Binary Human Interactome (BHI) kompleksi ile bunlara karşılık gelen negatif kontrollerden oluşan toplam 400 kompleks üzerinde değerlendirilmiştir. AlphaBridge score için ROC değerleri PDB ve BHI benchmarklarında sırasıyla 0,939 ve 0,841 olurken, AlphaFold3’ün ipTM metriğinde bu değerler 0,918 ve 0,800 olarak raporlanmıştır. Matthews korelasyon katsayısı (MCC) ise AlphaBridge için sırasıyla 0,877 ve 0,624, ipTM için 0,813 ve 0,571 olarak belirlenmiştir. Araştırmacılar ayrıca AlphaBridge’in bazı kısa ve lokalize etkileşimleri yakalayabildiğini, ancak skorların tek başına bağımsız bir değerlendirme yöntemi olarak kullanılmaması gerektiğini belirtmektedir.
AlphaBridge’in web sunucusu, AlphaFold3 çıktılarının otomatik olarak analiz edilmesine ve etkileşimlerin üç boyutlu yapılar, chord diagramları, ağlar ve güven skorları üzerinden incelenmesine olanak sağlamaktadır. Araştırmacılar aracı, AlphaFold3 tahminlerinin anotasyonu, yorumlanması ve doğrulanmasına yardımcı olan interaktif bir araç olarak sunmaktadır. Bununla birlikte chord diagramlarında farklı uzunluktaki biyomoleküllerin doğrudan görsel olarak karşılaştırılması yanıltıcı olabileceğinden, etkileşimlerin üç boyutlu görüntüleyici ve arayüz kalıntı tablolarıyla birlikte değerlendirilmesi önerilmektedir.
Yazar: Hazel Birgül
Referans: Álvarez-Salmoral, D., Borza, R., Maiella, C., Kwee, B. P. Y., Xie, R., Joosten, R. P., Hekkelman, M. L., & Perrakis, A. (2026). AlphaBridge: Tools for the analysis of predicted biomolecular complexes. Structure, 34, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.str.2026.08.011
-Bioinforange Bilimsel Haber Servisi-
Haber Yazıları, 20> Etki Faktörlü Q1 dergilerinde yayınlanan (listesi için tıklayınız)
bilimsel araştırmaların ekip arkadaşlarımız tarafından incelenip derlenmesi ile hazırlanmaktadır.
