Rozpustnost proteinu je jedna z jeho základních biofyzikálních charakteristik. Nízká rozpustnost proteinů bývá často kritickým problémem v různých biotechnologických či farmaceutických aplikacích. Špatně rozpustné proteiny mají tendenci agregovat a přítomnost proteinových agregátů je spojena s výskytem různých neurodegenerativních onemocnění, jako je například Alzheimerova nebo Parkinsonova choroba. Nástroje umožňující předpověď rozpustnosti i agregace proteinů mají tedy velký význam pro oblast molekulární biotechnologie, strukturní biologie, proteinového inženýrství či lékařského výzkumu. Cílem projektu je zavedení metod vysokokapacitní analýzy rozpustnosti proteinů a následná aplikace na hodnocení vlivu mutací na rozpustnost modelového proteinu. Mutace budou do proteinu vneseny metodami náhodné mutageneze a vzniklá knihovna variant bude následně screenována vybranou metodou analýzy rozpustnosti. Získaná data budou použitelná jako tréninková datová sada pro vývoj nových nástrojů pro předpověď rozpustnosti metodami umělé inteligence.

Klíčová slova: protein, rozpustnost, vysokokapacitní metody, screening, nástroje k předpovědi, umělá inteligence

Cíle udržitelného rozvoje

Masarykova univerzita se hlásí k cílům udržitelného rozvoje OSN, jejichž záměrem je do roku 2030 zlepšit podmínky a kvalitu života na naší planetě.