Прорыв в дизайне белков de novo
prof_afv — 21.09.2022
Дизайном белков, вообще-то, можно назвать многие манипуляции, которыми владеют молекулярные биологи (они же генные инженеры, биотехнологи и т.д.). Но уточнение «de novo» (вольный перевод – «с чистого листа») выводит эту тему на принципиально иной уровень. В этом случае речь идет о конструировании совершенно новых белков без «подсказок» природы, т.е не имеющих природных аналогов. Это открывает огромные возможности (пока ещё не вполне осознанные) для создания новых белковых препаратов (медицинских, ветеринарных и т.д.).
Тем, кто не знаком с азбукой химии белков, лучше сначала заглянуть в предыдущий пост на эту тему (https://prof-afv.livejournal.com/125440.html). Помимо элементарных сведений о белках, он о чрезвычайно эффективном вычислительном инструменте предсказания 3-D структуры белка (по-научному, конформации) по линейной последовательности аминокислот в этом белке (по-научному, первичной структуры). Это система искусственного интеллекта (ИИ) AlphaFold (разработана компанией DeepMind). Возможности AlphaFold впечатляющи – с её помощью были смоделированы 3-D структуры порядка 214 миллионов белков около миллиона организмов (подробнее здесь: https://www.nature.com/articles/d41586-022-02083-2 ). Для сравнения, за несколько предшествующих десятилетий экспериментально были определены 3-D структуры лишь нескольких сотен белков.
Возможность предсказания 3-D структуры белка по его первичной последовательности, даже с учётом того, что точность предсказания не 100%, разительным образом облегчает и ускоряет работы по дизайну белков de novo. Но для «полного комплекта» дизайнерам белков не хватало решения обратной задачи – предсказания первичной структуры белка по его 3-D структуре (по-научному, inverse folding problem – обратная проблема свертывания).
Действительно, трудно выйти на совершенно новые горизонты конструирования полезных неприродных белков, оставаясь в рамках конформаций, наблюдаемых у природных белков. И вот эта задача, в принципе, решена. Пока наиболее эффективным вычислительным инструментом в этой области является системы ИИ proteinMPNN, которая позволяет дедуцировать аминокислотные последовательности с высокой вероятностью сворачивающиеся в заданную 3-D форму. Да, далеко не все эти «ИИтворные» белки будут обладать нужными свойствами. В принципе, это «руда», из которой ещё предстоит добыть «крупицы радия». Но в целом, доступность инструментов для решения прямой и обратной проблем свёртывания, на порядки ускоряет процесс создания белков, обладающих требуемыми свойствами. Это, по меньшей мере, научный прорыв.
Подробнее, на «продвинуто-научно-популярном уровне», с последними достижениями в этой области можно ознакомиться здесь: https://www.nature.com/articles/d41586-022-02947-7.
Проф_АФВ
|
|
</> |
Кратко о липосакции подбородка 
Про невероятную речь вице-президента США Джея Вэнса в Мюнхене 
Нехорошо чувствует себя на заснеженном парапете котик от big_face_cat_kenji 
Ветер и мороз 
Закатное дорожное степное 
ДСВ 
чтобы был плоский живот 
Титикака - прогулка по островам. 
Как прошла конференция «PRo ЛПК. Санкт-Петербург. 2025» 
