Вычислительный инструмент с открытым исходным кодом проливает свет на «извилистые» белки

Большинство хорошо изученных белков имеют определённую трёхмерную форму, которая помогает определить их специфические функции. Однако по мере совершенствования научных инструментов улучшилось и понимание того, что многие важные белки — или участки белков — не сохраняют фиксированную форму даже во время выполнения жизненно важных клеточных процессов.

Такие структуры, называемые внутренне неупорядоченными белками, находятся в постоянном движении, и поэтому их трудно изучать. Хотя такие вычислительные инструменты, как AlphaFold, получивший Нобелевскую премию по химии в 2024 году, изменили представление о том, как работают складчатые белки, AlphaFold плохо подходит для изучения этих «извилистых» белков.

Лучшее понимание этих белков, меняющих форму, может помочь выявить ранее неизвестные причины заболеваний человека и предложить новые подходы к терапии.

Исследование, опубликованное в журнале Science под руководством Алекса Холхауса из Медицинской школы Вашингтонского университета, описывает вычислительный метод, разработанный его командой для прогнозирования поведения внутренне неупорядоченных белков.

Инструмент анализирует химические взаимодействия строительных блоков белков, называемых аминокислотами, и предсказывает, какие участки неупорядоченного белка будут привлекательными или отталкивающими для других молекул в организме. Подход, основанный только на химии, позволяет учёным моделировать взаимодействия даже при отсутствии определённой трёхмерной структуры.

Метод, получивший название FINCHES (аббревиатура от First-principle INteractions via CHEmical Specificity), может помочь разработать молекулярные гипотезы о деятельности белков и их взаимодействиях, которые затем можно проверить в лаборатории. Это означает, что исследователи могут быстро изучить, как неупорядоченные белки могут работать во многих важных биологических контекстах, и, что особенно важно, как мутации могут нарушать функцию белков в контексте заболеваний человека, особенно рака и нейродегенерации.

FINCHES имеет открытый исходный код и доступен исследователям в виде пакета Python на GitHub и через веб-сервер.

Источник: Washington University School of Medicine in St. Louis.

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте