С момента своего выпуска в 2024 году платформа BindCraft с открытым исходным кодом, разработанная в EPFL, уже произвела революцию в мире проектирования белков
Физические взаимодействия между белками влияют на всё: от передачи сигналов в клетках и роста до иммунных реакций, поэтому возможность контролировать эти взаимодействия представляет большой интерес для биологов.
Исследователи использовали нейронные сети, чтобы помочь разработать новые белки, называемые связующими (binders), которые предназначены для присоединения к терапевтически значимым мишеням, подобно тому как наша иммунная система использует антитела для связывания с патогенами. Однако эти системы, использующие глубокое обучение (deep learning) для предсказания форм белков на основе последовательностей аминокислотных строительных блоков, требуют знаний в области компьютерных наук.
«Традиционные методы обнаружения связующих включают скрининг десятков тысяч белковых кандидатов, что требует экспериментальных возможностей и знаний в области компьютерных наук, которых нет в каждой лаборатории», — говорит Леннарт Никель, доктор философии, из Лаборатории проектирования белков и иммуноинженерии (LPDI) под руководством Бруно Коррейя в Инженерной школе EPFL.
«BindCraft была создана из желания разработать более доступный и удобный инструмент, который позволил бы протестировать лишь несколько белков для получения связующего», — поясняет команда.
Вместо того чтобы вводить аминокислотные последовательности в нейронную сеть и кропотливо отбирать полученные связующие для поиска наилучшего соответствия, команда EPFL в сотрудничестве с учёными из Массачусетского технологического института использовала структуры, введённые в систему AlphaFold2 от Google DeepMind, для генерации последовательностей новых связующих на основе набора желаемых функциональных свойств, таких как связывание с определённой мишенью.
«С помощью BindCraft мы по сути реверсируем текущий конвейер, используя сеть прогнозирования структуры белка с самого начала для генерации новых связующих, которые имеют свойства, которые мы ищем», — объясняет доктор философии Кристиан Шеллхаас.
Сосредоточившись на небольшом числе дизайнов связующих, а не на высокопроизводительном скрининге обширных библиотек кандидатов, BindCraft делает проектирование белков более эффективным и демократичным.
Команда опубликовала свои результаты в журнале Nature в сотрудничестве с исследователями из Швейцарии, США и Нидерландов.
В своём исследовании команда проверила связующие, разработанные для взаимодействия с десятком биотехнологических и терапевтических молекул, включая аденоассоциированные вирусы (AAVs), которые используются для доставки терапевтических генов в целевые клетки; нуклеазу CRISPR-Cas9, которая используется в приложениях для редактирования генов; и некоторые распространённые аллергены.
Эксперименты показали, что связующие, разработанные командой, прикрепляются к своим предполагаемым мишеням со средним уровнем успеха 46%, что даёт возможность более точного терапевтического контроля.
«Для AAVs идея состоит в том, чтобы использовать эти новые связующие для обеспечения доставки генов только в определённые клетки и ткани, минимизируя при этом риск потенциальных побочных эффектов. В случае CRISPR-Cas9 наши связующие могут остановить активность редактирования генов и предотвратить её действие, когда и где это не нужно», — объясняет первый автор и учёный LPDI Мартин Пачеса.
С момента первоначальной публикации BindCraft в виде препринта платформа уже получила быстрое и восторженное признание со стороны биологического сообщества, что вызвало запросы от пользователей о внесении изменений и дополнительных функциональных возможностей.
«Мы были удивлены тем, как быстро наш инструмент был принят — он уже используется в промышленности. Запросы пользователей — отличный стимул для дальнейшего развития нашего метода. Мы уже работаем над адаптацией BindCraft для более мелких терапевтически значимых молекул, таких как пептиды», — говорит Пачеса.
Предоставлено Ecole Polytechnique Federale de Lausanne.
Другие новости по теме
- Использование искусственного интеллекта для революции в открытии антибиотиков
- Малыши орангутаны подсматривают за мамой, чтобы построить уютное гнездо на дереве
- ИИ превращает простые снимки растений в ранние предупреждения о засухе, давая посевам голос в борьбе с водным стрессом
- Почему эмбрионы мужского пола растут быстрее: исследование раскрывает генетические механизмы
- Когда посетители ушли, рифы в заливе Ханаум ожили.
- Орангутаны учатся строить свои гнёзда, наблюдая за другими и много практикуясь
- Вы видели этих змей в Калифорнии? Почему не стоит их убивать
- Защитники «Хоуп» не дают угаснуть надежде: активисты борются за жизнь проблемного медведя в Калифорнии
- Как обонятельные нейроны формируются из стволовых клеток у живых животных
- История всплеска саргассума в Атлантике на основе данных за 40 лет
Другие новости на сайте
- Эксперт утверждает: Ripple — новый SWIFT? Вот что этому способствует
- Китай делает ставку на китайские стейблкоины: рост Conflux Crypto как признак накопления «умных денег»?
- Использование искусственного интеллекта для революции в открытии антибиотиков
- Почему сейсмические волны замедляются вскоре после землетрясения
- Делайте невидимое видимым: двойное лазерное возбуждение усиливает излучение на наноуровне
- Биткоин рухнул до 108 104 долларов: за 24 часа исчезли позиции на 110 миллионов долларов
- Шок предложения Ethereum? Резервы ETH на Binance снижаются, спрос растёт
- Есть ли жизнь на спутнике Сатурна? Там, где есть вода, есть и шанс
- Хешрейт Bitcoin взлетел до новых высот, преодолев отметку в 980 EH/s.
- Малыши орангутаны подсматривают за мамой, чтобы построить уютное гнездо на дереве