Версия для печати

Предсказание структур белков поможет решать различные задачи биотехнологии и фундаментальной медицины

В лаборатории белковой инженерии факультете естественных наук Новосибирского государственного университета под руководством члена-корреспондента РАН, доктора биологических наук Дмитрия Жаркова с помощью нейросети Google AlphaFold занимаются предсказанием структур белков репарации из суперсемейства «спираль-шпилька-спираль» (HhH) и исследуют возможность их использования как шаблонов для установления структур белков методом молекулярного замещения. Открытие новых ферментов репарации позволит решать различные задачи биотехнологии и фундаментальной медицины. Например, секвенировать с их помощью деградированную ДНК, выделенную из костной ткани возрастом в десятки тысяч лет, чтобы реконструировать генетическую историю человечества с древнейших времен и, анализируя древние захоронения и археологические находки, точно узнать, на каком этапе его развития в человеческом геноме возникли мутации, вызывающие онкологические заболевания, когда возникали эпидемии и как бактерии и вирусы переходили от животных на человека.

– Нейросеть AlphaFold обучена на миллионах разных последовательностей. Зная последовательность белка и аминокислот в нем, мы можем получить модель. Ее можно сравнить с экспериментальными данными и узнать пространственное строение белка, обойдя так называемую «фазовую проблему», которая мешает расшифровывать структуру белков «с нуля».

В настоящее время мы занимаемся массовым предсказанием структур интересующих нас белков из разных видов организмов. На данном этапе нам важно понять, можем ли мы предсказанные нейросетью структуры белков репарации ДНК использовать для установления их истинной структуры. Не исключено, что можно будет пойти немного дальше. Зная примерно, где у этих белков находятся активные центры, по предсказанной структуре понять, как они работают. Например, так ищут «поломанные» звенья ДНК и удаляют их, – объяснил Дмитрий Жарков.

Сложность состоит в том, что каждый белок репарации имеет свою специализацию и отвечает за «ликвидацию» каких-либо определенных повреждений ДНК. Белки объединяются в группы, схожие по структуре, но у них есть тонкие отличия в активном центре. Ученые пытаются предсказать специфичность белка, основываясь на его предсказанной структуре. Но такое предсказание имеет ценность только тогда, когда исследователи могут экспериментально проверить его правильность. Иногда результаты совпадают, а иногда – нет. В этом, по мнению Дмитрия Жаркова, и заключается процесс научного поиска.

Знание структуры белков репарации ДНК поможет решить многие проблемы. В частности, антибиотикорезистентность. Преодолеть ее можно, одновременно воздействуя на несколько разных мишеней в бактерии. Маловероятно, что она приобретет устойчивость к нескольким антибиотикам сразу.

– Нам известен механизм действия всех антибиотиков, которые в настоящий момент находятся в клиническом применении. Например, пенициллин и все его «родственники» подавляют ферменты, которые у бактерий отвечают за строительство клеточной стенки. В целом все антибиотики вводят бактерию в состояние стресса, и она пытается защищаться. Этот стресс сопровождается производством активных форм кислорода, которые наносят повреждения в ее клетке, в том числе повреждая и ДНК. Сочетание антибиотика и ингибирование ферментов репарации, с которыми мы работаем, позволяет значительно повысить чувствительность бактерии к антибиотикам. Фактически получается комбинированная терапия, когда одна часть действует на какую-либо специфичную функцию в бактериях, а другая ослабляет их «оборону». Ингибиторы ферментов, открытые нами, важны и в борьбе с раковыми клетками – их можно «убить» аналогичным способом, погашая их механизмы сопротивления, отчего они становятся более чувствительными к терапии, – объяснил Жарков.

Исследования проходят в рамках масштабного проекта «Структурные исследования и радиационные испытания перспективных материалов с использованием синхротронного излучения и нейтронов», поддержанного программой стратегического лидерства «Приоритет 2030». Как объясняет команда проекта, с началом работы СКИФа у метода моделирования предсказаний структур белка с помощью AlphaFold появится еще одно применение – полученные модели исследователи намерены использовать как стартовые точки для определения структур белка с посредством синхротронного излучения.

Источник: Новосибирский государственный университет.