В ЦКП СКИФ определили структуры белков новых вирусов, переносимых клещами

Пространственную структуру некоторых белков трех передаваемых клещами вирусов, недавно обнаруженных в Китае и Японии, которые вызывают у людей лихорадку, снижение уровня тромбоцитов и лейкоцитов в крови, а также нарушения работы печени, определили ученые ЦКП «Сибирский кольцевой источник фотонов» (ЦКП СКИФ), 17 февраля сообщает издание СО РАН «Наука в Сибири» со ссылкой на пресс-службу ЦКП СКИФ.

Новосибирские специалисты разработали программу, которая сравнивала данные о структуре белков этих вирусов, полученных экспериментально с предсказанными нейросетями, которые выдали нейросетевые модели.

Это многократно сократило время отбора целевых кандидатов из предсказанных ими структур за счет возможности обрабатывать за считанные минуты большое количество выданных нейросетями вариантов структур. Программа будет доступна и открыта для бесплатного пользования всем исследователям.

Полученные данные о структурах белков, необходимые для понимания функционирования живых организмов, позволят исследователям быстрее разработать эффективные противовирусные лекарственные препараты и вакцины.

Обычно определение структуры белка является длительным и дорогостоящим процессом. Эксперименты с помощью источника синхротронного излучения позволяют методом рентгеноструктурного анализа с высоким разрешением определить структуру белка. Однако требуется сначала вырастить кристаллы, а это невозможно сделать для многих белков.

Другой метод определения структуры белков — малоугловое рентгеновское рассеяние (МУРР). Этот метод позволяет исследовать белки в растворе и получать примерную форму, но без понимания того, как атомы расположены в молекуле биополимера.

Моделирование пространственной структуры белков в последнее время стали вести, проводя машинное обучение программ с ИИ. Так, Нобелевскую премию по химии в 2024 году получили разработчики нейросети AlphaFold2, предсказывающей трехмерную структуру белка по его аминокислотной последовательности.

Это стало большим подспорьем для структурных биологов, но такая нейросеть для каждой аминокислотной последовательности выдает множество вариантов трехмерных структур, что требует экспериментальной проверки. Сопоставлением предсказанных нейросетями структур с полученными экспериментально можно выбрать оптимальный, наиболее приближенный к реальности вариант.

Автор программы, сотрудник ЦКП СКИФ Антон Ведькал пояснил решаемую ей задачу:

«Белки — это большие молекулы, они могут иметь совершенно разные формы — вытянутые, шарообразные, изогнутые, в форме сердечка и так далее. Задача разработанной программы — преобразовать предсказанные нейросетью структуры в тот же формат, который мы получаем в ходе эксперимента МУРР и в итоге получить форму белка. После чего мы можем сравнить форму молекулы белка, определенную исходя из экспериментальных данных, с результатами, полученными с помощью нейросетей, чтобы выбрать наиболее вероятную структуру».

Компьютерное моделирование для анализа траекторий движения атомов в исследуемых белках трех новых вирусов, позволившее определить формы этих молекул методом МУРР, ученые провели в Шанхайском центре синхротронного излучения (SSRF).

Использовав три нейросети AlphaFold, RoseTTAFold и Chain-1, они получить варианты структур белков, которых оказалось более сотни. При этом выдаваемые ИИ-модулями результаты необходимо обязательно верифицировать другими методами. Чтобы ускорить этот процесс, ученые ЦКП СКИФ с помощью разработанной ими программы преобразовали структуры в кривые МУРР.

Это позволило сравнить предсказанные структуры с экспериментальными данными и выбрать подходящий набор третичных структур белков. Полученные данные помогут биологам лучше понять жизненный цикл исследуемых вирусов, что даст им в руки оружие для разработки эффективных лекарственных препаратов и вакцин.

При этом созданная учеными программа способна работать с данными любых макромолекул в растворе, что делает ее мощным инструментом для биологов.