биомолекула.ру. Взгляд изнутри.
 

Логин:
Пароль:


Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

[19 октября, 2007 г.]

Теоретическое предсказание пространственной структуры белков — одна из наиболее актуальных задач структурной биологии, поскольку её получение в прямом эксперименте далеко не всегда возможно. В результате распределённого компьютерного эксперимента с участием более 70 000 пользователей персональных компьютеров по всему миру впервые с высокой точностью предсказана структура небольшого глобулярного белка, руководствуясь лишь его аминокислотной последовательностью. Учёные отмечают, что получаемые модели, кроме всего прочего, могут быть использованы для уточнения структур белков, получаемых экспериментально.

Пространственная структура белков — ключ к пониманию их биологической функции и механизма работы. Знание строения «молекулярных машин» может дать учёным незаменимую подсказку для направленного дизайна новых, эффективных и безопасных лекарственных соединений [1]. Наиболее часто используемый метод определения трёхмерной структуры белка — рентгеновская кристаллография, позволяющая по дифракционной картине, получающейся от рассеяния рентгеновских лучей на кристаллах белка, восстановить трёхмерную карту электронной плотности и пространственную структуру молекулы. Однако далеко не во всех случаях желаемую структуру можно определить за фиксированное время и уложиться в скромный бюджет — так сложен и длителен кристаллографический эксперимент, — и в этих случаях для теоретического предсказания строения белка используют компьютерные методы.

В последние годы с увеличением возможностей вычислительной техники продолжают совершенствоваться и методы предсказания структуры белка, причём наибольшее внимание уделяется тем подходам, которые способны предсказать требуемую структуру «из первых принципов» (то есть, не используя никаких дополнительных «вводных» данных, кроме аминокислотной последовательности моделируемого белка). В случае же, если у интересующего белка есть близкий «родственник», структура которого уже известна, задача сильно упрощается: из-за схожести структур близкородственных белков модель можно построить как бы «по шаблону» с уже известным белком. Однако для белков, не имеющих близких структурных гомологов, теоретическое предсказание строения является очень трудноразрешимой задачей.

Дэвид Бэйкер (David Baker), учёный из Медицинского института имени Ховарда Хьюза (Howard Hughes Medical Institute, HHMI), и его коллеги из университетов Вашингтона и Кембриджа, докладывают в журнале Nature [2] о существенном прогрессе в предсказании трёхмерных структур белков. Одним из наиболее ярких результатов их работы стало предсказание с недостижимой ранее точностью строения одного из белков бактерии Bacillus halodurans, исходя исключительно из его первичной последовательности, составляющей 112 аминокислотных остатков. (Кристаллографическая структура этого белка, по сравнению с которой и определяется «точность», стала доступна уже после построения модели.)

«Это, безусловно, наиболее значимый результат из описанных в нашей статье», — говорит Бэйкер. «В случае этого белка всё, что мы знали — это его последовательность: ни ЯМР-данными, ни структурами родственных белков мы не располагали. Имея только последовательность, мы построили модели и, выбрав из них низкоэнергетические, мы обнаружили, что они очень точны. Это первый случай, когда структуру глобулярного белка удалось предсказать безо всяких дополнительных допущений.»

Основой всех современных алгоритмов предсказания структуры белков является поиск структуры с наименьшей потенциальной энергией, что и представляет из себя сложнейшую вычислительную задачу из-за астрономического количества степеней свободы, которыми обладает молекула белка. «Мы можем получить структуру, очень близкую к правильной, но всё же не совсем», — говорит Дэвид Бэйкер. «Вы могли бы подумать, что достаточно лишь „потрясти“ эту структуру туда-сюда на компьютере, и получишь то, что нужно. Однако чаще всего энергетические барьеры слишком велики и белок просто „застревает“ в какой-то одной форме».

Алгоритм, реализованный в их программе для предсказания структуры белков Rosetta@Home, чрезвычайно ресурсоёмок — он основан на многократном повторении циклов генерации ансамблей моделей, оптимизации их потенциальной энергии в полноатомном силовом поле и идентификации наиболее вероятных «ошибочных» участков с последующим направленным «перестраиванием». Для получения необходимого машинного времени расчеты параллельно производились на более чем 70 000 персональных компьютерах по всему миру (для этого желающим «поучаствовать» в эксперименте предлагалось установить на свой компьютер программу-клиент), а также на суперкомпьютере IBM Blue Gene/L, установленном в Национальной лаборатории Аргон США.

Стратегия, предложенная Бэйкером, называется «направленное перестраивание и оптимизация» (“targeted rebuilding and refining”) и заключается в том, что наиболее структурно «нестабильные» участки молекулы (широко варьирующие от модели к модели в ансамбле структур-предсказаний) считаются ошибочными и перестраиваются заново с помощью алгоритма глобальной оптимизации. Этот алгоритм временно «размыкает» полипептидную цепь, что позволяет более пóлно исследовать конформационное пространство данного участка. «Это как если у вас есть клубок верёвки, часть которой скручивается как-то не так, как надо», — пытается популярно объяснить суть своего метода Дэвид. «Вы просто вырезаете его и исследуете возможные конформации на компьютере до тех пор, пока он не начнёт скручиваться так, как вы ожидаете.» Алгоритм повторяется раунд за раундом с целью провести селекцию моделей с наиболее низкой потенциальной энергией, чем-то напоминая естественный отбор.

Структурный биолог Элеанор Додсон (Eleanor Dodson) в новостной колонке Nature [3] подчёркивает значимость работы Дэвида Бэйкера и его коллег: «Этот поистине революционный подход прогрессивен по всем фронтам: привлечение невероятных вычислительных ресурсов, использование известных пространственных структур, разработка новых алгоритмов поиска связей структура–последовательность и постоянно улучшающаяся способность нахождения низкоэнергетичских конформаций молекулы. В будущем этот подход, несомненно, даст ценную структурную информацию об объектах, которые трудно исследовать экспериментально.»

Однако успех, достигнутый исследователями, имеет свои пределы: дело в том, что такой высокой точности предсказания удалось достичь лишь в одном случае из 26, описанных в работе. Ещё в семи случаях предсказанная модель, хоть и оказывалась не очень точной, всё же была «ближе» к реальной структуре, чем наиболее близкий гомолог из числа известных — что тоже является неплохим результатом. Впрочем, даже если предсказание структуры «с нуля» оказывается не таким успешным, работа не пропадает зря: учёные показали, что предложенный ими алгоритм может эффективно использоваться для оптимизации структур, полученных с помощью метода спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР), часто недостаточно точных по сравнению с кристаллографическими. Кроме того, этот подход способен стать существенным подспорьем и в рентгеновской кристаллографии.

Дело в том, что расшифровка дифракционной картины требует решения задачи фаз для дифракционных пиков, которая существенно облегчается, если доступна пространственная структура какого-нибудь родственного белка (проводимая при этом процедура, предназначенная для оценки фаз, называется изоморфным замещением). Причём ранее было отмечено, что «качество» используемой «подспудной» модели должно быть очень высоким: так, например, структуры, определённые с помощью ЯМР-спектроскопии или традиционные теоретические модели, основанные на гомологии с родственными белками, не подходят для решения задачи фазирования. Их работа, считает Бэйкер, может дать начало новому приёму в кристаллографии — полностью компьютерному (in silico) расчету фаз из теоретических моделей, что существенно облегчит задачу получения структуры во многих случаях.

«Главное, что можно подметить из нашей работы, это то, что предсказание структуры белков (по крайней мере, небольших) — уже достаточно зрелая область, чтобы применяться для уточнения ЯМР-структур, а также теоретических моделей белков, полученных другими способами», — говорит Бэйкер. «А в особо удачных случаях можно рассчитывать и на то, что хорошая модель получится из одной только последовательности.»

«Проект Rosetta@home уникален не только с точки зрения научных достижений — вокруг него возникло научно-образовательное сообщество. Людям было интересно, что за вычисления производит их компьютер, и они начинали интересоваться структурой белков и в целом — молекулярной биологией», — добавил он.

По материалам Science Daily, пресс-релиза HHMI и статьи в Nature [2].

Литература

  1. биомолекула.ру: Драг-дизайн: как в современном мире создаются новые лекарства;
  2. Qian B., Raman S., Das R., Bradley P., McCoy A.J., Read R.J., Baker D. (2007). High-resolution structure prediction and the crystallographic phase problem. Nature онлайн-публикация от 14 октября 2007 г.;
  3. Редакционная новостная колонка Nature: Dodson E.J. (2007). Computational biology: Protein predictions. Nature онлайн-публикация от 14 октября 2007 г.

Автор: Чугунов Антон.

Число просмотров: 1492.

Вернуться в раздел «Новости»

Комментарии

(Оставить комментарий) (показывать сначала старые комментарии)

Re: Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

дмитрий — 18 января, 2012 г. 12:17. (ссылка) (свернуть ветвь)

у природы нет компбьютеров она вяжет белки из аминокислотных нитей значит ей достаточно информации порядка расположения аминокислот, Меклер строил модели белков из бумажных лент.

(ответить)

Re: Re: Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

Полянский Антон — 18 января, 2012 г. 12:29. (ссылка)

Следует пойти дальше и предположить, что клетке конкретная пространственная структура белка не так важна, как исследователю

(ответить)

Re: Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

Ишкин Александр — 25 октября, 2007 г. 19:05. (ссылка) (свернуть ветвь)

Хм, ну это новые шаги по старому полю минимизации энергии структур, построенных по гомологии, насколько я понимаю. Но качество исполнения впечатляет. Почему-то сразу на контрасте вспомнилось, как я на втором курсе пытался сделать приличную модель флуоресцентного белка по гомологам с последующей утряской в Gromacs. Ничего тогда не вышло =)

(ответить)

Re: Re: Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

Чугунов Антон — 26 октября, 2007 г. 10:32. (ссылка) (свернуть ветвь)

Ну, само собой, не вышло. Если бы вышло, в модели, построенной по низкогомологичной структуре, в стандартном поле, да на обычной персоналке — тогда и говорить было бы не о чем, и всю область молекулярного моделирования можно было бы закрывать, да.

(ответить)

Re: Re: Re: Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

Ишкин Александр — 29 октября, 2007 г. 14:19. (ссылка)

Да нет, там как раз гомологи были близкие, собственно, почему и надеялись, что получится. А персоналка-то что, разве что считать будет пару недель вместо пары дней ;-)

(ответить)

Re: Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

Старокадомский Петр — 19 октября, 2007 г. 16:19. (ссылка) (свернуть ветвь)

Ребят, объясните в двух словах, как дилетанту - смысл комп. моделирования в простом переборе вариантов с последующим выбором самых энерго-выгодных? Или есть алгоритмы, которые начинают с аналогичных известных моделей, а потом отличающиеся област досчитывают? Просо интересно понять основной путь расчетов (потому что сам никогда не сталкивался с этим, а при необходимости просил помочь товарищей)

(ответить)

Re: Re: Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

Чугунов Антон — 22 октября, 2007 г. 10:46. (ссылка) (свернуть ветвь)

Да, я понимаю, что из этого сообщения суть метода предсказания непонятна — да я ведь и не излагал её, потому что иначе было бы очень много и сложно. В планах у меня есть написать материал для «биомолекулы» на эту тему — тем более что я сам-то как раз и занимаюсь близкими вещами.
Но если вкратце — то способы предсказания структуры делят на:
(1) предсказание «по гомологии» — то есть, используя структуру родственного белка-«шаблона» (проще говоря, последовательность моделируемого белка «натягивается» на каркас шаблона и
(2) т.н. “ab initio” методы — когда структура других белков не используется. Этот подход не сводится, конечно, к доскональному перебору всех конформаций с оценкой энергии — в силу компьютерного аналога известного парадокса Левинталя это просто невозможно. И, кстати, хотя в работе Бэйкера и сказано, что они получили структуру этого белка «аб иницио» (точнее, де ново), на самом-то деле в статье написано, что стартовая модель была основана на структуре другого белка, хотя бы и очень низко гомологичного (3.6%, указано в статье). Реально этого уровня гомологии абсолютно недостаточно для моделирования с использованием шаблона, но, с другой стороны, программе Розетта ведь надо же было с чего-то начинать…
Так что вот так вот прямо абсолютно «с нуля» предсказывать структуру белков пока что не умеют. Разве что совсем небольших — менее нескольких десятков остатков.

(ответить)

Re: Re: Re: Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

Старокадомский Петр — 22 октября, 2007 г. 18:23. (ссылка) (свернуть ветвь)

Т.е. рентгено-структурный анализ так и остается пока самым надежным методом получить трехмерку "с нуля"?

(ответить)

Re: Re: Re: Re: Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

Чугунов Антон — 23 октября, 2007 г. 10:44. (ссылка)

В принципе, именно так и считается — РСА даёт наиболее точные структурные данные. Однако у него есть и свои недостатки — структура кристаллической ячейки не является «нативным» окружением исследуемого белка, что может привести к определению не совсем той структуры, которая реально присутствует в клетке. ЯМР-спектроскопия же (по крайней мере, водорастворимых белков), напротив, позволяет исследовать нативное состояние белковой молекулы и, мало того, — ещё и её динамические свойства. Однако и у этого метода есть свои ограничения — получаемые из ЯМР-экспериментов наборы пространственных ограничений не всегда оказываются достаточно полными, чтобы по ним можно было восстановить структуру молекулы с высокой точностью.
Так что, строго говоря, идеального метода получения трёхмерной структуры белков не существует. А кто бы сомневался? ;-)

(ответить)

Re: Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

Натальин Павел — 19 октября, 2007 г. 14:19. (ссылка) (свернуть ветвь)

Да, для решения задачи фазирования - было бы круто.

(ответить)

Re: Re: Новые успехи в предсказании пространственной структуры белков

Чугунов Антон — 19 октября, 2007 г. 14:40. (ссылка)

Хочешь поговорить об этом? ;-)

(ответить)

Яндекс.Метрика

© 2007–2015 «биомолекула.ру»
Электропочта: info@biomolecula.ru
О проекте · RSS · Сослаться на нас

Дизайн и программирование —
Batch2k15.

Сопровождение сайта — НТК «Биотекст».

Условия использования сайта
Об ошибках сообщайте вебмастеру.