Ekaterina Dagkesamanskaya 0,0

Долгое время биология была описательной и феноменологической наукой, мало приспособленной для прогнозирования и рационализации наблюдаемых явлений. С появлением компьютерной техники математика, наконец, стала осваиваться на такой, на первый взгляд, от нее далекой территории. Изначально, наиболее востребованными в биологии были методы математической статистики, которые позволяют корректно обработать данные экспериментов и оценить статистическую значимость делаемых выводов. Однако со временем, с подачи химии и физики (или биохимии и биофизики) в биологии стали использоваться сложные математические модели, позволяющие не только обрабатывать данные реальных экспериментов, но и способные предсказывать протекание биологических процессов в ходе виртуальных (in silico) экспериментов. Вниманию читателей предлагается перевод статьи Иво Сбальцарини, переработанной специально для «Биомолекулы» и рассказывающей о современных подходах в компьютерном пространственно-временнóм моделировании биологических систем.

Несмотря на то, что за несколько десятилетий существования метода моделирования молекулярной динамики (МД) сущность подхода практически не поменялась, совершенствование алгоритмов и взрывное развитие компьютерных мощностей позволяет достигать все новых рубежей. Американские исследователи провели моделирование МД потенциал-чувствительного калиевого канала, в результате чего удалось в деталях проследить процесс активации / инактивации этого белка, «рассмотрев» подробности, ранее известные лишь гипотетически.

Последнее десятилетие в биологических науках было ознаменовано взрывным развитием геномных технологий и появлением способов собирать почти астрономические объемы данных о молекулярных особенностях организма. Однако ученые до сих пор не могут похвастать тем, что ориентируются в этом океане данных, хотя в нем, несомненно, «растворена» информация о предрасположенности к заболеваниям и другие важные для медицины, здравоохранения и даже криминалистики сведения. Американские исследователи положили начало по-настоящему персональной геномике, идентифицировав на основе анализа огромного количества молекулярной информации начинающийся у своего руководителя сахарный диабет 2-го типа.

Сложность устройства биомолекулярных систем многократно возрастает в ряду прокариоты → одноклеточные эукариоты → многоклеточные эукариоты, — и одновременно на многие порядки снижается размер популяций. Чем более высоко развит организм, тем сложнее устроена сеть взаимодействий белковых молекул между собой, — и, по-видимому, само возникновение многоклеточности обязано замысловатым белок–белковым взаимодействиям. Оригинальное компьютерное исследование структурной стабильности родственных белков из различных групп организмов показывает, что эта сложность может быть следствием не эволюционных адаптаций, а «залатыванием» белковых дефектов, постепенно накапливающихся в популяциях ограниченного размера под действием генетического дрейфа.

Несмотря на то, что одна из догм молекулярной биологии утверждает необходимость существования уникальной упорядоченной структуры молекулы белка для воплощения его функции, многие из белков функционируют и прекрасно себя «чувствуют» в состоянии полного «беспорядка». Исследования последних лет показывают, что такие неструктурированные белки отнюдь не исключение, а вполне себе правило.

Двадцатый век стал веком междисциплинарных исследований, когда грань между «классическими» науками практически стёрлась. В XXI столетии тенденция усиливается — слияние «обычной» (хотя тоже междисциплинарной!) молекулярной биофизики и того, что по-английски называют theoretical computer science, породило необыкновенную область — компьютерный, или in silico, эксперимент. В этой статье рассказывается о методической подоплёке подхода in silico и о его конкретном использовании для имитационного изучения «жизни» биологических мембран и населяющих их белковых молекул.