Александр Алексеев 0,0

Десятилетиями практическая белковая инженерия полагалась на направленную эволюцию — мощный, но слепой метод перебора тысяч случайных мутаций в пробирке. Сегодня правила игры меняются: эволюция переносится в компьютер. В этой статье (входящей в цикл «ИИ в биологии») мы проследим путь от хаоса к контролю над белковой эволюцией: начнем с тонкой настройки одиночными мутациями, а после научимся различать белки по нужным свойствам. Прогуляемся по белковой вселенной, вылавливая новые белки. Под конец станем переписывать белки по пространственному чертежу, как настоящие инженеры. Увидим, откуда берутся ферменты для промышленности и антитела для клиники, и разберемся, чем отличаются дизайн белков de novo (тот самый, за который дали Нобелевскую премию) и более приземленный, но зато уже прочно вошедший в практику редизайн. Разбирается в этой сложной области автор «Биомолекулы» Андрей Кузнецов с помощью Елены Кудряшовой — руководителя Лаборатории таргетной терапии и предиктивной диагностики Центрального университета.

Предсказание пространственной структуры белка — задача, сформулированная еще Кристианом Анфинсеном, — на протяжении десятилетий решалась лишь косвенно. Ситуация радикально изменилась с появлением AlphaFold 1/2. Его успех был настолько значительным, что уже ознаменовался Нобелевской премией (в 2024 г.) и породил ощущение, что проблема в целом «закрыта». Однако история этим не закончилась: современная версия — AlphaFold 3 — объединяет эволюционный подход, унаследованный от предыдущих поколений, и диффузионные модели, пришедшие из генерации изображений. Такое сочетание позволяет выйти за пределы белковых структур и предсказывать целые «молекулярные сцены» с участием малых молекул или нуклеиновых кислот. Станет ли AlphaFold3 панацеей — или структуры белок-лигандных комплексов требуют новых подходов? Георгий Куракин, постоянный автор «Биомолекулы», пытается разобраться в этом вопросе с помощью Алексея Орлова, руководителя Лаборатории вычислительной биомедицины и молекулярной диагностики Центрального университета.

Ботулинический токсин типа А, известный большинству как ботокс, у обычного читателя ассоциируется исключительно с косметологией. Но с 2010 года это — единственный препарат, который FDA одобрило специально для профилактики хронической мигрени — тяжелой формы заболевания, при которой голова болит 15 и более дней в месяц. При этом в обзорах современной анальгетической терапии ботулотоксин почти не встречается: он не похож ни на один класс обезболивающих и долгое время оставался слепым пятном в общей картине борьбы с болью. В этой статье, продолжающей цикл «Нейрофармакология», разбираемся, как токсин, вызывающий смертельное пищевое отравление, стал лекарством; как устроена его молекула на уровне отдельных доменов; и почему расхожее объяснение «ботокс просто расслабляет мышцы» оказалось неверным. Сравним ботулотоксин с его главным конкурентом — антителами к CGRP, разберем данные крупнейшей программы клинических испытаний PREEMPT и заглянем в лаборатории, где разрабатывают следующее поколение избирательных ботулотоксинов, не затрагивающих мышцы.

Проект «Биология в России: люди и открытия» продолжается. Сегодня мы — гости в двух лабораториях Зоологического института РАН: териологии и герпетологии. А это значит, что нас ждет беседа не с одним, а сразу с двумя зоологами. Говорить же мы будем о предмете, который их объединяет, — о любви к палеонтологии.

Сегодня молекулярную динамику можно запускать на обычной рабочей станции — и это кажется само собой разумеющимся. Но еще сорок лет назад смоделировать один белок (даже пептид!) было выдающимся техническим достижением, доступным считанным лабораториям с доступом к машинам размером с комнату. В продолжении спецпроекта о Молекулярной динамике рассказываем, как она (МД) прошла этот путь: от специализированных силовых полей и параллельных суперкомпьютеров до графических процессоров, сделавших микросекундные расчеты рутиной. А искусственный интеллект — это конец этой истории или начало новой?

Жизнь раковой клетки может продолжаться долго, очень долго — безудержно делясь, она умирает только вместе с организмом, в котором возникла. Однако порой злокачественная клетка перестает делиться, но не умирает и сохраняет метаболическую активность — это состояние известно как сенесценция. Кроме того, раковая клетка может умереть программируемой смертью, чаще всего апоптозом. Что же определяет выбор одного из трех путей (деление, апоптоз, сенесценция)? И как знания о жизненном пути злокачественной клетки помогают в разработке антираковой терапии? Ответам на эти вопросы и посвящена наша статья, входящая в спецпроект «Онкология».