Новаторский метод, разработанный исследователями Брауновского университета, использует машинное обучение, чтобы изменить процесс открытия лекарств, предсказывая поведение белков с течением времени. Этот инновационный подход, выходящий за рамки традиционных статических моделей, может значительно сократить путь от лабораторных исследований до реальных методов лечения.
В основе каждого биологического процесса лежит загадка динамики белков. Традиционные методы с трудом позволяют уловить мимолетные формы белков, когда они претерпевают трансформации, имеющие решающее значение для понимания болезней и поиска лекарств. Исследователи из Университета Брауна стали пионерами в решении проблемы, которое использует возможности искусственного интеллекта для быстрого и точного картирования этих неуловимых структур.
Команда использовала передовой алгоритм искусственного интеллекта AlphaFold 2, известный своими возможностями предсказания структуры белков. Несмотря на его превосходство, ограничение AlphaFold 2 заключается в получении только статических снимков белковых структур. Команда Брауна под руководством кандидата наук Габриэля Монтейро да Силва расширила эти возможности, визуализировав белки в движении и открыв их «четвертое измерение» — время.
Моделируя несколько состояний белка, этот метод позволяет получить динамический вид, подобно съемке различных поз скачущей лошади вместо одной позы. Эта аналогия иллюстрирует скачок от статического к динамическому пониманию, что позволяет выявлять новые мишени для лекарств и совершенствовать существующие методы лечения.
Важность этой разработки подчеркивается в таргетной терапии рака, где понимание динамической природы белков имеет решающее значение. Этот метод позволяет выяснить, как лекарства взаимодействуют с белками в различных состояниях, и понять, почему те или иные методы лечения оказываются успешными или неудачными, тем самым прокладывая путь к более эффективным решениям.
Традиционно анализ динамики белков был дорогостоящей и трудоемкой задачей. Новый подход значительно сокращает этот срок с нескольких лет до нескольких часов, что знаменует собой огромный шаг вперед в скорости и эффективности разработки лекарств. Этот прорыв может значительно ускорить доставку новых методов лечения пациентам по всему миру.
По мере того как исследовательская группа будет совершенствовать свою методику, они намерены повышать ее точность и применимость, расширяя возможности ее использования в различных областях медицины и науки. Эта работа открывает многообещающие горизонты для быстрого и экономически эффективного поиска методов лечения множества заболеваний.
«В ходе большинства клеточных процессов белки динамически меняют свою форму. Чтобы подобрать белковые мишени для лекарств, которые будут лечить рак и другие заболевания, нам необходимо более точное понимание этих физиологических изменений. Нам нужно выйти за рамки 3D-фигур и понять 4D-фигуры, четвертым измерением которых является время. Именно это мы и сделали с помощью данного подхода».
— Габриэль Монтейро да Силва, кандидат наук в области молекулярной биологии, клеточной биологии и биохимии в Университете Брауна
Нет комментариев