Сотрудники Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта МГУ имени М.В. Ломоносова предложили подход для вычислительного проектирования белков, взаимодействующих с ДНК и РНК. Авторы использовали дополнительные механизмы управления построением белковой структуры и проверили их на 11 комплексах нуклеиновых кислот. Лучший результат дало сочетание двух механизмов, позволяющее учитывать и качество связывания с ДНК или РНК, и устойчивость белка. Работа опубликована в Journal of Chemical Information and Modeling.
Методы искусственного интеллекта давно используются для проектирования белков с заданными свойствами. Однако создание белков, способных связываться с нуклеиновыми кислотами — ДНК и РНК, остаётся сложной задачей. Такие молекулы имеют крупный размер, сложную пространственную организацию и особый характер взаимодействия с белками. Поэтому при вычислительном проектировании важно получить не только хорошее связывание с ДНК или РНК, но и устойчивую структуру самого белка.
Авторы исследования предложили усовершенствовать этот процесс с помощью дополнительных механизмов управления построением белковой структуры. Они помогают направлять расчёты так, чтобы одновременно учитывать два требования: качество взаимодействия белка с нуклеиновой кислотой и устойчивость получаемой структуры.
Ученые проверили подход на одиннадцати различных комплексах ДНК и РНК, предложили свои и сравнили несколько стратегий модификации проектирования. Расчёты показали, что наилучший результат даёт совместное использование двух дополнительных механизмов управления. Такая комбинация позволяет лучше сбалансировать качество узнавания и способность белка формировать устойчивую пространственную структуру.
Отдельно авторы отмечают, что единые подходы без дополнительной настройки не всегда одинаково хорошо работают для разных типов молекулярных объектов. Поэтому дальнейшее развитие таких методов требует более гибкой настройки под конкретные задачи проектирования.
«При вычислительном проектировании белков важно учитывать не только качество их взаимодействия с ДНК или РНК, но и способность самой белковой структуры оставаться устойчивой. В нашей работе мы показали, что сочетание нескольких механизмов управления процессом проектирования позволяет лучше сбалансировать эти требования и получить более качественные результаты вычислительного моделирования», — отметил профессор факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ, старший научный сотрудник Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта МГУ Андрей Головин.
Полученные результаты могут использоваться при дальнейшем развитии методов проектирования белков, взаимодействующих с нуклеиновыми кислотами. В перспективе такие подходы могут быть полезны для исследований в области молекулярной биологии и генной терапии, однако выводы работы требуют дальнейшей экспериментальной проверки.