В Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS) исследователи сообщают, что им удалось предсказать даже самые сложные белковые структуры с помощью статистического анализа независимо от эксперимента. Экспериментальное определение белковых структур довольно громоздко, успех не гарантирован. Белки — основа жизни. Как структурные белки они участвуют в росте тканей, например ногтей или волос.
Другие белки работают как мышцы, контролируют метаболизм и иммунный ответ или переносят кислород в красных кровяных тельцах.Базовая структура белков с определенными функциями похожа у разных организмов. «Независимо от того, является ли человек, мышь, кит или бактерия, природа не изобретает постоянно белки для различных живых организмов заново, а изменяет их путем эволюционных мутаций и отбора», — говорит Александр Шуг из Центра вычислительной техники Штайнбуха (SCC). Такие мутации можно легко идентифицировать при считывании генетической информации, из которой состоят белки.
Если мутации происходят парами, задействованные участки белка в основном расположены близко друг к другу. С помощью компьютера данные многих пространственно смежных секций могут быть составлены для точного предсказания трехмерной структуры, подобной большой головоломке. «Чтобы понять функцию белка в деталях и, если возможно, повлиять на него, необходимо знать место каждого отдельного атома», — говорит Шуг.В своей работе физик использует междисциплинарный подход, основанный на методах и ресурсах информатики и биохимии.
Используя суперкомпьютеры, он искал в свободно доступной генетической информации тысяч организмов, от бактерий до человека, коррелированные мутации. «Объединив новейшие технологии и настоящее сокровище наборов данных, мы изучили почти две тысячи различных белков. Это совершенно новое измерение по сравнению с предыдущими исследованиями», — добавляет Шуг.
Он подчеркивает, что это свидетельствует о высокой эффективности метода, который обещает иметь высокий потенциал для применения в самых разных областях, от молекулярной биологии до медицины. Хотя настоящая работа, по словам Шуга, является фундаментальным исследованием, результаты вполне могут быть включены в новые методы лечения заболеваний в будущем.