Гонка за разгадкой белковой структуры COVID-19

Одной из многих неизвестных величин в науке о COVID-19 являются структуры белков, из которых состоит внешняя оболочка коронавируса. Частица коронавируса содержит несколько белков, включая знакомые шиповидные структуры на поверхности сферической вирусной частицы (уместно названные "спайк-белками"). Хотя исследователям известны конкретные аминокислоты, составляющие различные белки, их трёхмерные структуры остаются неизвестными.

Кори О'Херн, профессор машиностроения и материаловедения, физики и прикладной физики, — один из исследователей, пытающихся определить эти структуры. Для этого он использует методы машинного обучения, которые могут определить, является ли вычислительная модель белка точной или нет (даже без знания фактической, определённой экспериментально структуры белка).

Вместе с другими исследователями по всему миру О'Херн представит свои результаты в Critical Assessment of Protein Structure Prediction (CASP) — соревновании среди исследователей в этой области по предсказанию структуры белков, которые ещё не были охарактеризованы экспериментально. Несколько месяцев назад организаторы CASP объявили о призыве к исследованиям белков коронавируса для лучшего понимания их структур.

В чём польза определения структур этих белков COVID-19?

Структуры этих белков связаны со способностью коронавируса связываться с клетками и проникать в них. Таким образом, знание их структур означает, что можно разработать препарат для связывания с белком и предотвращения вторжения вируса в клетку. Одна из основ дизайна лекарств — знание структуры белка, чтобы можно было разработать комплементарный лиганд, который свяжется с ним и ингибирует исходную функцию белка.

Как предсказывают структуры этих белков?

Это сложная задача. Основной способ экспериментального определения белковых структур — кристаллизация. Это своего рода чёрная магия — никогда не знаешь, какие белки будут кристаллизоваться и при каких условиях. Белки COVID трудно кристаллизовать. Поэтому цель группы О'Херна — сначала понять структуру более чем 100 000 экспериментально определённых белковых структур, а затем определить, имеют ли вычислительные модели белков COVID те же особенности, что и текущая библиотека известных белковых структур. Если модели действительно имеют правильные особенности, можно использовать молекулярно-динамическое моделирование, чтобы направить вычислительные модели к более экспериментально обоснованным структурам.

Как понять, что структура определена верно?

К сожалению, нельзя точно знать, что у вас правильная структура белков COVID, пока вы не сможете их кристаллизовать, провести эксперименты ЯМР (ядерного магнитного резонанса) или иным образом охарактеризовать их экспериментально. Однако многие учёные по всему миру представляют вычислительные модели в CASP. Мы можем оценить их все, используя наш подход машинного обучения, чтобы определить, являются ли они физически обоснованными. Мы также можем взять лучшие вычислительные модели и начать работу над дизайном лекарств.