Проблема сворачивания белков: 50 лет научного поиска и неожиданных открытий
Пятьдесят лет исследований проблемы сворачивания белков привели к формированию целой научной области. Эти изыскания стимулировали развитие суперкомпьютеров, создание новых материалов и открытие лекарств, а также углубили понимание фундаментальных процессов жизни, включая так называемые «болезни сворачивания белков», такие как Альцгеймер, Паркинсон и диабет II типа.
В обзорной статье в журнале Science исследователи из Университета Стоуни-Брук подвели итоги работы над этой 50-летней загадкой. Они показали, как научное сообщество взялось за решение задачи фундаментальной науки, не сулившей очевидной практической выгоды.
«Сворачивание белка — квинтэссенция фундаментальной науки. Не было конкретной коммерческой цели, однако побочные результаты оказались широкими и глубокими».
Суть проблемы
Проблема возникла после работ нобелевских лауреатов 1962 года Макса Перуца и Джона Кендрю, которые определили структуры глобулярных белков. Они не смогли понять, как свернутая структура белковой молекулы связана с последовательностью аминокислот. С тех пор главным вопросом стал белковый «код»: как данная цепочка из 20 типов аминокислот приводит к уникальной свернутой («нативной») структуре белка, определяющей его функцию.
Проблема сворачивания белков разделилась на три взаимосвязанные загадки:
- Код сворачивания. Каковы принципы?
- Проблема «иголки в стоге сена». Как белок находит свою единственную нативную структуру за доли секунды внутри клетки?
- Компьютерное предсказание. Можно ли создать метод, предсказывающий структуру белка по его аминокислотной последовательности?
Научные достижения
Исследователи констатируют значительный прогресс по всем трем направлениям:
- Установлено, что белки быстро сворачиваются, потому что случайные тепловые движения вызывают конформационные изменения, ведущие «под уклон» по воронкообразному энергетическому ландшафту к нативной структуре.
- Благодаря, в том числе, обширной Базе данных белковых структур (Protein Data Bank), содержащей уже около 80 000 структур, предсказание структур белков стало намного успешнее, чем считалось возможным на ранних этапах.
Неожиданные «побочные» результаты
Работа над фундаментальной проблемой принесла важные практические результаты:
- Развитие суперкомпьютеров, таких как IBM Blue Gene, и распределенных грид-вычислений.
- Создание компьютерных методов для открытия новых фармацевтических препаратов.
- Более глубокое понимание молекулярных механизмов в биологии и межатомных взаимодействий внутри белков.
- Появление нового класса перспективных полимерных материалов — «фолдамеров».
То, что началось с одного фундаментального вопроса, превратилось в целую область науки, где на некоторые вопросы найдены ответы, но появилось еще больше новых.