Teknologi prototipe menyusut AI untuk menghadirkan fungsionalitas seperti otak dalam satu perangkat yang kuat - ScienceDaily
Popular

Model protein resolusi atom para ilmuwan mengungkapkan detail baru tentang pengikatan protein – ScienceDaily


Mengetahui dengan tepat di mana protein dibuat frustrasi bisa sangat membantu dalam membuat obat yang lebih baik.

Itu adalah salah satu hasil dari studi baru oleh para ilmuwan Universitas Rice yang mencari mekanisme yang menstabilkan atau mengacaukan bagian-bagian penting dari biomolekul.

Model skala atom oleh ahli teori Rice Peter Wolynes, penulis utama dan alumnus Mingchen Chen dan rekan mereka di Center for Theoretical Biological Physics menunjukkan bahwa tidak hanya beberapa urutan frustrasi tertentu dalam protein yang diperlukan untuk memungkinkan mereka berfungsi, menempatkannya juga menawarkan petunjuk untuk mencapai spesifisitas yang lebih baik untuk obat.

Pengetahuan itu juga dapat membantu merancang obat dengan efek samping yang lebih sedikit, kata Wolynes.

Studi akses terbuka tim muncul di Komunikasi Alam.

Model skala atom memusatkan perhatian pada interaksi dalam kemungkinan situs pengikatan daripada sebagian besar interaksi dalam protein yang memandu pelipatannya. Model resolusi yang lebih halus memungkinkan penggabungan faktor pendukung seperti ligan yang aktif secara kimiawi, termasuk molekul obat. Para peneliti mengatakan kemampuan ini memberi wawasan baru tentang mengapa ligan paling baik ditangkap hanya oleh protein tertentu dan bukan oleh orang lain.

“Ligan yang tidak alami,” alias obat-obatan, cenderung mengikat paling baik dengan kantong yang frustrasi dalam protein yang menjadi frustrasi minimal setelah obat mengikat, kata Wolynes. Memiliki cara untuk menemukan dan kemudian mempelajari detail dari situs yang mengalami gangguan minimal ini akan membantu perusahaan farmasi menghilangkan banyak trial and error.

“Cara standar dalam merancang obat adalah dengan mencoba 10.000 situs pengikatan pada protein untuk menemukan yang cocok,” kata Wolynes. “Kami mengatakan Anda tidak perlu mengambil sampel semua situs yang mungkin mengikat, cukup jumlah yang wajar untuk memahami statistik tentang apa yang dapat berfungsi di lingkungan lokal.

“Ini perbedaan antara melakukan pemungutan suara dan benar-benar mengadakan pemilihan,” katanya. “Jajak pendapat ini lebih murah, tetapi Anda masih perlu memeriksanya.”

Para peneliti Rice dikenal karena teori lanskap energi mereka tentang bagaimana protein melipat. Ini biasanya menggunakan model berbutir kasar di mana asam amino diwakili oleh hanya beberapa situs.

Strategi itu membutuhkan daya komputasi yang lebih sedikit daripada mencoba menentukan posisi dari waktu ke waktu setiap atom di setiap residu, namun telah terbukti sangat akurat dalam memprediksi bagaimana protein melipat berdasarkan urutannya. Tetapi untuk studi ini, para peneliti memodelkan protein dan kompleks protein-ligan pada tingkat atom untuk melihat apakah mereka dapat menemukan bagaimana frustasi memberi beberapa bagian protein fleksibilitas yang dibutuhkan untuk mengikat molekul lain.

“Salah satu hal hebat tentang pemodelan pada semua resolusi atom adalah memungkinkan kita untuk mengevaluasi apakah molekul obat cocok dengan situs pengikatan atau tidak,” kata Wolynes. “Metode ini dapat dengan cepat menunjukkan apakah situs pengikatan untuk obat tertentu akan mengalami frustrasi minimal atau akan tetap menjadi wilayah yang frustrasi. Jika setelah molekul mengikat situs tersebut tetap tidak berfungsi, protein dapat mengatur ulang atau obat dapat mengubah orientasinya seperti itu. suatu cara yang dapat menimbulkan efek samping. “

Memodelkan situs yang frustrasi – dan terkadang mengubahnya untuk melihat apa yang akan terjadi – memungkinkan para peneliti melihat bagaimana spesifisitas obat berkorelasi dengan kantong pengikat. Analisis frustrasi, tulis mereka, menyediakan “rute untuk menyaring senyawa yang lebih spesifik untuk penemuan obat.”

“Konsep frustrasi ini ada di awal penelitian kami tentang pelipatan protein,” kata Wolynes. “Ketika kami menerapkannya pada molekul protein nyata, kami menemukan beberapa contoh di mana mekanisme pelipatan melanggar apa yang akan kami prediksi dari corong sempurna. Kemudian kami menemukan penyimpangan dari gambar corong ini terjadi di mana protein sebenarnya agak frustrasi.

“Itu seperti pengecualian yang membuktikan aturan itu,” katanya. “Sesuatu yang benar sepanjang waktu mungkin sepele. Tetapi jika tidak selalu benar 1%, ini adalah masalah yang harus dipecahkan, dan kami dapat melakukannya dengan AWSEM, perangkat lunak prediksi struktur kami.”

Memperluas perangkat lunak untuk menganalisis frustrasi pada tingkat atom dimungkinkan, seperti yang dijelaskan oleh kelompok dalam makalah terbaru lainnya. Tetapi biaya komputasi untuk melacak setiap atom dalam protein sangat tinggi sehingga para peneliti membutuhkan cara untuk mengambil sampel gerakan daerah tertentu di mana rasa frustrasi dapat membingungkan rute pelipatan.

“Mingchen menyadari ada algoritme yang efisien untuk mengambil sampel lingkungan lokal di situs yang mengikat tetapi tetap mempertahankan resolusi atomistik,” kata Wolynes, yang mencatat bahwa dia dan Chen, sekarang di industri swasta, menggunakan model untuk menyelidiki kemungkinan terapi, termasuk COVID-19. terkait obat-obatan.

Dipersembahkan Oleh : Lapak Judi

Baca Juga : Lagutogel/a>