Исследователи интегрируют искусственный интеллект с молекулярной динамикой для прогнозирования белковых взаимодействий, что способствует развитию терапии рака и персонализированной медицины. (АВТОР: Helix Molecular Solutions)
Точное определение сайтов связывания при межбелковых взаимодействиях имеет важное значение для прорывов в биомедицине. Однако существующие экспериментальные методы являются медленными и дорогостоящими.
Вычислительные подходы, особенно те, которые интегрируют искусственный интеллект (ИИ), обещают более быстрые решения, но часто терпят неудачу при прогнозировании взаимодействий с участием синтетических белков.
Недавнее исследование, проведенное доктором Рафаэлем Бернарди из Обернского университета и опубликованное в журнале Американского химического общества, решает эти проблемы с помощью новой комбинации искусственного интеллекта и моделирования молекулярной динамики, предлагая многообещающий путь для персонализированной терапии рака.
Задача прогнозирования сайтов связывания
Воздействие на белок PD-L1 является краеугольным камнем многих методов иммунотерапии рака. PD-L1 позволяет раковым клеткам избегать обнаружения иммунной системой, подавляя иммунные реакции. Препараты, блокирующие PD-L1, такие как пембролизумаб, позволяют иммунной системе атаковать опухоли. Однако точное прогнозирование мест связывания для таких методов лечения остается сложной задачей.
Обзор методов нацеливания на рак PD-L1 и недостаточная надежность слепого докинга. (АВТОР: JACS)
Команда доктора Бернарди решила эту проблему, усовершенствовав инструменты искусственного интеллекта с помощью моделирования молекулярной динамики и динамического сетевого анализа. Традиционные методы, основанные на ИИ, включая AlphaFold2, были эффективными, но недостаточными для различения моделей связывания.
Комплексный подход команды оказался решающим, продемонстрировав, что перпендикулярная конфигурация связывания комплексов PD-L1:Affibody была значительно более стабильной, чем параллельная конфигурация. Это предсказание было подтверждено с помощью передовых экспериментальных методов, включая масс-спектрометрию с перекрестными связями и мутационное сканирование на основе секвенирования нового поколения.
В исследовании приняли участие исследователи из Обернского университета, Базельского университета и ETH Zurich. По словам доктора Бернарди, «использование вычислительных инструментов для разработки белков представляет собой новый рубеж в терапии рака». Это междисциплинарное сотрудничество сыграло ключевую роль в уточнении вычислительных прогнозов с экспериментальной проверкой.
Доктор Диего Гомес, ведущий исследователь проекта, подчеркнул важность этого сотрудничества: «Эта работа демонстрирует синергию между компьютерными инновациями и экспериментальными методами, способствующими прорывам в лечении рака».
Используя передовые ресурсы, такие как системы NVIDIA DGX, команда расширила возможности таких инструментов, как NAMD и VMD, подчеркнув роль высокопроизводительных вычислений в современной биофизике.
Усовершенствование искусственного интеллекта с помощью динамического сетевого анализа
Динамический сетевой анализ оказался краеугольным камнем этого исследования. Применив этот метод к молекулярно-динамическим траекториям, генерируемым из многозадачных структур Alphafold2, исследователи определили наиболее стабильные конфигурации связывания. Примечательно, что AlphaFold3 не смог предсказать перпендикулярное положение связывания, что подчеркивает ограничения моделей, основанных только на ИИ, и необходимость в комплексных методах.
Эти результаты ставят под сомнение предположение о том, что белковые структуры, созданные с помощью ИИ, могут быть приняты без тщательного изучения. «Наше исследование подчеркивает необходимость сочетания инструментов искусственного интеллекта с динамическим сетевым анализом для повышения точности прогнозирования», — заявил доктор Бернарди.
Результаты структурных прогнозов комплекса PD-L1:Affibody. (А) Нативные контакты комплексов PD-L1, обнаруженные в PDB, выделены красным цветом. (АВТОР: JACS)
Более широкое значение для медицины
Хотя это исследование было сосредоточено на PD-L1, его значение выходит далеко за рамки иммунотерапии рака. Разработанные методики могут быть применены к другим белкам, что откроет путь к новым методам лечения различных заболеваний, включая аутоиммунные состояния. Кроме того, этот подход может ускорить разработку лекарств и снизить затраты, устраняя ограничения традиционных экспериментальных методов.
Доктор Гомес подчеркнул это более широкое воздействие: «Возможности применения наших методов огромны — от определения целевых лекарственных препаратов при различных заболеваниях до революционного развития персонализированной медицины».
Эта работа демонстрирует, как междисциплинарные исследования могут привести к значительным достижениям в решении сложных медицинских задач. Благодаря преодолению разрыва между расчетными прогнозами и экспериментальной проверкой, исследование устанавливает новый стандарт для разработки целевых методов лечения рака.
Для выявления сайт-специфичных мутагенезов PD-L1, участвующих в каждом из способов связывания, был использован сайт-специфичный мутагенез In silico. (АВТОР: JACS)
Будущее исследований межбелкового взаимодействия
Поскольку борьба с раком продолжается, интеграция искусственного интеллекта с динамическим сетевым анализом и молекулярной динамикой, вероятно, сыграет ключевую роль в терапевтических инновациях. Команда биофизиков Обернского университета демонстрирует, как сотрудничество между физиками, химиками и биологами может способствовать значительному прогрессу.
Это исследование не только продвигает лечение рака, но и подчеркивает более широкий потенциал вычислительных инструментов в медицине. Поскольку команда доктора Бернарди продолжает совершенствовать эти методы, будущее персонализированных и экономически эффективных методов лечения выглядит все более многообещающим.
+ There are no comments
Add yours