Ученые раскрыли новые принципы поведения белков в клеточных мембранах

Белки клеточных мембран выполняют множество важных функций, включая транспорт веществ, передачу сигналов, ускорение реакций и обеспечение адгезии клеток. Их дисфункция может вызывать серьезные заболевания, включая рак, что делает их привлекательными мишенями для лекарств. Однако изучать эти белки сложно из-за их положения в липидном бислое мембраны.

Ученые из Scripps Research разработали новую компьютерную стратегию для понимания работы мембранных белков на атомном уровне. В исследовании, опубликованном 7 октября 2025 года в PNAS, команда создала синтетические мембранные белки, которые легче изучать в лаборатории, и раскрыла структурные основы поддержания их формы. Этот метод можно использовать для разработки новых препаратов и терапевтических средств, нацеленных на мембранные белки.

«Чтобы модулировать эти белки, сначала нужно понять, как они работают», — говорит старший автор Марко Мравич. — «Наше исследование выявило новые правила последовательностей и атомных взаимодействий внутри мембранных белков, необходимые для их функционирования».

Мембранные белки состоят из множества плотно упакованных спиралей. Для поддержания их сложной архитектуры разные части белка должны связываться друг с другом прочнее, чем с окружающей липидной мембраной.

Команда Мравича исследовала распространенный мотив, встречающийся во многих типах мембранных белков: маленькую аминокислоту, повторяющуюся каждые семь аминокислот в цепи, пересекающей мембрану. Это означает, что эти маленькие аминокислоты находятся в одной позиции на каждом втором витке спирали.

Ученые предположили, что эти мотивы представляют собой потенциальные «липкие точки», которые помогают спиралям мембранных белков связываться друг с другом и организовываться внутри мембраны. Чтобы проверить гипотезу, они использовали компьютерную программу для создания идеализированных версий этого мотива.

«Наш подход уникален: мы с нуля проектируем новые синтетические белки с помощью компьютерных программ, чтобы моделировать поведение и атомные структуры природных мембранных белков», — объясняет Мравич.

Первый автор Киана Голден написала программу для идентификации аминокислотных последовательностей, содержащих этот мотив, и использовала эти данные для создания оптимизированных синтетических белков с повышенной стабильностью. В лаборатории эти белки свернулись, как и предсказывалось, что подтвердило гипотезу о «липких точках» между соседними спиралями.

Более того, когда мотивам придали наиболее оптимальные последовательности, полученные синтетические белки оказались чрезвычайно стабильными — они сохраняли структуру даже в кипящих условиях.

«Мы обнаружили, что стабильность мотива обусловлена необычным типом водородной связи, которая обычно очень слаба. Но когда мотив повторяется, эти слабые связи суммируются и создают очень стабильное взаимодействие», — говорит Голден. — «Такой тип водородной связи редко встречается в природе, поэтому было удивительно, что именно он лежит в основе этого мотива».

Полученные данные помогут ученым и врачам идентифицировать и понимать генетические мутации, способствующие развитию болезней. Поскольку команда доказала, что их новое ПО может точно создавать очень прочные белковые комплексы в липидной среде, теперь они работают над проектированием молекул для прямого воздействия на мембранные белки внутри клетки.

«Наш подход значительно ускоряет открытия, касающиеся внутренней работы мембранных белков и создания более эффективных методов терапии», — заключает Мравич.