Белок сворачивается проще, чем кажется

Сворачивание белка — это фундаментальный процесс, при котором длинные цепочки аминокислот в живых организмах принимают сложные трёхмерные структуры. Понимание этого процесса позволяет предсказывать функцию белков.

Это критически важно, поскольку неправильно свёрнутые белки у человека приводят к тяжёлым заболеваниям, таким как болезни Альцгеймера, Паркинсона, Хантингтона, эмфизема и муковисцидоз. Улучшение методов моделирования сворачивания необходимо для создания более эффективных лекарств.

Исследователь из Университета Макгилла Жером Вальдиспюль совместно с коллегами из MIT разработал алгоритмы, которые могут работать на обычном ноутбуке. Они анализируют фундаментальные химические свойства белка, перебирают возможные формы и предсказывают наиболее вероятную конечную структуру.

Результаты впечатляют: если классическим методам для моделирования динамики сворачивания белка из 40 аминокислот требовались сотни тысяч часов процессорного времени, то программа tFolder (разработанная бывшим студентом Макгилла Соломоном Шенкером) смогла предсказать свёрнутую структуру белка из 60 аминокислот за 10 минут на одном ноутбуке.

Работа над алгоритмом продолжается для повышения точности предсказаний для более широкого спектра белков, включая важные для связывания с ДНК. Исследование было представлено на 15-й ежегодной международной конференции RECOMB 2011.