Искусственный интеллект предсказывает сайты связывания РНК и ДНК для ускорения разработки лекарств

Исследователи из Сколтеха разработали решение на основе искусственного интеллекта, которое использует данные о трёхмерной структуре молекул РНК или ДНК для выявления участков, где может происходить взаимодействие с потенциальными лекарственными соединениями.

Новый подход к поиску мишеней

  • Традиционно большинство лекарств нацелены на белки, а РНК рассматривалась лишь как посредник между ДНК и белками.
  • Однако около 85% генома транскрибируется в РНК, и большая часть этих молекул не кодирует белки, а выполняет регуляторные функции.
  • Эти некодирующие РНК, а также ДНК, участвующие в сигнальных процессах, становятся перспективными мишенями для лекарств, особенно против «неподдающихся» воздействию белков или патогенных вирусных РНК (например, SARS-CoV-2 или ВИЧ).

Как работает решение

Алгоритм компьютерного зрения «смотрит» на трёхмерные структуры нуклеиновых кислот, закодированные в виде тензоров, и выделяет области, которые могут служить сайтами связывания.

Ключевое преимущество: учёт конформации

  • Молекулы РНК и ДНК могут скручиваться и принимать различные формы (конформации), что влияет на доступность сайтов связывания.
  • Ранее большинство методов работали только с последовательностью нуклеиновых кислот, игнорируя их форму, что снижало точность.
  • Новый метод работает как с РНК, так и с ДНК, в том числе с несколькими цепями, и может предсказывать дополнительные сайты, возникающие при взаимодействии молекул.
  • Алгоритм успешно воспроизводит известный эффект: для одного и того же участка РНК ВИЧ разные конформации определяют эффективность связывания различных агентов.

Применение и перспективы

Знание точного сайта связывания позволяет вести более целенаправленный поиск лекарств. Кроме того, метод можно использовать «наоборот»: для обратного проектирования коротких фрагментов нуклеиновых кислот (аптамеров), которые будут служить «приманкой» для связывания нежелательных молекул (например, гормонов) в организме.

Исследование опубликовано в журнале Nucleic Acid Research: Genomics and Bioinformatics.

2022-01-11