Суперкомпьютеры раскрыли эффект скученности в биологических клетках
Используя самый мощный в Японии суперкомпьютер K computer, международная исследовательская группа под руководством учёного из Университета штата Мичиган (MSU) достигла прорыва в понимании того, как белки функционируют в реалистичной биологической среде. Работа опубликована в журнале eLife.
"Наше исследование раскрыло беспрецедентные детали о том, что именно происходит внутри биологических клеток и как ведут себя белки в своей естественной среде", — заявил руководитель проекта, профессор биохимии и молекулярной биологии MSU Майкл Фейг.
Целью было выяснить, влияет ли высокая плотность внутреннего содержимого клеток на свойства биологических молекул и их функции. С помощью суперкомпьютера команда смоделировала внутреннюю среду бактериальной клетки в атомарных деталях, показав, как различные молекулярные компоненты взаимодействуют в чрезвычайно плотной среде.
"Наши компьютерные симуляции, включающие более 100 миллионов атомов, были не так далеки от моделирования целой клетки. Это крупнейшие симуляции такого рода, на несколько порядков больше типичных современных работ", — отметил Фейг.
Ключевые открытия:
- Снижение стабильности белков: В очень плотной среде некоторые белки могут терять свою структуру, необходимую для биологической функции.
- Повышение эффективности: Клеточная среда может сближать белки, участвующие в связанных биологических процессах, что повышает общую эффективность клетки в преобразовании пищи в энергию.
- Влияние на малые молекулы: Меньшие молекулы (например, питательные вещества и переносчики энергии) могут "отвлекаться" на многочисленные взаимодействия с крупными белками, что влияет на их функцию.
"Белки в клетках сжаты вместе, как люди в токийском метро в час пик... Но для белков это иногда более приемлемо, чем мы думали", — пояснил Фейг.
По словам Томаса Шарки, заведующего кафедрой биохимии и молекулярной биологии MSU, это прорывное достижение, которое даст критически важное понимание для исследований в области лечения рака и других заболеваний.
Будущие исследования будут направлены на увеличение временных масштабов симуляций и переход к моделированию более крупных и сложных клеток, особенно человеческих.