Аналоги мембранных белков могут ускорить разработку лекарств

Многие пути открытия лекарств и антител сосредоточены на сложно упакованных белках клеточной мембраны. Однако эти белки, встроенные в липидный слой клеток, гидрофобны и трудно поддаются изучению.

Исследователи из Лаборатории дизайна белков и иммуноинженерии (LPDI) использовали глубокое обучение для создания синтетических растворимых версий клеточных мембранных белков, часто используемых в фармацевтических исследованиях.

Новый подход к дизайну белков

Вместо того чтобы предсказывать структуру на основе аминокислотной последовательности, учёные «перевернули» этот процесс. Они использовали платформу AlphaFold2 от Google DeepMind для получения аминокислотных последовательностей растворимых версий ключевых мембранных белков на основе их 3D-структуры. Затем с помощью второй сети глубокого обучения, ProteinMPNN, они оптимизировали эти последовательности для получения функциональных растворимых белков.

Ключевые преимущества и результаты

• Экономия: Производство партии растворимых аналогов белка с помощью E. coli примерно в 10 раз дешевле, чем с использованием клеток млекопитающих.
• Успех с GPCR: Метод впервые позволил создать стабильный растворимый аналог белка формы G-белок-сопряжённого рецептора (GPCR). GPCR составляют около 40% мембранных белков человека и являются основной мишенью для лекарств.
• Доказательство концепции: Метод также показал потенциал для исследований вакцин и терапии рака. Например, был создан растворимый аналог белка клаудина, который играет роль в устойчивости опухолей к иммунной системе и химиотерапии, и он сохранил свои биологические свойства.

Исследование опубликовано в журнале Nature.