Ученые разработали более эффективный процесс молекулярного моделирования

Традиционные методы компьютерного моделирования молекул ограничены в способности учитывать альтернативные молекулярные формы, подвержены ошибкам и требуют много времени и ручного труда для исправления.

Новый метод, разработанный в The Scripps Research Institute (TSRI), использует иной подход: он комбинирует существующие алгоритмы в "алгоритмической смеси" (Extensive Combinatorial Refinement, ExCoR). Это позволяет лучше оценить структурное разнообразие молекулы, устранить ошибки и улучшить итоговую модель.

Метод описан в статье, опубликованной 26 сентября 2013 года в журнале Structure.

ExCoR может ускорить разработку кандидатов в лекарства, которая сильно зависит от детального структурного анализа для определения механизма действия против мишеней болезней.

"Наш комбинаторный метод создает компьютерные модели молекул более автоматизированным способом. Это важный компонент открытия лекарств", — говорит Кендалл Неттлс, ведущий автор исследования.

Результаты и неожиданности

В исследовании более 50 молекулярных структур были обработаны 256 различными комбинациями алгоритмов и факторов уточнения, что в сумме составило более 12 000 независимых прогонов.

Улучшение моделей оценивали по R-фактору, который измеряет сходство между реальной структурой молекулы и экспериментальной моделью.

Исследование показало, что ни один алгоритм по отдельности не дает стабильно лучшую модель. Некоторые алгоритмы в комбинации работают лучше, но были и неожиданности.

"Мы не ожидали увидеть два алгоритма, которые хорошо работают по отдельности, но не работают в комбинации", — отмечает первый автор работы Джером К. Нвачукву.

Это делает невозможным предсказание лучшей комбинации алгоритмов для конкретной структуры заранее.

"Эффект уточнения от различных алгоритмов зависит от самой структуры", — поясняет Нвачукву.