Прорывное исследование молекулярных взаимодействий может ускорить разработку лекарств

Исследование биоинженеров из Университета Миннесоты, первое в своём роде, упростит и сделает более эффективной разработку новых лекарств и методов лечения таких заболеваний, как рак, ВИЧ и аутоиммунные болезни.

В результате работы создана математическая модель, которая симулирует влияние ключевых параметров, контролирующих взаимодействия между молекулами с множественными сайтами связывания, что характерно для многих лекарств. На основе этой вычислительной модели исследователи планируют создать веб-приложение для ускорения разработки новых терапий.

Исследование опубликовано в Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

"Большой прорыв этого исследования в том, что обычно учёные используют метод проб и ошибок в лаборатории для изучения таких молекулярных взаимодействий. Здесь же мы разработали математическую модель с известными параметрами, что позволяет делать точные прогнозы на компьютере", — заявил Касим Саркар, старший автор работы.

Команда изучила три основных параметра молекулярных взаимодействий:

• Прочность связывания каждого сайта
• Жёсткость связей между сайтами
• Размер связывающих массивов

Они исследовали, как можно "настраивать" эти параметры, чтобы контролировать взаимодействие молекулярных цепей с двумя или тремя сайтами связывания, и подтвердили предсказания модели лабораторными экспериментами.

"На фундаментальном уровне многие болезни можно отследить до неправильного связывания молекул. Понимая, как управлять этими "регуляторами", мы создали новый язык программирования для предсказания связывания молекул", — пояснил Уэсли Эррингтон, ведущий автор исследования.

Необходимость математической модели подчёркивается открытием, что даже для цепей всего с тремя сайтами связывания существует 78 уникальных конфигураций связывания, большинство из которых нельзя наблюдать экспериментально. Новая модель позволяет быстро понять, как параметры влияют на эти конфигурации, и настроить их для различных биологических и медицинских применений.

"Мы считаем, что нашли правила, фундаментальные для всех молекул — белков, ДНК, лекарств, — которые можно масштабировать для более сложных взаимодействий. Это своего рода молекулярная сигнатура для изучения и проектирования молекулярных систем. Возможности этого подхода безграничны", — заключил Эррингтон.