Novi algoritmi lahko spremenijo odkrivanje zdravil - in naše razumevanje življenja

Joi Lansing on TV: American Model, Film & Television Actress, Nightclub Singer (Julij 2019).

Anonim

Nov niz algoritmov strojnega učenja, ki so jih razvili raziskovalci U iz T, ki lahko ustvarjajo 3D strukture drobnih proteinskih molekul, lahko spremenijo razvoj zdravil za različne vrste bolezni, od Alzheimerjeve bolezni do raka.

"Oblikovanje uspešnih zdravil je kot reševanje uganke, " pravi U, učitelj T PhD Ali Punjani, ki je pomagal razviti algoritme.

"Brez vednosti tridimenzionalne oblike beljakovine bi bilo, kot bi poskušali rešiti to sestavljanko s povezavo na oči."

Sposobnost določanja 3D atomske strukture proteinskih molekul je ključnega pomena pri razumevanju, kako delujejo in kako se bodo odzvali na terapije z drogami, ugotavlja Punjani.

Droge delujejo tako, da se vežejo na specifično beljakovinsko molekulo in spremenijo svojo 3D obliko, s čimer spreminjajo način delovanja v notranjosti telesa. Idealna droga je oblikovana v obliki, ki se bo povezovala le s specifičnimi proteini ali beljakovinami, ki so vključene v bolezen, medtem ko odpravljajo neželene učinke, ki se pojavijo, ko se zdravila vežejo na druge proteine ​​v telesu.

Ta novi niz algoritmov rekonstruira 3D strukture proteinskih molekul z uporabo mikroskopskih slik. Ker so beljakovine majhne - celo manjše od valovne dolžine svetlobe - jih ni mogoče gledati neposredno, ne da bi uporabljali sofisticirane tehnike, kot je elektronska kriomikroskopija (cryo-EM). Ta nova metoda je revolucionirala način, kako lahko znanstveniki odkrivajo 3D proteinske strukture, kar omogoča študij številnih proteinov, ki jih v preteklosti preprosto ni bilo mogoče preučiti.

Cryo-EM je edinstven, ker uporablja visoko zmogljive mikroskope, da vzame več deset tisoč slik z nizko ločljivostjo vzorca zamrznjenih beljakovin iz različnih položajev. Računalniška težava je potem sestaviti pravilno pravilno 3D strukturo z visoko ločljivostjo iz slik 2D z nizko ločljivostjo.

"Naš pristop rešuje nekatere glavne probleme v smislu hitrosti in števila struktur, ki jih lahko določite, " pravi profesor David Fleet, predsednik oddelka za računalništvo in matematične vede UU T Scarborougha in nadzornik doktorske disertacije Punjani.

Algoritmi, ki jih je razvil nekdanji postdoktorski kolegij flote Marcus Brubaker, zdaj docent na York Univerzi, bi lahko znatno pripomogel k razvoju novih zdravil, ker zagotavljajo hitrejše in učinkovitejše načine pri doseganju pravilnih proteinov strukturo.

"Obstoječe tehnike trajajo več dni ali celo tednov, da ustvarijo 3D strukturo v gruči računalnikov, " pravi Brubaker. "Naš pristop lahko v nekaj minutah omogoči en sam računalnik."

Punjani dodaja, da obstoječe tehnike pogosto ustvarjajo napačne strukture, razen če uporabnik zagotovi točno ugibanje molekule, ki se preučuje. Kaj je novost o njihovem pristopu je, da odpravlja potrebo po predhodnem poznavanju proteinske molekule, ki jo proučujemo.

"Upamo, da bo to omogočilo, da se odkritja zgodijo v prelomnem tempu v strukturni biologiji, " pravi Punjani. "Končni cilj je, da bo neposredno vodil k novim kandidatom za droge za bolezni in veliko globlje razumevanje, kako življenje deluje na atomski ravni."

Raziskava, ki je vključevala sodelovanje z U profesorjem Johnom Rubinsteinom, kanadskim raziskovalnim predsednikom v Electron Cryomicroscopy, je prejel sredstva iz Naravoslovnih in raziskovalnih svetov Kanade (NSERC). Objavljeno je tudi v aktualni izdaji revije Nature Methods.

menu
menu