Домой НАУКА И ТЕХНИКА Биофизики из РФ научились предсказывать, как яды действуют на клетки

Биофизики из РФ научились предсказывать, как яды действуют на клетки

ПОДЕЛИТЬСЯ

Биофизики из РФ научились предсказывать, как яды действуют на клетки

Российские биофизики разработали новый “экономичный” метод симуляции поведения и структуры сложных биологических молекул, который поможет в будущем создать методики для того, чтобы предсказывать, как то или иное лекарство или яд будут действовать на клетку и организм в целом.

 Ученые из Московского физтеха научились предсказывать то, как молекулы лекарств и ядов взаимодействуют с клеточной мембраной, что позволяет предсказывать то, как эти вещества будут влиять на работу организма, не подвергая его действию токсинов, говорится в статье, опубликованной в Journal of Chemical Theory and Information.

“Особенность нашего метода в том, что он обеспечивает полное численное описание изменений в молекуле. Мы можем отслеживать положение сразу всех атомов, при этом каждому варианту структуры присваивается значение, которое можно использовать для статистического анализа”, — заявил ведущий автор исследования Иван Гущин из Московского Физико-Технического института в Долгопрудном, чьи слова приводит пресс-служба ВУЗа.

Гущин и его коллеги предложили простое и быстрое решение для одной из ключевых проблем молекулярной биологии – поиска ответа на вопрос о том, как молекулы разной формы и конфигурации будут взаимодействовать с оболочкой клеток человека, бактерий и других живых существ.

 Моделировать поведение биологических молекул крайне затруднительно, поскольку нужно описывать движение каждого ее атома — даже для небольшой молекулы из 54 атомов получится 156 наборов чисел. Огромные массивы информации, полученные в результате моделирования, сложно и долго обрабатывать и интерпретировать. Сегодня ученые даже подключают для решения таких задач “коллективный разум” в виде десятков тысяч компьютеров добровольцев, участвующих в распределенных сетях вычислений вроде Folding @ Home.

Группа Гущина нашла способ значительно упростить анализ результатов моделирования, при этом почти не потеряв в точности описания движения. Ученые из МФТИ использовали для обработки данных метод главных компонент — способ обработки, который выделяет из данных наиболее существенные. Это в 10 раз сократило объем данных, а точность снизилась лишь на 10%.

Метод был проверен на липидной молекуле DOPC (диолеоилфосфатидилхолин), хорошо изученной экспериментально. Оказалось, что для описания движения молекулы из 54 атомов достаточно всего 14 “компонент”, то есть совместных движений какой-то группы атомов в молекуле. Одна из компонент, к примеру, отвечает за движение двух “хвостов” у молекулы DOPC в разные стороны, наподобие ножниц.

Из молекул липидов строится клеточная мембрана, а любые молекулы, чтобы подействовать на клетку, должны преодолеть её. Поэтому изучение поведения липидов  с точностью до отдельных атомов поможет “не вставая из-за компьютера” предсказывать влияние лекарств, токсинов на клетки и организм в целом, а следовательно, значительно ускорить поиск новых лекарственных веществ и испытания препаратов. Помимо этого моделирование может помочь в исследовании механизмов старения, механизм которого, по некоторым предположениям, связан с изменением структуры мембран клеток.

 

http://ria.ru/science/20160425/1419675558.html

 

Загрузка...

Comments

comments