Николай Дохолян, профессор фармакологии Государственного медицинского колледжа Пенсильвании, и постдокторант Цзянь Ван создали алгоритм под названием Ohm, который может предсказывать аллостерические участки в белке. Это места, где белки особенно чувствительны к определенным изменениям в своей структуре и функциях в результате внешних стимулов, включая другие белки, небольшие молекулы, воду или ионы. Передача сигналов в аллостерических сайтах и между ними в белках регулирует многие биологические процессы.
По словам Дохоляна, способность Ома предсказывать аллостерические участки в белках может быть полезна для разработки целевых терапевтических средств для определенных болезненных состояний. Он сказал, что многие лекарства на рынке, такие как препараты G-протеин-рецепторов (GPCR), могут вызывать непреднамеренные побочные эффекты, потому что они нацелены на белки, которые похожи по структуре на их предполагаемую мишень.
«Лекарства, предназначенные для нацеливания на определенные аллостерические участки на интересующем белке, могут, надеюсь, избежать побочных эффектов, вызванных лекарствами, нацеленными на аналогичные белки», – сказал Дохолян. "Ом может быть полезен для биомедицинских исследователей, стремящихся идентифицировать аллостерические участки в белках, которые играют ключевую роль в биологических процессах определенных заболеваний."
Белки выполняют важные функции в организме и построены с использованием генетического кода, записанного в ДНК человека.
Каждый белок построен с использованием последовательностей из 20 различных аминокислот.
Ван и Дохолян предположили, что физические силы от взаимодействий между атомами, составляющими аминокислоты, позволят им предсказать аллостерические пути и участки в белках.
Ом был разработан для учета взаимодействий между атомами и определения областей плотности в белках для прогнозирования аллостерических путей и участков в белках.
«В кристаллической структуре атомы расположены равномерно, и энергия течет через нее равномерно», – сказал Дохолян. «Структуры белков неоднородны, поэтому энергия будет течь через них в областях, где атомы более плотно упакованы вместе. Ом определяет области и пути атомной плотности, которые позволяют ему предсказать аллостерические участки в белках."
Они протестировали функциональность программы, введя генетические данные из 20 белков с известными аллостерическими сайтами, чтобы увидеть, сможет ли программа точно предсказать те же самые пятна. Результаты анализа, опубликованные в Nature Communications, показали, что Ом идентифицировал многие из тех же аллостерических участков, которые предсказывались на основе предыдущих методов и экспериментов.
Дохолян, член Института рака штата Пенсильвания, сказал, что Ом может анализировать аллостерические пути в любом белке и что исследователи могут получить доступ к этому инструменту через сервер на веб-сайте своей лаборатории.
«Исследователи во всем мире могут использовать Ома для предсказания аллостерических участков и путей прохождения интересующего их белка», – сказал Ван. "Этот инструмент будет иметь важное значение для будущего развития аллостерических лекарств, направленных на снижение нежелательных побочных эффектов за счет специфического нацеливания."