Ընթացիկ COVID-19 համաճարակը բազմաթիվ խնդիրներ է ստեղծել, որոնց վրա հաքերները հաճույքով հարձակվել են: Սկսած 3D տպագրված դեմքի վահաններից և տնական բժշկական դիմակներից մինչև լրիվ մեխանիկական օդափոխիչի փոխարինում, գաղափարների հոսքը ոգեշնչող և ջերմացնող էր: Միևնույն ժամանակ փորձեր են արվել առաջխաղացման մեկ այլ ոլորտում՝ հենց վիրուսի դեմ պայքարին ուղղված հետազոտություններում։
Ըստ երևույթին, ներկայիս համաճարակը դադարեցնելու և բոլոր հաջորդներից առաջ անցնելու ամենամեծ ներուժը կայանում է մոտեցման մեջ, որը փորձում է հասնել խնդրի բուն արմատին: Այս «ճանաչիր քո թշնամուն» մոտեցումն ընդունված է Folding@Home հաշվողական նախագծի կողմից: Միլիոնավոր մարդիկ ստորագրել են նախագծին և նվիրաբերում են իրենց պրոցեսորների և GPU-ների վերամշակող հզորության մի մասը՝ այդպիսով ստեղծելով պատմության մեջ ամենամեծ [բաշխված] սուպերհամակարգիչը:
Բայց կոնկրետ ինչի՞ համար են օգտագործվում այս բոլոր էկզաֆլոպները: Ինչու՞ է անհրաժեշտ այդպիսի հաշվողական հզորություն գցել
Նախ, ամենակարևորը. ինչու են սպիտակուցներ անհրաժեշտ:
Սպիտակուցները կենսական կառույցներ են: Նրանք ոչ միայն շինանյութ են ապահովում բջիջների համար, այլև ծառայում են որպես ֆերմենտային կատալիզատորներ գրեթե բոլոր կենսաքիմիական ռեակցիաների համար: Սկյուռիկներ, լինեն նրանք
Հասկանալու համար, թե ինչպես են սպիտակուցները ձեռք բերում կառուցվածք, որը որոշում է դրանց գործառույթը, մենք պետք է անցնենք մոլեկուլային կենսաբանության հիմունքներին և բջջում տեղեկատվության հոսքին:
Արտադրություն, կամ
Ռիբոսոմները գործում են հավաքման մեքենաների նման. նրանք վերցնում են mRNA ձևանմուշը և համապատասխանեցնում այն ՌՆԹ-ի այլ փոքր կտորների հետ,
Ամինաթթուների այս հաջորդականությունը սպիտակուցի կառուցվածքային հիերարխիայի առաջին մակարդակն է, այդ իսկ պատճառով այն կոչվում է.
Սպիտակուցային մասերի հեռահար կապեր
Եռաչափ կառուցվածքի հաջորդ մակարդակը, որը դուրս է գալիս առաջնայինից, ստացավ խելացի անուն
Ալֆա խխունջներ և բետա թերթիկներ սպիտակուցներում: Սպիտակուցների արտահայտման ժամանակ առաջանում են ջրածնային կապեր։
Այս երկու կառույցները և դրանց համակցությունները կազմում են սպիտակուցի կառուցվածքի հաջորդ մակարդակը.
Բացի այդ, երրորդային կառուցվածքների կայունությունն ապահովվում է ամինաթթուների միջև հեռավոր կապերով: Նման կապերի դասական օրինակ է
Երրորդային կառուցվածքը կայունանում է երկարաժամկետ փոխազդեցությունների միջոցով, ինչպիսիք են հիդրոֆոբությունը կամ դիսուլֆիդային կապերը
Դիսուլֆիդային կապերը կարող են առաջանալ միջև
Կառուցվածքների մոդելավորում՝ հիվանդության բուժման համար
Պոլիպեպտիդային շղթաները թարգմանության ընթացքում սկսում են ծալվել իրենց վերջնական ձևի մեջ, քանի որ աճող շղթան դուրս է գալիս ռիբոսոմից, ինչպես հիշողության համաձուլվածքի մետաղալարի մի կտորը կարող է բարդ ձևեր ստանալ, երբ տաքացվում է: Այնուամենայնիվ, ինչպես միշտ կենսաբանության մեջ, ամեն ինչ այնքան էլ պարզ չէ:
Շատ բջիջներում տառադարձված գեները ենթարկվում են լայնածավալ խմբագրման նախքան թարգմանությունը՝ զգալիորեն փոխելով սպիտակուցի հիմնական կառուցվածքը՝ համեմատած գենի մաքուր բազային հաջորդականության հետ։ Այս դեպքում թարգմանչական մեխանիզմները հաճախ դիմում են մոլեկուլային շապերոնների՝ սպիտակուցների, որոնք ժամանակավորապես կապվում են նորածին պոլիպեպտիդ շղթային և թույլ չեն տալիս, որ այն ստանա որևէ միջանկյալ ձև, որից հետո նրանք չեն կարողանա անցնել վերջնականին:
Այս ամենը նշանակում է, որ սպիտակուցի վերջնական ձևը կանխատեսելը աննշան խնդիր չէ: Տասնամյակներ շարունակ սպիտակուցների կառուցվածքն ուսումնասիրելու միակ միջոցը ֆիզիկական մեթոդներն էին, ինչպիսիք են ռենտգենյան բյուրեղագրությունը: Միայն 1960-ականների վերջին կենսաֆիզիկական քիմիկոսները սկսեցին կառուցել սպիտակուցների ծալման հաշվողական մոդելներ՝ հիմնականում կենտրոնանալով երկրորդական կառուցվածքի մոդելավորման վրա: Այս մեթոդները և դրանց սերունդները պահանջում են ահռելի քանակությամբ մուտքային տվյալներ՝ ի լրումն առաջնային կառուցվածքի, օրինակ՝ ամինաթթուների կապերի անկյունների աղյուսակները, հիդրոֆոբության ցուցակները, լիցքավորված վիճակները և նույնիսկ կառուցվածքի և ֆունկցիայի պահպանումը էվոլյուցիոն ժամանակաշրջաններում. գուշակեք, թե ինչ կլինի, կարծես վերջնական սպիտակուցը լինի:
Երկրորդական կառուցվածքի կանխատեսման այսօրվա հաշվողական մեթոդները, ինչպիսիք են Folding@Home ցանցում աշխատողները, աշխատում են մոտ 80% ճշգրտությամբ, ինչը բավականին լավ է՝ հաշվի առնելով խնդրի բարդությունը: Սպիտակուցների, ինչպիսին է SARS-CoV-2 հասկի սպիտակուցը, կանխատեսող մոդելների կողմից ստեղծված տվյալները կհամեմատվեն վիրուսի ֆիզիկական ուսումնասիրությունների տվյալների հետ: Արդյունքում հնարավոր կլինի ստանալ սպիտակուցի ճշգրիտ կառուցվածքը և, հավանաբար, հասկանալ, թե ինչպես է վիրուսը միանում ընկալիչներին։
Սպիտակուցների ծալման հետազոտությունը շատ հիվանդությունների և վարակների մեր ըմբռնման հիմքում է, որ նույնիսկ երբ մենք օգտագործում ենք Folding@Home ցանցը՝ պարզելու, թե ինչպես հաղթահարել COVID-19-ը, որը մենք տեսել ենք, որ վերջին շրջանում աճում է, ցանցը կշահի: երկար պարապ չմնալ.աշխատել. Սա հետազոտական գործիք է, որը լավ հարմարեցված է սպիտակուցային օրինաչափությունների ուսումնասիրության համար, որոնք ընկած են սպիտակուցների սխալ ծալովի հիվանդությունների հիմքում, ինչպիսիք են Ալցհեյմերի հիվանդությունը կամ Կրոյցֆելդ-Յակոբ հիվանդությունը, որը հաճախ սխալմամբ կոչվում է խելագար կովի հիվանդություն: Եվ երբ մեկ այլ վիրուս անխուսափելիորեն հայտնվի, մենք պատրաստ կլինենք նորից սկսել պայքարել դրա դեմ։
Source: www.habr.com