現在の新型コロナウイルス感染症のパンデミックは、ハッカーが喜んで攻撃する多くの問題を引き起こしています。 19D プリントのフェイス シールドや自家製の医療用マスクから、完全な人工呼吸器の代替品に至るまで、アイデアの流れは刺激的で心温まるものでした。 同時に、別の分野、つまりウイルスそのものと戦うことを目的とした研究を前進させようとする試みもあった。
どうやら、現在のパンデミックを阻止し、その後のすべてのパンデミックを上回る最大の可能性は、問題の根本に迫ろうとするアプローチにあるようです。 この「敵を知る」アプローチは、Folding@Home コンピューティング プロジェクトによって採用されています。 何百万人もの人々がこのプロジェクトにサインアップし、プロセッサーと GPU の処理能力の一部を寄付し、史上最大の (分散型) スーパーコンピューターを構築しています。
しかし、これらのエクサフロップスは一体何に使われるのでしょうか? なぜこれほどの計算能力を投入する必要があるのか
まず、最も重要なことは、なぜタンパク質が必要なのかということです。
タンパク質は重要な構造物です。 それらは細胞の構築材料を提供するだけでなく、ほぼすべての生化学反応の酵素触媒としても機能します。 リスだろうが
タンパク質がその機能を決定する構造をどのように獲得するかを理解するには、分子生物学の基礎と細胞内の情報の流れを学ぶ必要があります。
生産、または
リボソームは組み立て機械のように機能します。mRNA テンプレートを受け取り、それを他の小さな RNA 断片と照合します。
このアミノ酸の配列はタンパク質の構造階層の最初のレベルにあり、それがこのアミノ酸配列と呼ばれる理由です。
タンパク質部分の長距離結合
一次構造を超えた次のレベルの三次元構造には、気の利いた名前が付けられました
タンパク質のアルファヘリックスとベータシート。 タンパク質の発現中に水素結合が形成されます。
これら XNUMX つの構造とその組み合わせは、次のレベルのタンパク質構造を形成します。
また、三次構造の安定性はアミノ酸間の長距離結合によって確保されています。 このような接続の典型的な例は次のとおりです。
疎水性やジスルフィド結合などの長距離相互作用により三次構造が安定化
ジスルフィド結合は、
病気の治療法を求めて構造をモデリングする
形状記憶合金のワイヤーが加熱されると複雑な形状になるのと同じように、ポリペプチド鎖は翻訳中に成長中の鎖がリボソームを出るときに最終的な形状に折り畳まれ始めます。 ただし、生物学では常にそうであるように、物事はそれほど単純ではありません。
多くの細胞では、転写された遺伝子は翻訳前に大規模な編集を受け、遺伝子の純粋な塩基配列と比較してタンパク質の基本構造が大幅に変化します。 この場合、翻訳機構は多くの場合、分子シャペロンの助けを借ります。分子シャペロンは、発生期のポリペプチド鎖に一時的に結合して、それが中間形態をとるのを防ぎ、最終形態に進むことができなくなります。
これは、タンパク質の最終形状を予測するのが簡単な作業ではないことを示しています。 何十年もの間、タンパク質の構造を研究する唯一の方法は、X 線結晶構造解析などの物理的方法を使用することでした。 生物物理化学者が主に二次構造モデリングに集中して、タンパク質の折り畳みの計算モデルを構築し始めたのは 1960 年代後半になってからでした。 これらの方法とその子孫では、一次構造に加えて、アミノ酸の結合角の表、疎水性、荷電状態のリスト、さらには進化のタイムスケールにわたる構造と機能の保存など、一次構造に加えて膨大な量の入力データが必要になります。最終的なタンパク質のように何が起こるか推測してください。
Folding@Home ネットワーク上で実行されているような、二次構造を予測するための今日の計算手法は、約 80% の精度で機能します。これは、問題の複雑さを考慮するとかなり良好です。 SARS-CoV-2 スパイクタンパク質などのタンパク質の予測モデルによって生成されたデータは、ウイルスの物理的研究から得られたデータと比較されます。 その結果、タンパク質の正確な構造を取得し、おそらくウイルスがどのように受容体に付着するかを理解することが可能になるでしょう。
タンパク質のフォールディング研究は、非常に多くの病気や感染症に対する私たちの理解の中心であるため、最近爆発的に増加している新型コロナウイルス感染症に勝つ方法を見つけるために Folding@Home ネットワークを使用しても、ネットワークは役に立ちません。長い間怠けてはいけません。仕事をしてください。 これは、アルツハイマー病や、しばしば誤って狂牛病と呼ばれる変異型クロイツフェルト・ヤコブ病など、数十ものタンパク質のミスフォールディング疾患の根底にあるタンパク質のパターンを研究するのに適した研究ツールです。 そして、別のウイルスが必然的に出現したとき、私たちは再びウイルスと戦い始める準備ができています。
出所: habr.com