Obecna pandemia COVID-19 stworzyła wiele problemów, które hakerzy chętnie atakują. Od wydrukowanych w 3D przyłbic i domowych masek medycznych po wymianę w pełni mechanicznego respiratora – przepływ pomysłów był inspirujący i podnoszący na duchu. Jednocześnie próbowano dokonać postępu w innym obszarze: w badaniach mających na celu walkę z samym wirusem.
Najwyraźniej największy potencjał zatrzymania obecnej pandemii i wyprzedzenia wszystkich kolejnych kryje się w podejściu, które stara się dotrzeć do samego źródła problemu. To podejście „poznaj swojego wroga” zostało przyjęte w projekcie komputerowym Folding@Home. Do projektu przystąpiły miliony ludzi, którzy przekazują część mocy obliczeniowej swoich procesorów i układów graficznych, tworząc w ten sposób największy [rozproszony] superkomputer w historii.
Ale do czego dokładnie służą te wszystkie eksaflopy? Dlaczego trzeba rzucać taką mocą obliczeniową
Po pierwsze, najważniejsza rzecz: dlaczego białka są potrzebne?
Białka są istotnymi strukturami. Nie tylko dostarczają materiału budowlanego komórkom, ale służą także jako katalizatory enzymatyczne w niemal wszystkich reakcjach biochemicznych. Wiewiórki, niech tak będzie
Aby zrozumieć, w jaki sposób białka uzyskują strukturę determinującą ich funkcję, musimy zapoznać się z podstawami biologii molekularnej i przepływem informacji w komórce.
Produkcja lub
Rybosomy działają jak maszyny do składania - pobierają matrycę mRNA i dopasowują ją do innych małych fragmentów RNA,
Ta sekwencja aminokwasów stanowi pierwszy poziom hierarchii strukturalnej białek i dlatego jest nazywana
Wiązania dalekiego zasięgu części białek
Kolejny poziom trójwymiarowej struktury, wykraczający poza pierwotny, otrzymał sprytną nazwę
Helisy alfa i arkusze beta w białkach. Wiązania wodorowe tworzą się podczas ekspresji białka.
Te dwie struktury i ich kombinacje tworzą kolejny poziom struktury białka -
Stabilność struktur trzeciorzędowych zapewniają także wiązania dalekiego zasięgu między aminokwasami. Klasycznym przykładem takich połączeń jest
Struktura trzeciorzędowa jest stabilizowana przez oddziaływania dalekiego zasięgu, takie jak hydrofobowość lub wiązania dwusiarczkowe
Pomiędzy nimi mogą występować wiązania dwusiarczkowe
Modelowanie struktur w poszukiwaniu leczenia chorób
Łańcuchy polipeptydowe zaczynają składać się do swojego ostatecznego kształtu podczas translacji, gdy rosnący łańcuch opuszcza rybosom, podobnie jak kawałek drutu ze stopu pamięci może przybierać złożone kształty po podgrzaniu. Jednak, jak zawsze w biologii, sprawy nie są takie proste.
W wielu komórkach transkrybowane geny przechodzą przed translacją rozległą edycję, znacząco zmieniając podstawową strukturę białka w porównaniu z czystą sekwencją zasad genu. W tym przypadku mechanizmy translacyjne często korzystają z pomocy molekularnych białek opiekuńczych, czyli białek, które tymczasowo wiążą się z powstającym łańcuchem polipeptydowym i uniemożliwiają mu przyjęcie jakiejkolwiek formy pośredniej, z której nie będą mogły następnie przejść do końcowej.
To wszystko oznacza, że przewidywanie ostatecznego kształtu białka nie jest zadaniem trywialnym. Przez dziesięciolecia jedyną metodą badania struktury białek były metody fizyczne, takie jak krystalografia rentgenowska. Dopiero pod koniec lat sześćdziesiątych XX wieku chemicy biofizyczni zaczęli budować modele obliczeniowe zwijania białek, koncentrując się głównie na modelowaniu struktur drugorzędowych. Metody te i ich pochodne wymagają ogromnych ilości danych wejściowych oprócz struktury pierwotnej – na przykład tabele kątów wiązań aminokwasów, listy hydrofobowości, stanów naładowanych, a nawet zachowania struktury i funkcji w ewolucyjnych skalach czasu – wszystko po to, aby zgadnij, co się stanie, wygląda jak końcowe białko.
Dzisiejsze metody obliczeniowe do przewidywania struktury wtórnej, takie jak te działające w sieci Folding@Home, działają z około 80% dokładnością, co jest całkiem dobrym wynikiem, biorąc pod uwagę złożoność problemu. Dane wygenerowane przez modele predykcyjne dotyczące białek, takich jak białko szczytowe SARS-CoV-2, zostaną porównane z danymi z badań fizycznych wirusa. W rezultacie możliwe będzie uzyskanie dokładnej struktury białka i być może zrozumienie, w jaki sposób wirus przyłącza się do receptorów
Badania nad zwijaniem białek leżą u podstaw naszej wiedzy na temat tak wielu chorób i infekcji, że nawet jeśli skorzystamy z sieci Folding@Home, aby dowiedzieć się, jak pokonać Covid-19, którego wzrost ostatnio gwałtownie rośnie, sieć nie będzie w stanie tego zrobić. nie pozostawać bezczynnym przez długi czas, pracować. Jest to narzędzie badawcze, które doskonale nadaje się do badania wzorców białek leżących u podstaw dziesiątek chorób związanych z nieprawidłowym fałdowaniem białek, takich jak choroba Alzheimera lub odmiana choroby Creutzfeldta-Jakoba, często błędnie nazywana chorobą szalonych krów. A kiedy nieuchronnie pojawi się kolejny wirus, będziemy gotowi na nowo zacząć z nim walczyć.
Źródło: www.habr.com