Trenutna pandemija COVID-19 je povzročila veliko težav, ki so jih hekerji z veseljem napadli. Od 3D-natisnjenih ščitnikov za obraz in doma izdelanih medicinskih mask do zamenjave popolnega mehanskega ventilatorja, je bil pretok idej navdihujoč in ogrel srce. Hkrati so bili poskusi napredka na drugem področju: v raziskavah, namenjenih boju proti samemu virusu.
Očitno je največji potencial za zaustavitev sedanje pandemije in prehitevanje vseh naslednjih v pristopu, ki poskuša priti do same korenine problema. Ta pristop »spoznaj svojega sovražnika« uporablja računalniški projekt Folding@Home. Milijoni ljudi so se prijavili k projektu in podarijo nekaj procesorske moči svojih procesorjev in grafičnih procesorjev ter tako ustvarili največji [distribuirani] superračunalnik v zgodovini.
Toda za kaj točno se uporabljajo vsi ti eksaflopi? Zakaj je potrebno vreči tako računalniško moč
Najprej najpomembnejša stvar: zakaj so potrebne beljakovine?
Beljakovine so vitalne strukture. Ne zagotavljajo le gradbenega materiala za celice, ampak služijo tudi kot encimski katalizatorji za skoraj vse biokemične reakcije. Veverice, pa naj bodo
Da bi razumeli, kako beljakovine pridobijo strukturo, ki določa njihovo delovanje, moramo preučiti osnove molekularne biologije in tok informacij v celici.
Proizvodnja, oz
Ribosomi delujejo kot stroji za sestavljanje - vzamejo predlogo mRNA in jo povežejo z drugimi majhnimi koščki RNA,
To zaporedje aminokislin je prva raven strukturne hierarhije beljakovin, zato se imenuje
Dolgoročne vezi beljakovinskih delov
Naslednja raven tridimenzionalne strukture, ki presega primarno, je dobila pametno ime
Alfa vijačnice in beta plošče v beljakovinah. Vodikove vezi nastanejo med izražanjem beljakovin.
Ti dve strukturi in njuni kombinaciji tvorita naslednjo raven proteinske strukture –
Prav tako stabilnost terciarnih struktur zagotavljajo dolgotrajne vezi med aminokislinami. Klasičen primer takih povezav je
Terciarna struktura se stabilizira z interakcijami na dolge razdalje, kot so hidrofobnost ali disulfidne vezi
Med njimi lahko nastanejo disulfidne vezi
Modeliranje struktur v iskanju zdravila za bolezen
Polipeptidne verige se med prevajanjem začnejo zlagati v svojo končno obliko, ko rastoča veriga zapusti ribosom, podobno kot lahko kos žice iz spominske zlitine pri segrevanju prevzame kompleksne oblike. Vendar, kot vedno v biologiji, stvari niso tako preproste.
V mnogih celicah so prepisani geni pred prevajanjem podvrženi obsežnemu urejanju, kar znatno spremeni osnovno strukturo proteina v primerjavi s čisto bazno sekvenco gena. V tem primeru si translacijski mehanizmi pogosto pomagajo z molekularnimi šaperoni, proteini, ki se začasno vežejo na nastajajočo polipeptidno verigo in ji preprečijo, da bi prevzela vmesno obliko, iz katere potem ne morejo preiti v končno.
To pomeni, da napovedovanje končne oblike proteina ni nepomembna naloga. Desetletja je bil edini način za preučevanje strukture proteinov fizikalne metode, kot je rentgenska kristalografija. Šele v poznih šestdesetih letih prejšnjega stoletja so biofizikalni kemiki začeli graditi računalniške modele zvijanja beljakovin, predvsem pa so se osredotočali na modeliranje sekundarne strukture. Te metode in njihovi potomci poleg primarne strukture zahtevajo ogromne količine vhodnih podatkov – na primer tabele veznih kotov aminokislin, sezname hidrofobnosti, nabitih stanj in celo ohranitev strukture in delovanja v evolucijskih časovnih okvirih – vse zato, da bi ugani, kaj se bo zgodilo, videti bo kot končni protein.
Današnje računalniške metode za napovedovanje sekundarne strukture, kot so tiste, ki delujejo v omrežju Folding@Home, delujejo s približno 80-odstotno natančnostjo - kar je precej dobro glede na kompleksnost problema. Podatki, ustvarjeni z napovednimi modeli na beljakovinah, kot je konični protein SARS-CoV-2, bodo primerjani s podatki iz fizičnih študij virusa. Posledično bo mogoče pridobiti natančno strukturo proteina in morda razumeti, kako se virus veže na receptorje
Raziskave zvijanja beljakovin so v središču našega razumevanja toliko bolezni in okužb, da tudi ko uporabljamo omrežje Folding@Home, da ugotovimo, kako premagati COVID-19, ki smo ga v zadnjem času videli v eksplozivni rasti, omrežje ne bo uspelo. ne bodi dolgo v mirovanju. delo. Je raziskovalno orodje, ki je zelo primerno za preučevanje vzorcev beljakovin, ki so podlaga za desetine bolezni nepravilnega zvijanja beljakovin, kot je Alzheimerjeva bolezen ali različica Creutzfeldt-Jakobove bolezni, ki se pogosto napačno imenuje bolezen norih krav. In ko se neizogibno pojavi nov virus, se bomo pripravljeni znova začeti boriti z njim.
Vir: www.habr.com