По словам ведущего автора Ильи Ваксера, директора Программы вычислительной биологии и Центра вычислительной биологии и профессора молекулярных биологических наук в КУ, исследование компьютерного моделирования жизненных процессов является важным шагом на пути к созданию рабочей симуляции живой клетки с атомным разрешением. Это достижение обещает новое понимание фундаментальной биологии клетки, а также более быстрое и точное лечение заболеваний человека.

"Это примерно в десятки или сотни тысяч раз быстрее, чем существующие методы атомного разрешения", - сказал Ваксер. "Это предоставляет беспрецедентные возможности охарактеризовать физиологические механизмы, которые в настоящее время находятся далеко за пределами досягаемости компьютерного моделирования, получить представление о клеточных механизмах и использовать эти знания для улучшения нашей способности лечить заболевания".

До сих пор основным препятствием для моделирования клеток с помощью компьютера было то, как подойти к белкам и их взаимодействиям, которые лежат в основе клеточных процессов. На сегодняшний день устоявшиеся методы моделирования белковых взаимодействий зависели либо от "стыковки белков", либо от "молекулярного моделирования".

По мнению исследователей, оба подхода имеют как преимущества, так и недостатки. Хотя алгоритмы стыковки белков отлично подходят для выборки пространственных координат, они не учитывают "временную координату" или динамику белковых взаимодействий. Напротив, молекулярное моделирование хорошо моделирует динамику, но это моделирование слишком медленное или с низким разрешением.

"Наше исследование, подтверждающее концепцию, объединяет две методологии моделирования, разрабатывая подход, который может достичь беспрецедентных временных масштабов моделирования при разрешении всего атома", - пишут авторы.

Сотрудниками Ваксера над статьей были Сергей Грудинин из Университета Гренобль-Альпы во Франции; Эрик Дидс из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе; докторант КУ Натан Дженкинс и Петрас Кундротас, ассистент профессора-исследователя Программы вычислительной биологии КУ.

После концептуализации того, как наилучшим образом объединить преимущества двух подходов к моделированию белков, команда разработала и закодировала алгоритм для управления новым моделированием.

"Самой сложной задачей было разработать алгоритм, который адекватно отражал бы простую базовую идею подхода", - сказал Ваксер.

Но как только они совершат этот прорыв, они смогут приступить к проверке новой процедуры.

"Парадигма была простой - штрих ясности", - сказал Ваксер. "Существующие подходы к моделированию тратят большую часть вычислительного времени на перемещение в маловероятные - или высокоэнергетические - области системы. Мы все знаем, где находятся эти районы. Вместо этого идея состояла в том, чтобы брать пробы или путешествовать только по областям с высокой вероятностью и низкой энергией и пропускать области с низкой вероятностью, оценивая скорости перехода между состояниями с высокой вероятностью. Эта парадигма так же стара, как и само биомолекулярное моделирование, и широко использовалась с самого зарождения эры моделирования десятилетия назад".

Но Ваксер сказал, что до новой статьи его команды этот подход не применялся к кинетике белковых взаимодействий в клеточной среде, что было предметом их исследования.

"Поскольку высоковероятностных состояний гораздо меньше, чем маловероятных, это дало нам огромный выигрыш в скорости вычислений - от десятков до сотен тысяч раз", - сказал Ваксер. "Это было сделано без видимой потери точности. Можно утверждать, что точность была достигнута, потому что протокол моделирования основан на методах "стыковки", которые специально разработаны для характеристики белковых сборок ".

Исследователь из КУ сказал, что его метод моделирования клеток может быть использован для исследования здоровья человека и лечения болезней с новым уровнем точности.

"Этот подход может быть использован для изучения молекулярных путей, лежащих в основе механизмов заболевания", - сказал Ваксер. "Это может быть использовано для определения вредных последствий генетических мутаций по измененным паттернам ассоциаций белков - генетические мутации вызывают изменения в структуре белков, которые, в свою очередь, влияют на ассоциацию белков. Или же его можно было бы использовать для определения мишеней для разработки лекарств путем обнаружения критических элементов в паттернах ассоциации белков".

По словам Ваксера, новый метод моделирования предлагает множество перспективных направлений исследований для дальнейшего изучения.

"Среди них адаптация подхода к взаимодействию белков с нуклеиновыми кислотами, РНК и ДНК", - сказал он. "Кроме того, мы хотели бы учесть гибкость молекулярных форм, соотнести с быстро развивающимся спектром экспериментальных исследований клеточной среды и применить процедуру к модели реальной клетки - с ее реальными молекулярными компонентами, упакованными вместе".