Згортання білків: Алгоритми обчислювальної біології та їхній вплив

Згортання білків, процес, за допомогою якого поліпептидний ланцюг набуває своєї функціональної тривимірної (3D) структури, є фундаментальною проблемою в біології. Специфічне 3D розташування атомів визначає функцію білка, дозволяючи йому виконувати різноманітні ролі в клітині, такі як каталіз біохімічних реакцій, транспортування молекул і забезпечення структурної підтримки. Розуміння принципів, що керують згортанням білків, має вирішальне значення для розуміння біологічних процесів та розробки нових методів лікування захворювань, пов'язаних з неправильним згортанням білків.

"Проблема згортання" стосується завдання передбачення 3D-структури білка з його послідовності амінокислот. Хоча експериментальні методи, такі як рентгенівська кристалографія, ЯМР-спектроскопія та кріоелектронна мікроскопія, можуть визначати структури білків, вони часто займають багато часу, коштують дорого і не завжди застосовні до всіх білків. Обчислювальні підходи пропонують доповнювальний та дедалі потужніший засіб для передбачення та розуміння згортання білків.

Значення згортання білків

Важливість згортання білків поширюється на численні галузі біології та медицини:

• Розуміння захворювань: Багато захворювань, включаючи хворобу Альцгеймера, Паркінсона, Гантінгтона та пріонні хвороби, пов'язані з неправильним згортанням та агрегацією білків. Розуміння того, як білки неправильно згортаються, може призвести до розробки цільових методів лікування. Наприклад, дослідження неправильного згортання пептиду амілоїду-бета при хворобі Альцгеймера використовує обчислювальні моделі для вивчення потенційних терапевтичних втручань, які запобігають агрегації.
• Розробка ліків: Знання структури білка є важливим для раціонального дизайну ліків. Розуміючи 3D-структуру білкової мішені, дослідники можуть розробляти ліки, які специфічно зв'язуються з білком і модулюють його функцію. Структурна біологія, підтримувана обчислювальними методами, відіграла ключову роль у розробці препаратів, спрямованих на ВІЛ-протеазу та нейрамінідазу грипу, демонструючи силу дизайну ліків на основі структури.
• Інженерія білків: Здатність передбачати та маніпулювати структурою білків дозволяє вченим конструювати білки з новими функціями або покращеними властивостями для промислового та біотехнологічного застосування. Це включає розробку ферментів з підвищеною каталітичною активністю, створення білків з підвищеною стабільністю та конструювання нових біоматеріалів. Приклади включають інженерію ферментів для виробництва біопалива та розробку антитіл з покращеною афінністю зв'язування.
• Фундаментальна біологія: Вивчення принципів згортання білків дає уявлення про фундаментальні закони біології та допомагає нам зрозуміти, як життя функціонує на молекулярному рівні. Це покращує наше розуміння взаємозв'язку між послідовністю, структурою та функцією, а також дозволяє нам оцінити елегантність біологічних систем.

Обчислювальні підходи до згортання білків

Обчислювальна біологія використовує різноманітні алгоритми та методи для вирішення проблеми згортання білків. Ці методи можна загалом класифікувати як фізичні (ab initio), засновані на знаннях (засновані на шаблонах) та гібридні підходи. Розвиток машинного навчання також здійснив революцію в галузі, продемонструвавши вражаючий успіх алгоритмів, таких як глибоке навчання.

1. Фізичні (Ab Initio) методи

Ab initio, або "з перших принципів", методи намагаються моделювати фізичні сили, які керують згортанням білків, використовуючи закони фізики. Ці методи покладаються на функції енергії (силові поля), які описують взаємодію між атомами в білку та його оточенням. Мета полягає в тому, щоб знайти нативну структуру білка шляхом мінімізації його потенційної енергії.

a. Симуляції молекулярної динаміки (МД)

Симуляції МД є потужним інструментом для вивчення динамічної поведінки білків. Вони передбачають чисельне розв'язання рівнянь руху Ньютона для всіх атомів у системі, що дозволяє дослідникам спостерігати, як білок рухається і згортається з часом. Симуляції МД забезпечують детальне, атомістичне уявлення процесу згортання, фіксуючи перехідні взаємодії та конформаційні зміни, що відбуваються.

Ключові аспекти симуляцій МД:

• Силові поля: Точні силові поля мають вирішальне значення для надійних симуляцій МД. Поширені силові поля включають AMBER, CHARMM, GROMOS та OPLS. Ці силові поля визначають функцію потенційної енергії, яка включає члени для розтягування зв'язків, згинання кутів, обертання крутильних зв'язків та неполярних взаємодій (сили Ван-дер-Ваальса та електростатичні сили).
• Моделі розчинника: Білки згортаються в середовищі розчинника, зазвичай води. Моделі розчинника представляють взаємодію між білком та навколишніми молекулами води. Поширені моделі розчинника включають TIP3P, TIP4P та SPC/E.
• Часові масштаби симуляції: Згортання білків може відбуватися в часових масштабах від мікросекунд до секунд або навіть довше. Стандартні симуляції МД часто обмежені наносекундами або мікросекундами через обчислювальні витрати. Передові методи, такі як методи розширеного вибіркового дослідження, використовуються для подолання цих обмежень та вивчення довших часових масштабів.
• Методи розширеного вибіркового дослідження: Ці методи прискорюють дослідження конформаційного простору, упереджуючи симуляцію до енергетично несприятливих областей або вводячи колективні змінні, що описують загальну форму білка. Приклади включають парасолькове вибіркове дослідження, МД обміну репліками (REMD) та метадинаміку.

Приклад: Дослідники використовували симуляції МД з методами розширеного вибіркового дослідження для вивчення згортання невеликих білків, таких як голова вілліна та чінолін, забезпечуючи розуміння шляхів згортання та енергетичних ландшафтів. Ці симуляції допомогли підтвердити силові поля та покращити наше розуміння фундаментальних принципів згортання білків.

b. Методи Монте-Карло (МК)

Методи Монте-Карло є класом обчислювальних алгоритмів, які покладаються на випадковий вибір для отримання числових результатів. У згортанні білків методи МК використовуються для дослідження конформаційного простору білка та пошуку стану з найнижчою енергією.

Ключові аспекти методів МК:

• Конформаційний вибірковий відбір: Методи МК генерують випадкові зміни в структурі білка та оцінюють енергію отриманої конформації. Якщо енергія нижча за попередню конформацію, зміна приймається. Якщо енергія вища, зміна приймається з ймовірністю, яка залежить від температури та різниці енергій, відповідно до критерію Метрополіса.
• Енергетичні функції: Методи МК також покладаються на енергетичні функції для оцінки стабільності різних конформацій. Вибір енергетичної функції має вирішальне значення для точності результатів.
• Симульоване відпалювання: Симульоване відпалювання є поширеною технікою МК, що використовується у згортанні білків. Вона передбачає поступове зниження температури системи, дозволяючи білку досліджувати широкий діапазон конформацій при високих температурах, а потім осідати в стан з низькою енергією при низьких температурах.

Приклад: Методи МК використовувалися для передбачення структур невеликих пептидів та білків. Хоча вони не такі точні, як симуляції МД для детальних динамічних досліджень, методи МК можуть бути обчислювально ефективними для дослідження великих конформаційних просторів.

2. Методи, засновані на знаннях (засновані на шаблонах)

Методи, засновані на знаннях, використовують велику кількість інформації про структуру, доступну в базах даних, таких як Protein Data Bank (PDB). Ці методи ґрунтуються на принципі, що білки зі схожими послідовностями часто мають схожі структури. Їх можна загалом класифікувати як гомологічне моделювання та трейдинг (складання картинок).

a. Гомологічне моделювання

Гомологічне моделювання, також відоме як порівняльне моделювання, використовується для передбачення структури білка на основі структури гомологічного білка з відомою структурою (шаблоном). Точність гомологічного моделювання залежить від схожості послідовностей між цільовим білком та білком-шаблоном. Зазвичай висока схожість послідовностей (більше 50%) призводить до більш точних моделей.

Кроки, що входять до складу гомологічного моделювання:

1. Пошук шаблону: Першим кроком є ідентифікація відповідних білків-шаблонів у PDB. Це зазвичай робиться за допомогою алгоритмів вирівнювання послідовностей, таких як BLAST або PSI-BLAST.
2. Вирівнювання послідовностей: Послідовність цільового білка вирівнюється з послідовністю білка-шаблону. Точне вирівнювання послідовностей є критично важливим для якості кінцевої моделі.
3. Побудова моделі: На основі вирівнювання послідовностей будується 3D-модель цільового білка за допомогою координат білка-шаблону. Це передбачає копіювання координат білка-шаблону на відповідні залишки в цільовому білку.
4. Моделювання петель: Ділянки цільового білка, які погано вирівнюються з білком-шаблоном (наприклад, петльові ділянки), моделюються за допомогою спеціалізованих алгоритмів.
5. Удосконалення моделі: Початкова модель вдосконалюється за допомогою мінімізації енергії та симуляцій МД для покращення її стереохімії та усунення стеричних сутичок.
6. Оцінка моделі: Кінцева модель оцінюється за допомогою різних інструментів оцінки якості для забезпечення її надійності.

Приклад: Гомологічне моделювання широко використовувалося для передбачення структур білків, що беруть участь у різних біологічних процесах. Наприклад, воно використовувалося для моделювання структур антитіл, ферментів та рецепторів, надаючи цінну інформацію для розробки ліків та інженерії білків.

b. Трейдинг (Fold Recognition)

Трейдинг, також відомий як розпізнавання складок, використовується для ідентифікації найкраще відповідної складки для білкової послідовності з бібліотеки відомих білкових складок. На відміну від гомологічного моделювання, трейдинг може використовуватися навіть тоді, коли немає значної схожості послідовностей між цільовим білком та білками-шаблонами.

Кроки, що входять до складу трейдингу:

1. Бібліотека складок: Створюється бібліотека відомих білкових складок, зазвичай на основі структур у PDB.
2. Вирівнювання послідовності-структури: Послідовність цільового білка вирівнюється з кожною складкою в бібліотеці. Це передбачає оцінку сумісності послідовності зі структурним середовищем кожної складки.
3. Функція оцінки: Функція оцінки використовується для оцінки якості вирівнювання послідовності-структури. Функція оцінки зазвичай враховує такі фактори, як сумісність типів амінокислот з місцевим середовищем, щільність пакування та переваги вторинної структури.
4. Ранжування складок: Складки ранжуються на основі їхніх оцінок, і найвищий ранг вибирається як передбачувана складка для цільового білка.
5. Побудова моделі: 3D-модель цільового білка будується на основі обраної складки.

Приклад: Трейдинг використовувався для ідентифікації складок білків з новими послідовностями або зі слабкою схожістю послідовностей до відомих білків. Він був особливо корисний при ідентифікації складок мембранних білків, які часто важко кристалізувати.

3. Гібридні методи

Гібридні методи поєднують елементи як фізичних, так і заснованих на знаннях підходів для покращення точності та ефективності передбачення структури білків. Ці методи часто використовують обмеження, засновані на знаннях, або функції оцінки для керування фізичними симуляціями, або навпаки.

Приклад: Програма Rosetta є широко використовуваним гібридним методом, який поєднує засновані на знаннях та ab initio підходи. Вона використовує функцію оцінки, яка включає як енергетичні члени, так і статистичні потенціали, отримані з відомих структур білків. Rosetta успішно передбачила структури широкого спектра білків, включаючи білки з новими складками.

4. Методи машинного навчання

Поява машинного навчання, зокрема глибокого навчання, здійснила революцію в галузі згортання білків. Алгоритми машинного навчання можуть вивчати складні закономірності з великих наборів даних білкових послідовностей та структур, і вони можуть використовуватися для передбачення структур білків з безпрецедентною точністю.

a. Глибоке навчання для передбачення структури білків

Моделі глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN) та рекурентні нейронні мережі (RNN), використовувалися для передбачення різних аспектів структури білків, включаючи вторинну структуру, карти контактів та відстані між залишками. Ці передбачення потім можна використовувати для керування побудовою 3D-моделей.

Ключові архітектури глибокого навчання, що використовуються в передбаченні структури білків:

• Згорткові нейронні мережі (CNN): CNN використовуються для виявлення локальних закономірностей у послідовностях білків та для передбачення елементів вторинної структури (альфа-спіралей, бета-листів та петель).
• Рекурентні нейронні мережі (RNN): RNN використовуються для захоплення довготривалих залежностей у послідовностях білків та для передбачення карт контактів (карт, що показують, які залишки знаходяться в безпосередній близькості в 3D-структурі).
• Механізми уваги: Механізми уваги дозволяють моделі зосереджуватися на найважливіших частинах білкової послідовності під час передбачення.

b. AlphaFold та його вплив

AlphaFold, розроблений DeepMind, — це система на основі глибокого навчання, яка досягла революційних результатів у передбаченні структури білків. AlphaFold використовує нову архітектуру, яка поєднує CNN та механізми уваги для передбачення відстаней та кутів між залишками. Ці передбачення потім використовуються для генерації 3D-моделі за допомогою алгоритму градієнтного спуску.

Ключові особливості AlphaFold:

• Наскрізне навчання: AlphaFold навчається наскрізно для прямого передбачення структур білків з амінокислотних послідовностей.
• Механізм уваги: Механізм уваги дозволяє моделі зосереджуватися на найважливіших взаємодіях між амінокислотами.
• Переробка: AlphaFold ітеративно вдосконалює свої передбачення, подаючи їх назад у модель.

AlphaFold значно покращив точність передбачення структури білків, досягнувши майже експериментальної точності для багатьох білків. Його вплив на галузь був глибоким, прискорюючи дослідження в різних галузях біології та медицини, включаючи розробку ліків, інженерію білків та розуміння механізмів захворювань.

Приклад: Успіх AlphaFold на змаганні CASP (Критична оцінка передбачення структури) продемонстрував потужність глибокого навчання для передбачення структури білків. Його здатність точно передбачати структури раніше невирішених білків відкрила нові шляхи для досліджень та відкриттів.

Проблеми та майбутні напрямки

Незважаючи на значний прогрес у обчислювальному згортанні білків, залишається низка проблем:

• Точність: Хоча такі методи, як AlphaFold, значно покращили точність, передбачення структур усіх білків з високою точністю залишається складним завданням, особливо для білків зі складними складками або відсутніми гомологічними шаблонами.
• Обчислювальні витрати: Фізичні симуляції можуть бути обчислювально дорогими, що обмежує їх застосовність до великих білків або тривалих часових масштабів. Розробка більш ефективних алгоритмів та використання високопродуктивних обчислювальних ресурсів є критично важливими для подолання цього обмеження.
• Мембранні білки: Передбачення структур мембранних білків залишається особливо складним завданням через складність мембранного середовища та обмежену доступність експериментальних структур.
• Динаміка білків: Розуміння динамічної поведінки білків є вирішальним для розуміння їхньої функції. Розробка обчислювальних методів, які можуть точно фіксувати динаміку білків, залишається активною областю досліджень.
• Неправильне згортання та агрегація: Розробка обчислювальних моделей, які можуть передбачати неправильне згортання та агрегацію білків, має вирішальне значення для розуміння та лікування захворювань, пов'язаних з неправильним згортанням білків.

Майбутні напрямки в обчислювальному згортанні білків включають:

• Покращення силових полів: Розробка більш точних та надійних силових полів є критично важливою для покращення точності фізичних симуляцій.
• Розробка методів розширеного вибіркового дослідження: Розробка більш ефективних методів розширеного вибіркового дослідження є критично важливою для вивчення довших часових масштабів та моделювання складних біологічних процесів.
• Інтеграція машинного навчання з фізичними методами: Поєднання сильних сторін машинного навчання та фізичних методів може призвести до більш точних та ефективних алгоритмів передбачення структури білків.
• Розробка методів для передбачення динаміки білків: Розробка обчислювальних методів, які можуть точно фіксувати динаміку білків, є критично важливою для розуміння функції білків.
• Вирішення проблеми неправильного згортання та агрегації білків: Подальші дослідження обчислювальних моделей для передбачення та розуміння неправильного згортання та агрегації білків є життєво важливими для розробки нових методів лікування таких захворювань, як Альцгеймер та Паркінсон.

Висновок

Згортання білків є центральною проблемою в обчислювальній біології з глибокими наслідками для розуміння біологічних процесів та розробки нових методів лікування. Обчислювальні алгоритми, від фізичних симуляцій до методів, заснованих на знаннях, та машинного навчання, відіграють критичну роль у передбаченні та розумінні структур білків. Нещодавній успіх методів, заснованих на глибокому навчанні, таких як AlphaFold, ознаменував значний етап у галузі, прискорюючи дослідження в різних галузях біології та медицини. Оскільки обчислювальні методи продовжують вдосконалюватися, вони надаватимуть ще глибше розуміння складного світу згортання білків, прокладаючи шлях до нових відкриттів та інновацій.