Первое в своем роде исследование молекулярных взаимодействий, проведенное биомедицинскими инженерами в Научно-техническом колледже Университета Миннесоты, позволит ученым легче и эффективнее разрабатывать новые лекарства и другие методы лечения таких заболеваний, как рак, ВИЧ и аутоиммунные заболевания.

В результате исследования была получена математическая структура, которая имитирует эффекты ключевых параметров, которые контролируют взаимодействия между молекулами, которые имеют несколько сайтов связывания, как это имеет место для многих лекарств. Исследователи планируют использовать эту вычислительную модель для разработки веб-приложения, которое другие исследователи смогут использовать для ускорения разработки новых методов лечения заболеваний.

Исследование опубликовано в Известиях Национальной академии наук (PNAS ), одном из самых цитируемых и всеобъемлющих многопрофильных научных журналов в мире.

Большой прогресс в этом исследовании заключается в том, что обычно исследователи используют экспериментальный метод проб и ошибок в лаборатории для изучения этих видов молекулярных взаимодействий, но здесь мы разработали математическую модель, в которой мы знаем параметры, чтобы мы могли сделать точные прогнозы с использованием компьютера. Эта вычислительная модель сделает исследования намного более эффективными и может ускорить создание новых методов лечения многих видов заболеваний ".

Казим Саркар, доцент кафедры биомедицинской инженерии Университета Миннесоты и старший автор исследования

Исследовательская группа изучила три основных параметра молекулярных взаимодействий: прочность связи каждого сайта, жесткость связей между сайтами и размер массивов связей. Они рассмотрели, как эти три параметра можно «набирать» или «набирать», чтобы контролировать взаимодействие цепочек молекул с двумя или тремя сайтами связывания друг с другом. Затем команда подтвердила свои модельные прогнозы в лабораторных экспериментах.

«На фундаментальном уровне многие заболевания могут быть прослежены до молекулы, которая не связывается правильно», – сказал Уэсли Эррингтон, исследователь биомедицинской инженерии Университета Миннесоты и ведущий автор исследования. «Понимая, как мы можем манипулировать этими« циферблатами », которые управляют молекулярным поведением, мы разработали новый язык программирования, который можно использовать для предсказания того, как молекулы будут связываться».

Необходимость математической структуры для декодирования этого языка программирования подчеркивается исследователями, которые обнаружили, что даже когда у цепочек взаимодействующих молекул имеется всего три сайта связывания в каждой, существует в общей сложности 78 уникальных конфигураций связывания, большинство из которых не могут быть экспериментально наблюдаемым. Набрав параметры в этой новой математической модели, исследователи могут быстро понять, как затрагиваются эти различные конфигурации связывания, и настроить их для широкого спектра биологических и медицинских применений.

«Мы думаем, что достигли правил, которые являются фундаментальными для всех молекул, таких как белки, ДНК и лекарства, и могут быть расширены для более сложных взаимодействий», – сказал Эррингтон. «Это действительно молекулярная подпись, которую мы можем использовать для изучения и инженерии молекулярных систем. Небо это предел с этим подходом. "

Помимо Саркара и Эррингтона, в исследовательскую группу входил Бенс Брунчикс из Будапештского технологического и экономического университета, который посещал магистерские курсы в лаборатории Саркара в Университете Миннесоты. Команда также сотрудничала с Институтом терапевтических исследований и разработок (ITDD) Фармацевтического колледжа Университета Миннесоты для лабораторных экспериментов по проверке вычислительной модели. Исследование финансировалось Национальным институтом здоровья.