В России разработан новый метод прогноза структур больших белковых комплексов

Ранее расшифровка структур белков осуществлялась с использованием сложных и дорогостоящих экспериментальных методов. Однако исследователи из Московского физико-технического института (МФТИ) предложили новый подход для предсказания структур больших белковых комплексов.

Этот метод был протестирован на изучении свойств ферментов АТФ-синтаз, которые играют ключевую роль в энергетических процессах любой живой клетки. Результаты работы были опубликованы в журнале PROTEINS: Structure, Function, and Bioinformatics.

АТФ-синтаза использует мембранный потенциал для синтеза молекул аденозинтрифосфата (АТФ), являющегося универсальным «топливом» для всех живых организмов. Этот фермент можно провести аналогию с электрическим мотором: у него есть неподвижная часть, называемая статором, и вращающаяся часть, известная как ротор (или с-кольцо). Ионы, которые АТФ-синтаза переносит через мембрану, вызывают вращение ротора, что, в свою очередь, способствует синтезу АТФ статором.

Ротор состоит из повторяющихся единиц, именуемых с-субъединицами, количество которых определяет число ионов, проходящих через мембрану за один оборот, а также величину мембранного потенциала, необходимую для функционирования белка.

Известны АТФ-синтазы с числом с-субъединиц, варьирующимся от восьми до семнадцати. Традиционно для их изучения применялись рентгеновская кристаллография и крио-электронная микроскопия.

Однако с развитием методов машинного обучения появились новаторские подходы, включая те, что лежат в основе AlphaFold, разработка которого принесла его авторам Нобелевскую премию по химии в 2024 году. Тем не менее, классический AlphaFold показывает низкую эффективность при работе с большими белковыми комплексами, к которым относятся и АТФ-синтазы.

Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что психиатр Соколова объяснила механизм действия антидепрессантов.