Дизайн белков, ИИ-биотехнологии и исследования ДНК

Жизнь, принципы ее возникновения и функционирования, законы ее развития и угасания никогда не перестанут дарить ученому миру все новые и новые загадки. Человечество далеко продвинулось в исследовании того, как и почему живое живет. Но, расширяя наши горизонты, мы лишь увеличиваем зону еще не познанного. Чего нового удалось добиться биологам в уходящем 2024 г., за что была вручена Нобелевская премия и как новые технологии проникают в биоинженерную сферу, корреспондент «Научной России» узнал у старших преподавателей Центра молекулярной и клеточной биологии Сколтеха.

«Хочется отметить развитие методов искусственного интеллекта для белкового дизайна, в частности выход третьей версии AlphaFold. Есть принципиальный момент, которым она отличается от предыдущей версии: третий AlphaFold предсказывает структуру белка в комплексе с малой молекулой. До этого AlphaFold 2 предсказывал трехмерную структуру белка либо как одиночной молекулы, либо как комплекса нескольких белковых молекул», — рассказал корреспонденту «Научной России» старший преподаватель центра молекулярной и клеточной биологии Сколтеха Дмитрий Николаевич Иванков.

Взаимодействие между белковыми цепями в комплексе устроено так же, как и взаимодействие между разными частями молекулы в одной мономерной цепи белка. В качестве примера можно использовать гемоглобин. Внутри этой молекулы четыре отдельные цепи, связанные друг с другом и функционирующие как единое целое — тетрамер с четырьмя субъединицами. AlphaFold 2 позволял предсказывать такие комплексы, поскольку нейросеть воспринимала белковую цепь, склеенную из двух молекул, как одну.

«Но нельзя было прийти ко второй версии AlphaFold и предсказать трехмерную структуру белка, который был бы в комплексе с малой молекулой, например с аспирином. Потому что система работала только с аминокислотами и не знала, что такое аспирин. AlphaFold 3 уже знает про многие малые молекулы, поэтому его можно попросить предсказать трехмерную структуру белка в комплексе с конкретной малой молекулой. Почему это принципиально с практической точки зрения? Если посмотреть в сторону разработки лекарств, то там как раз часто задействованы малые молекулы, например аспирин. И потому успешное предсказание комплекса белка с малыми молекулами становится ключом, одним из важнейших факторов для нахождения новых лекарств вычислительными методами», — объяснил Д.Н. Иванков.

Ученый отметил, что еще не разрешен вопрос, насколько достоверны и успешны методы ИИ для белкового дизайна. Какие у них ограничения? Что они генерируют правильно, а что неправильно? Могут ли ошибки нейросетей вроде картинок из других областей искусственного интеллекта, когда человек изображается с шестью пальцами, проявляться и в белковом дизайне? Все эти вопросы в уходящем году внимательно исследовались учеными.

«Область, в которой я работаю, — все, что касается упаковки ДНК в ядре клеток, — это бурно развивающаяся область. Почему? Геном человека расшифровали уже давно, и ученые подумали, что теперь-то мы все поймем про то, как у нас работают гены. Но оказалось, что это совсем не так, потому что помимо самой последовательности генома важно еще и то, как он упакован в ядре», — рассказала доцент центра молекулярной и клеточной биологии Сколтеха Екатерина Евгеньевна Храмеева.

Хромосомы, которые мы получаем от родителей, — одни и те же во всех клетках нашего организма. При этом клетки у нас очень разные: печень, сердце, кожа, — хотя во всех этих клетках ДНК одна и та же. Происходит это потому, что в разных клетках работают разные гены, разные части генома активны. За то, какие именно гены и какие области хромосомы будут активны, отвечает упаковка. Там, где ДНК распакована, развернута, она и будет активна, потому что туда могут подходить разнообразные факторы, которые запускают работу генов. Там же, где все плотно запаковано, располагается неактивный компартмент генома.

«В этом году в нашей области произошли открытия методологического характера, которые были направлены на изучение упаковки генов. В частности, продолжили выходить статьи о том, как ДНК упакована в ядре отдельных клеток. Раньше такие эксперименты делали, но всегда на тканях. Сейчас же технологии дошли до того, что стало возможным посмотреть на уровень отдельных клеток. В частности, появилось несколько работ, которые создали атлас упаковки ДНК в клетках мозга, в том числе в клетках мозга человека. Моя группа занимается упаковкой ДНК в этих клетках. Мы узнали, чем же отличаются разные типы нейронов друг от друга в плане упаковки ДНК, смогли связать это с функциями, понять, почему, как именно упаковка влияет на активность работы генов», — дополнила Е.Е. Храмеева.

У разных организмов ДНК упакована по-разному. По словам Е.Е. Храмеевой, никто до сих пор не знает точно почему. Например, у человека ДНК упакованы в виде петель и глобул, у рыб же никаких петель и глобул нет. На разных ветвях эволюционного дерева особенности упаковки разные, и закономерность до сих пор не удалось проследить, хотя работы в этом направлении ведутся. В данный момент есть сведения об упаковке ДНК для человека, плодовой мушки дрозофилы, мыши и прочих модельных организмов.

«В этом году вышло исследование, где расшифровали упаковку ДНК у черепах. И это интересно, потому что именно эта ветка дерева раньше никак не была покрыта. У черепах очень необычная упаковка. У человека каждая хромосома занимает в ядре свою область, то есть хромосомы не смешиваются друг с другом, У прочих организмов может быть совсем по-другому. Например, у амебы центромеры хромосом собраны в пучок. Центромера — это такая область, которая разделяет хромосому на две части, на два плеча. У черепах же в пучок собираются не только центромеры, но еще и теломеры. Теломеры — это концы хромосом, можете себе их представить как шапочки, они защищают наши хромосомы от деградации. И в процессе старения клеток происходит истощение этих теломер, что приводит к неприятным последствиям», — дополнила Е.Е. Храмеева.

В уходящем году с дизайном белков напрямую была связана Нобелевская премия по химии. Ее присудили Дэвиду Бэйкеру (Университет Вашингтона, США) за вычислительный дизайн белков, а также Джону Джамперу и Демису Хассабису (Google DeepMind, Великобритания) за предсказание структуры белков. Всем троим, как сообщил Нобелевский комитет, удалось «взломать код удивительных белковых структур». Демис Хассабис и Джон Джампер с помощью ИИ смогли предсказать структуры почти всех известных белков, а Дэвид Бэйкер, в свою очередь, продемонстрировал возможность управлять этими строительными кирпичиками жизни и создавать совершенно новые белки.

«В истории развития белкового дизайна все состоит из таких “плавностей” — развития шаг за шагом. Сначала сделали трехспиральный белок, который не похож ни на что в природе. Но он оказался не совсем белком, структура была чуть-чуть нестабильна. Потом сделали белок с таким ходом цепи, который еще не был замечен в природе. Но потом оказалось, что он тоже немножко нестабилен. А потом Дэвид Бейкер уже пришел в науку и все-таки сделал белок с таким ходом цепи, который уже был стабилен и который не встречается в природе. Это был 2003 г., и, соответственно, говорится, что это успех Дэвида Бейкера, поскольку он первый это сделал. Но этот белок был просто болванкой, которая ничего не умела делать. Дальше Бейкером были осуществлены еще более сложные работы по созданию новых белков с различной функциональностью», — прокомментировал Д.Н. Иванков.

Вторую часть Нобелевской премии по химии дали за разработки в сфере предсказания структуры белков, и в этой задаче в отличие от работ Дэвида Бэйкера прогресс произошел очень резко, буквально за пару лет. Связано это как с развитием технологий ИИ, так и с наличием уже накопленных знаний, которые в какой-то момент достигли критической массы.

«Если мы посмотрим на успехи в белковом дизайне, то почти каждый год последние 20 с лишним лет у Дэвида Бейкера выходили новые работы, которые попадали в журнал Nature. И нельзя весь успех его команды списывать на искусственный интеллект. Дэвид Бейкер вставил искусственный интеллект в свою программу “Розетта”, которой он пользуется, только в 2020–2021 гг., когда уже случился успех AlphaFold. Кроме того, обе эти программы доступны для скачивания и любой институт может ими свободно пользоваться. Но если мы посмотрим на успехи в белковом дизайне, то почти всегда новое сделано либо Дэвидом Бейкером, либо выходцами из его лаборатории», — отметил Д.Н. Иванков.

«Я надеюсь, что мы в скором времени научимся создавать дизайн белков, которые имеют сразу несколько желаемых свойств. То есть, например, чтобы белок одновременно образовывал гомоолигомер и при этом не связывался или связывался с мембраной. Чем больше таких “хотелок”, тем сложнее. Я очень надеюсь, что белковый дизайн через два-три года уйдет из области искусства и станет более рутинным делом», — заключил Д.Н. Иванков.

Дорогие читатели портала «Научная Россия»!

Уходящий год был интересным как для российской, так и для мировой биологии. Искусственный интеллект входит в нашу жизнь все более и более прочно, скорость развития отдельных областей науки стремительно растет. Машины помогают ученым, однако научных прорывов добиваются все же сами люди.

Пусть наступающий год будет для вас полон открытий. С наступающим 2025-м!