Недавно в Институте биоинформатики прошел онлайн-воркшоп «Альфа, альфа, альфа», где преподаватели Никита Ваулин и Александра Мамчур разбирали принципы работы и практическое применение AlphaGenome, AlphaFold и AlphaMissense. Сегодня предлагаем еще глубже погрузиться в тему моделирования белковых структур и их взаимодействий!

Наши коллеги из «Биомолекулы» совместно с Центральным университетом опубликовали материал о возможностях и эволюции этих инструментов.
biomolecula.ru/articles/alphafold-3-kak-diffuzionnye-modeli-prishli-v-predskazanie-struktury-belkov

Раньше пространственную структуру белков предсказывали преимущественно методом моделирования по гомологии – то есть сопоставляли изучаемую последовательность с известной структурой близкого эволюционного родственника.

Появление AlphaFold, а затем AlphaFold 2 в 2021 году стало прорывом для структурной биологии. Однако у этих инструментов оставалось существенное ограничение: они предсказывали преимущественно изолированные белки и намного хуже справлялись с олигомерами, а также комплексами белков с нуклеиновыми кислотами и малыми молекулами.

Одна из главных причин – эффект индуцированного соответствия. Связываясь с лигандом, белок меняет свою конформацию и подстраивает связывающий карман под молекулу-партнера. Поэтому для точной работы недостаточно знанию структуры белка в свободном состоянии – необходимо уметь моделировать их совместное сворачивание (кофолдинг).

Именно эту задачу решает AlphaFold 3, созданный для предсказания структур комплексных биомолекулярных систем. Подробный разбор того, насколько эффективно новая модель справляется с этой задачей, читайте в новой статье в рамках спецпроекта «Биомолекулы» и Центрального университета.

⭐️ Мы тоже держим руку на пульсе этой темы! В рамках нашей мини-серии «Alpha в статьях» ранее выходил разбор: «Как AlphaFold и RFdiffusion создают противораковые белки de novo». В нем мы показали, как модели от Google DeepMind помогают с нуля проектировать новые лекарственные молекулы.

✨ Мы в VK | Мы в почте | Мы в Telegram

#bioinf_education
@bioinformatics_institute