AlphaFold: от сворачивания белков — к поиску лекарств

Еще совсем недавно предсказание трехмерной структуры белка оставалось одной из тех задач, где эксперимент был практически единственным решением. Вычислительные методы постепенно сокращали разрыв между числом известных последовательностей и экспериментально расшифрованных структур, но настоящий прорыв случился с появлением AlphaFold 1/2.

Что делать с этой структурой дальше? Для структурной биологии достаточно хорошо предсказать архитектуру белка, но для медицинской химии важны куда более детализированные знания. При докинге малой молекулы важны положение отдельных боковых цепей, вода и кофакторы, форма кармана и разные конформационные состояния белка.

Продолжение этой истории — AlphaFold 3. Здесь модель уже пытается предсказывать не только сам белок, но и целые молекулярные комплексы: с малыми молекулами, нуклеиновыми кислотами и другими партнерами. Как в AlphaFold пришли диффузионные модели, что именно изменилось по сравнению с предыдущими поколениями и насколько близко это подводит нас к надежному предсказанию белок–лигандных комплексов — подробно разбирают наши партнеры из «Биомолекулы» в статье Георгия Куракина: «AlphaFold 3: как диффузионные модели пришли в предсказание структуры белков».

А если хочется посмотреть на ту же технологию глазами медицинского химика, приглашаем к нашей статье «AlphaFold for a medicinal chemist: tool or toy?». В ней разбираемся, насколько структуры AlphaFold действительно пригодны для докинга и виртуального скрининга малых молекул, где модели начинают ошибаться и почему для drug discovery красивой структуры белка иногда все еще недостаточно.