Erste rechnerische Methode basiert auf den Prinzipien der Evolution entwickelt, um vorherzusagen, protein dynamics

Forscher vom Strukturellen die Biologie Computational Gruppe von der spanischen Nationalen Krebsforschungszentrum (CNIO), geführt von Alfonso Valencia, in Zusammenarbeit mit einer Gruppe unter der Leitung von Francesco Gervasio am University College London (UK), entwickelt, das erste computergestützte Methode basiert auf evolutionären Prinzipien, um vorherzusagen, protein dynamics, die erklärt, dass die änderungen in der Form oder dreidimensionale Struktur, die Sie erleben, um zu interagieren, mit anderen verbindungen oder beschleunigen Chemische Reaktionen. Die Studie stellt einen wichtigen Schritt nach vorn in die rechnerische Untersuchung von protein-Dynamik (d.h. Ihren Bewegungen), die entscheidend für die Gestaltung von Drogen und für die Erforschung von genetischen Krankheiten, wie Krebs, führt zu einer höheren Komplexität als erlaubt durch aktuelle Methoden. Die Ergebnisse wurden veröffentlicht in dieser Woche in der Fachzeitschrift Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Proteine sind Makromoleküle, die Schlüssel sind, um die Tausende von zellulären Funktionen, die stattfinden, in einem lebenden Organismus. Sie werden gebildet durch die Ketten von kleineren Molekülen, den sogenannten Aminosäuren, die Falten bilden eine dreidimensionale Struktur. Es wurde kürzlich entdeckt, dass durch die Untersuchung der co-evolution von Aminosäuren können wir rekonstruieren, die form oder Struktur dieser biologischen verbindungen, in Ihrer natürlichen Umgebung. „Ein protein, Aminosäuren können co-entwickeln, d.h. in einer koordinierten Art und Weise“, sagt Alfonso Valencia. „Durch die Analyse der Sequenzen einer bestimmten Familie von Proteinen, können wir Vorhersagen, körperliche Kontakte zwischen den Aminosäuren mit großer Genauigkeit und in ausreichender Anzahl zur Rekonstruktion der Faltung eines proteins genau und daher seine Struktur und form.“

Jedoch ist diese Struktur nicht statisch bleiben; es geht durch änderungen in der Weise, dass, ähnlich wie ein Tanz, in dem jeder der Tänzer passt sich an Ihre partner, Sie interagiert mit anderen biologischen verbindungen oder mit Drogen. Dies ist bekannt als protein-Dynamik, die Studie, die bewiesen hat, sehr schwierig zu sein, sowohl mit experimentellen Beobachtungen und mit Hilfe von computational tools.

Die Frage der Forscher zu Beginn der Studie, wenn Francesco Gervasio Leitung der Computational Biophysics Group am CNIO, war komplexer: können wir mit Hilfe des co-evolutionären Studien, die Vorhersagen, änderungen in der Form der Proteine und folglich die Sprache, die Sie etablieren mit Ihrer Umwelt?

„Wir entwickelten ein Modell, in dem die Aminosäuren, die eine starke ko-evolutionäre Beziehung angezogen einander, ohne weitere Daten“, sagt Simone Marsili, Forscher, der auch an dem Projekt teilgenommen. „Zunächst simulieren wir die Faltung und dann können wir sehen, wie die Simulationen waren in der Lage, vorherzusagen, die änderungen in Form von Proteinen auf verschiedenen Ebenen der Komplexität, darunter diejenigen, die für Kinasen die Funktion [dies sind die wichtigsten Proteine, die in metabolic and cell signalling-Prozesse als auch in Zell-transport unter anderen].“

Diese neue rechnerische Methode lässt sich leicht in experimentellen und genomische Daten, die durch die Nutzung der neuesten Sequenzanalyse und 3D-modelling-Technologie. Darüber hinaus demonstriert es, dass genomische Daten kann eine Quelle von nützlichen Informationen zu ergänzen, die aktuellen Werkzeuge zur Untersuchung der Struktur und Dynamik von Proteinen.

„Die Fähigkeit, vorherzusagen, key features der Proteine auf dieser Ebene der Komplexität wird Ihnen helfen zu verstehen, wie die Sequenz eines proteins bestimmt seine Dynamik und damit seine Funktionen“, schließt Valencia. Dieses Feld des Wissens ist der Schlüssel zu der Studie von genetischen Krankheiten, wie Krebs, oder die Gestaltung von Drogen, unter anderem verwendet.

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