Российские исследователи научили программу предсказывать химические свойства молекул

13.10.2016
4777
1

Ученые из Центра исследований молекулярных механизмов старения и возрастных заболеваний МФТИ разработали программный пакет для определения связей и степени связи в молекулах. Компьютерная программа, получившая название Knodle (от KNOwledge-Driven Ligand Extractor), упростит один из этапов разработки новых лекарств.

Создание препаратов с заранее заданными свойствами называют драг-дизайном. Лекарство, попав в организм человека, должно воздействовать на причину болезни. На молекулярном уровне это нарушение работы каких-то белков и генов их кодирующих (в драг-дизайне они называются мишенью). К примеру, если лекарство противовирусное, то оно должно помешать вирусам встраивать свой геном в человеческий (для дальнейшего воспроизведения). В этом случае мишенью будет какой-то белок вируса. Структура белка встраивающегося вируса известна, и даже известно, какое место у него самое важное – место, или сайт связывания. Если вставить в сайт связывания «затычку» в виде определённой молекулы, белок не сможет “вживиться” в геном человека, и вирус умрет, не достигнув своёй цели.

Но как найти нужные молекулы? Исследователям на помощь приходят огромные базы данных веществ. Для отбора берутся специальные программы, которые, используя приближения квантовой химии, оценивают место и силу, с которой сможет прицепиться молекула-«затычка» к белку. Но оказывается, что в базах есть только формула вещества, а для адекватной оценки этим программам требуется ещё и информация о состоянии всех атомов в молекуле.

Определением этих состояний и занимается разработанная российскими учёными компьютерная система Knodle. С помощью новых технологий можно сузить область поиска с сотен тысяч веществ всего до сотни. Эту сотню уже гораздо реалистичне получить и проверить. Так, например, было создано лекарство ралтегравир, которое с 2011 года активно используется для профилактики ВИЧ.

Со школы все привыкли представлять себе структуру органических веществ как буквы с палочками. Понятно, что на самом деле никаких палочек нет — так обозначаются связи электронов, которые подчиняются законам квантовой химии. В случае одной простой молекулы (как на иллюстрации) опытный химик интуитивно чувствует, какими должны быть гибридизации (со сколькими соседними атомами он соединен), и за несколько часов кропотливой работы со справочниками он сможет восстановить все связи в молекуле.

В своей работе аспирантка МФТИ Мария Кадукова и научный сотрудник лаборатории структурной биологии рецепторов, сопряжённых с G белком, МФТИ Сергей Грудинин решили доверить эту интуитивную работу компьютеру, используя технологии машинного обучения.

Сравните определения: «твердый полый предмет с ручкой, отверстием сверху и удлинением сбоку, в конце которого тоже есть отверстие» и «сосуд для приготовления чая». И то, и другое определения достаточно хорошо описывают чайник, но второе объяснение проще. Так же и в машинном обучении: лучший алгоритм — это самый простой из работающих. Поэтому исследователи выбрали нелинейный метод опорных векторов (SVM), который себя зарекомендовал в распознавании рукописного текста и изображений. На вход ему давали расположения соседних атомов, а на выходе получали данные по гибридизации.

Хорошее обучение требует множества примеров, и учёные составили их из 7605 соединениям с известной структурой и состояниями атомов.

«В этом кроется решающая сила разработанного пакета, так как при обучении на большей базе результат распознавания лучше. Сейчас Knodle находится на шаг впереди подобных себе программ: он допускает всего 3.9% ошибок, тогда как ближайший конкурент 4.7%», — объясняет Мария Кадукова.

И это не единственное преимущество. Программный комплекс легко изменять под конкретную задачу. Например, в данный момент Knodle не работает с веществами, содержащими атомы металлов, потому что эти соединения относительно редки. Но если окажется, что, например, лекарство от болезни Альцгеймера будет заметно эффективнее, если в нём будет присутствовать металл, то для адаптации программы потребуется лишь изучить базу с металлическими соединениями.

Поэтому остаётся только догадываться, для какой неизлечимой на данный момент болезни найдут лекарство, используя этот инструмент.

Подробнее о разработке рассказывает научная статья, опубликованная в журнале Chemical Information and Modeling.


  • Flip

    Hey hey hey, take a gadner at what’ you’ve done http://kshafncrax.com [url=http://olvaihhaiu.com]olvaihhaiu[/url] [link=http://iblqot.com]iblqot[/link]

    10.01.2017 в 03:30

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

3000

Фото: Shutterstock.com

Лазер помог восстановить память у мышей с болезнью Альцгеймера

27.07.2017
7655
0

Применение лазера к тем регионам мозга мышей, которые отвечают за хранение воспоминаний, восстанавливает эти воспоминания, если они потеряны из-за мышиного эквивалента болезни Альцгеймера. Об этом сообщила группа исследователей из Колумбийского университета (Columbia University). Открытие важно в том числе потому, что долгое время ученые-медики считали, что при развитии болезни Альцгеймера нейроны, кодирующие память, разрушаются бета-амилоидными бляшками. Однако возвращение функций нейронам, в которых хранились определенные воспоминания, дало возможность мышам вспомнить то, что они забыли из-за болезни. Это означает, что болезнь Альцгеймера на самом деле ломает «ключ», а не сам «замок» – то есть перестают работать не сами воспоминания, а доступ к ним.

Как распознать болезнь Альцгеймера на ранней стадии?

У участвовавших в опытах мышей были генетически изменены нейроны. Часть их светилась желтым во время активности в качестве хранилища памяти, а другая часть – красным, когда мыши что-то вспоминали. Затем мышей обучили бояться запаха лимона, применяя легкие электрические разряды. Позже у части мышей развилась болезнь Альцгеймера, и они забыли, что запах лимона означает опасность. Остальные мыши выступали в качестве контрольной группы. Магнитно-резонансная томография показала, что у больных мышей, в отличие от здоровых, значительно снизилась активность в регионе мозга, где хранились связанные со страхом воспоминания. В некоторых случаях нейроны у мышей с болезнью Альцгеймера светились красным, возвращая ложные воспоминания – этот симптом часто встречается и у людей. На финальной стадии экспериментов ученые воздействовали лазером на клетки, которые раньше хранили информацию о связи запаха лимона и электрических импульсов, и это привело к их реактивации. Исследователи заявили, что воспоминания у этих мышей восстановились.


Фото: OleStudio/Shutterstock.com

Анализ крови поможет обнаружить сразу 13 форм рака

9792
0

Японские ученые изобрели тест, который, если конечно начнет использоваться в клиниках, может изменить всю лабораторную диагностику. Используя его, с помощью анализа крови можно диагностировать сразу 13 различных онкологических заболеваний. Среди них рак желудка, рак молочной железы, колоректальный рак и злокачественные опухоли костей.

Исследователи из Национального онкологического центра в Токио (Tokyo’s National Cancer Center) уже опробовали тест на 40 000 замороженных образцах крови, взятых у пациентов, большинство из которых страдали различными формами рака. В последнее время команда ученых занималась получением всех необходимых документов, которые позволили ли бы им провести клинические испытания нового скринингового теста на пациентах. Предполагается, что в эксперименте примут участие 3000 человек – среди них будут как онкобольные, так и здоровые люди.

Как же работает тест? Во взятой крови содержится небольшое количество опухолевых клеток, в которых присутствуют маркеры, характерные для той или иной формы рака. При тестировании предполагается обнаруживать маленькие некодирующие молекулы РНК (миРНК).

Авторы утверждают, что их тест действительно способен обнаружить все упомянутые формы рака даже на ранней стадии с 95% точностью. Для рака молочной железы точность выше и достигает 97%

Идея обнаруживать миРНК опухолевых клеток в крови пациента не нова, однако ни один тест, в котором молекулы миРНК используются для детекции, пока еще не был одобрен для клинического использования. Также не существует и результатов клинических испытаний подобных систем – исследователи ничего не знают о том, насколько точно такой тест «диагностирует» рак в реальных условиях. Они не исключают, что результаты, полученные в экспериментах с участием пациентов, будут отличаться от данных, полученных при изучении замороженных образцов.

Если испытания, инициированные японскими учеными, пройдут успешно, то можно ожидать, что тест начнут применять в клиниках уже через 3 года. В том случае, если это действительно произойдет, пациентам достаточно будет сдать всего один анализ, а не проходить множество различных исследований, направленных на выявление разных форм рака. Их можно будет назначить и провести позднее, для того, чтобы подтвердить или опровергнуть предварительно поставленный диагноз.