方法专注于简化蛋白质创建的3D结构。
根据美国国家科学院院刊的一项研究，研究人员已经开发出一种可以大大减少蛋白质计算设计工作的方法。
该技术使用3D结构模型来预测分子嵌段的新颖组合如何协同工作以实现所需的效果。
该进展侧重于相对较少数量的蛋白质亚结构，而不是无限数量的原子级组合，可以简化新药物和新材料的开发。
达特茅斯大学计算机科学副教授，这项研究的高级研究员Gevorg Grigoryan说：“设计建筑物时，您不一定需要了解沙粒在一块砖块中是如何相互作用的。”“由于您知道什么是砖块以及它的特性是什么，您可以专注于砖块如何组合在一起以形成所需的形状。这就是我们采用的相同方法。我们只关注我们知道起作用的蛋白质亚结构。”
蛋白质是自然界的主力军。蛋白质可以帮助我们感知周围的世界，消化食物并形成人体的自然防御力。
多年来，研究人员一直致力于构建对人体有用的定制蛋白质。例如，定制蛋白可用于开发治疗疾病的药物。然而，尽管许多治疗剂如胰岛素是从天然存在的蛋白质中产生的，但该领域尚未取得进展以允许合成蛋白质的广泛开发。
开发合成蛋白的障碍中，绝大多数是可能的氨基酸组合。对组合进行分类以找到在任何给定情况下都将有用的组合是一个耗时且资源密集的过程。
目前，开发新药物的研究人员专注于特定原子之间的相互作用。这种方法要求实验室构建大型的变体库，以找到可以完成指定任务的变体。尽管这可以产生有用的结果，但研究人员发现建立具有高精确度的原子模型具有挑战性。
“序列的数量实际上是无限的。这确实使寻找适合特定治疗需求的正确组合的过程变得复杂。”达特茅斯大学的学生，是该研究论文的合著者。
为了开发一种优化的蛋白质设计方法，研究小组扫描了150,000种已知蛋白质的3D模型数据库。研究小组发现，蛋白质中经常会出现少量结构模式，而蛋白质结构中的许多持久性则来自于这些结构单元的组合方式。
这一基本发现使研究小组假设，与其将蛋白质建模为相互作用的原子的复杂网络，不如将蛋白质更简单地表示为一组有限的结构构件的组合。
使用新方法，可以更容易地根据已建立的模式来判断新的蛋白质结构。该方法使研究人员可以通过对已知结构的库进行检查，从而轻松地尝试更具创意的设计。
“这项技术使挑战完全摆脱了在原子尺度上绝对正确的物理学的挑战，从而有可能使计算蛋白质的设计成为一个更加强大的过程。我们的发现应该为蛋白质设计中的机器学习打开大门。” Grigoryan说。
新工艺着眼于蛋白质中存在的较大原子块（称为第三基序），以设计功能性蛋白质。这些是重复出现的结构布置，类似于建筑物中的拱门或立柱，可用于设计新颖的蛋白质，而无需考虑其原子级组成。
由于这些结构仅以某些方式结合在一起，因此研究人员将不再需要进行原子级的猜测。研究人员只专注于能够装配在一起的模块，而忽略了那些不会形成功能蛋白的结构。
根据研究论文，结果“有力地证明了蛋白质数据库现在已经足够大，可以仅通过使用不相关蛋白质的结构基序实例来设计蛋白质。”
通过应用这项新技术，研究团队希望通过仅首先依靠这些原理来消除在蛋白质结构中重新发现物理原理的冗余。
参考：“ Jianfu Zhou，Alexandra E. Panaitiu和Gevorg Grigoryan撰写的“基于已知蛋白质结构中挖掘序列-结构关系的通用蛋白质设计框架”，美国国家科学院院刊，2019年12月31日。
10.1073 / pnas.1908723117
