Новый инструмент FINCHES поможет изучать «неупорядоченные» белки, связанные с болезнями

Внутренне неупорядоченные области могут взаимодействовать с партнерами благодаря комплементарной химии. Автор: Science (2025). DOI: 10.1126/science.adq8381

Большинство хорошо изученных белков являются свернутыми, то есть имеют определенную трехмерную форму, которая помогает определять специфическую функцию каждого белка. Но по мере совершенствования научных инструментов росло и понимание того, что многие важные белки — или их участки — не сохраняют фиксированную форму даже при выполнении жизненно важных клеточных процессов.

Эти «извивающиеся» структуры, называемые внутренне неупорядоченными белками, находятся в постоянном движении и, как следствие, их трудно изучать. В то время как вычислительные инструменты, такие как AlphaFold — удостоенный Нобелевской премии по химии 2024 года — произвели революцию в понимании работы свернутых белков, AlphaFold плохо подходит для изучения этих «гибких» белков.

Лучшее понимание этих белков-«хамелеонов» может выявить ранее неизвестные причины человеческих болезней и предложить новые подходы к терапии.

Теперь исследование, опубликованное в журнале Science под руководством Алекса Хоулхауса из Медицинской школы Университета Вашингтона, доцента биохимии и молекулярной биофизики, описывает вычислительный метод, разработанный его командой для прогнозирования поведения внутренне неупорядоченных белков.

Инструмент анализирует химические взаимодействия строительных блоков белков, называемых аминокислотами, и предсказывает, какие части неупорядоченного белка будут привлекательными или отталкивающими для других молекул в организме. Предсказывая исключительно на основе химии, этот подход позволяет ученым моделировать взаимодействия даже при отсутствии определенной 3D-структуры.

Метод под названием FINCHES (аббревиатура от First-principle INteractions via CHEmical Specificity) может помочь разрабатывать молекулярные гипотезы о активности и взаимодействиях белков, которые затем можно проверить в лаборатории. Это означает, что исследователи могут начать быстро изучать, как неупорядоченные белки могут работать во многих критических биологических контекстах и, что важно, как мутации могут нарушать функцию белка в контексте человеческих заболеваний, особенно рака и нейродегенерации.

FINCHES имеет открытый исходный код и доступен исследователям как Python-пакет на GitHub и через веб-сервер.

Больше информации: Garrett M. Ginell et al, Sequence-based prediction of intermolecular interactions driven by disordered regions, Science (2025). DOI: 10.1126/science.adq8381

Источник: Washington University School of Medicine in St. Louis