Алгоритмы нобелевских лауреатов по химии ускорят появление новых лекарств

Успехи, связанные с алгоритмами нобелевских лауреатов, имеют огромный потенциал для разработки лекарств и наноматериалов из белков и других биомолекул, отметили российские эксперты

МОСКВА/НОВОСИБИРСК, 9 октября. /ТАСС/. Создание алгоритмов AlphaFold и сети распределенных вычислений Rosetta@Home приведет к резкому ускорению разработки новых лекарств и методов терапии, а также к расширению представлений о том, как белки приобретают свою трехмерную форму в процессе сборки их молекул. Об этом ТАСС сообщили российские эксперты, комментируя открытия Дэвида Бейкера, Джона Джампера и Демиса Хассабиса.

"Эти разработки активно используются в научных исследованиях, в том числе и в рамках нашего Университета ИТМО. Мы ожидаем, что они получат наибольшее развитие и применение при экспериментальной проверке свойств различных белковых структур в рамках автономных лабораторий, а также для изучения динамики сворачивания белковых молекул. Это одно из направлений, которое мы сейчас активно развиваем", - пояснила директор НОЦ инфохимии Университета ИТМО Екатерина Скорб.

Как отметил профессор "Сколтеха" Дмитрий Иванков, эксперты также активно используют в своих исследованиях по изучению структуры белков и созданию новых белковых молекул разработки всех трех нобелевских лауреатов. По его словам, алгоритмы, разработанные командами специалистов под руководством Дэвида Бейкера, а также Демиса Хассабиса и Джона Джампера, значительным образом ускорили эти исследования.

"Успехи, связанные с алгоритмами нобелевских лауреатов, имеют огромный потенциал для разработки лекарств и наноматериалов из белков и других биомолекул. В ближайшее время в связи со сделанными открытиями можно прогнозировать взрывное появление новых лекарств и новых белков", - сказал Иванков.

По словам замдиректора Института химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН по научной работе, заведующего лабораторией структурной биологии Александра Ломзова, алгоритм для прогнозирования структуры белков, отмеченный Нобелевской премией по химии, ускорит в том числе разработку лекарств от генетических и онкологических заболеваний. "Безусловно, это ускорит процесс разработки новых лекарственных препаратов и понимание механизмов работы молекулярных машин внутри клетки. Здесь заболевания могут быть совершенно разные: генетические, инфекционные, раковые", - сказал собеседник агентства.

Он пояснил, что Нобелевская премия была вручена за два исследования, но оба они связаны с построением структуры белков. Открытие Дэвида Бейкера связано с компьютерным дизайном белков, то есть, разработанный им метод позволяет искусственно построить белок по заданным свойствам. "Мы можем создавать то, что в природе никогда не было создано. Например, искусственные белки с естественными функциями. Это может быть использовано для биотехнологических целей", - пояснил ученый.

Два других автора - Джон Джампер и Демис Хассабис - отмечены премией за создание программы AlphaFold, которая позволяет прогнозировать пространственную структуру белка с очень высокой достоверностью. "Анализируя геном человека можно спрогнозировать, что у него будет определенное количество белков, но не все эти белки можно выделить и определить их пространственную структуру. Для лечения каких-либо заболеваний и поиска лекарств нужно знать структуру белка человека", - рассказал Ломзов.