Оберіть свою мову

Телефонний довідник

 
 

GoogleTranslate

Ukrainian English Estonian French German Italian Latvian Lithuanian Polish Spanish
 

ibchemapfmp

 

                                                          

 

                                                     ШАНОВНІ КОЛЕГИ !

На базі Інституту біохімії ім. О.В.Палладіна НАН України продовжує свою роботу міждисциплінарний загальноакадемічний семінар у галузі природничих наук «Актуальні питання фізико-хімічної та математичної біології».

Чергове 10-те засідання семінару відбудеться 29-го БЕРЕЗНЯ 2024 р. (П’ЯТНИЦЯ) о 10-30 в Актовій залі Інституту (вул. Леонтовича, 9). З доповіддю «ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ І МОДЕЛЮВАННЯ ПРОСТОРОВОЇ СТРУКТУРИ БІЛКІВ» виступить член-кореспондент НАН України, доктор біол. наук, професор КОРНЕЛЮК Олександр Іванович, завідувач відділу білкової інженерії та біоінформатики Інституту молекулярної біології та генетики НАН України.

До цього листа додаю файл, що містить Тези доповіді проф. О.І.Корнелюка.

Прийняти участь у роботі семінару можна буде й в онлайн-режимі за адресою:

https://meet.google.com/kgw-sjpb-ypn                                                      

Запрошую Вас та Ваших колег до участі у роботі семінару.

Мета загальноакадемічного семінару полягає у періодичному заслуховуванні та обговоренні наукових доповідей, присвячених застосуванню сучасних експериментальних та теоретичних методів хімії, фізики та математики для вирішення нагальних проблем сучасної біології (зокрема – у галузі біохімії, біофізики, молекулярної та клітинної біології, біоенергетики, геномики, медичної біології, фармакології, нанобіотехнології, системної та синтетичної біології та т.і.).

Організація зазначеного семінару була обумовлена прогресуючим розвитком таких «перехресних» наук та наукових напрямів, як біофізична хімія, фізична біохімія, хімічна біофізика, біохімічна фізика, фізико-хімічна біологія, фізика живого, математична біофізика, теоретична біологія, біоінформатика, штучний інтелект в біології та медицині тощо.

У подальшому пропозиції щодо виступів з доповідями (тези доповіді – 1-2 стор.) на міждисциплінарному загальноакадемічному семінарі необхідно надсилати на ім’я Костеріна Сергія Олексійовича за електронними адресами: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.  ; Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Анонси щодо засідань семінару та авторські тези доповідей оприлюднюються на сайтах Інституту біохімії ім. О.В.Палладіна НАН України ( biochemistry.org.ua ) та НАН України ( НАН України : Головна сторінка      (nas.gov.ua) ), а також розповсюджуються електронною поштою. Слідкуйте за нашими повідомленнями, будь ласка.  

Наступне засідання семінару заплановано на квітень м-ць 2024 р.

Будемо раді зустрітися з Вами на засіданнях нашого міждисциплінарного загальноакадемічного  наукового семінару !

З повагою -                                          

керівник семінару,

академік НАН України,

професор                                                                        С.О.Костерін

18 березня 2024 р.

КОРНЕЛЮК Олександр Іванович                                                                                                                завідувач відділу білкової інженерії та біоінформатики  Інституту молекулярної біології і генетики НАН України, доктор біологічних наук, професор

ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ І МОДЕЛЮВАННЯ ПРОСТОРОВОЇ СТРУКТУРИ БІЛКІВ

         Визначення просторової структури білків є необхідним етапом для встановлення взаємозв'язку між структурою та функцією білків. Значні успіхи у секвенуванні геномів організмів є причиною постійно зростаючого потоку даних про первинні структури білків. Проте  лише приблизно для 10% відомих послідовностей доступні структурні дані,  тому для аналізу більшості білків важливість набувають комп’ютерні методи передбачення їх просторової структури, які відносять до методів біології in silico. Дані про експериментально встановлені 3D-структури білків методами рентгеноструктурного аналізу та ЯМР-спектроскопії  депонуються і зберігаються у банках даних просторових структур.

            Методи теоретичного передбачення структури білків можна розділити по повноті фізичного підходу до їх опису: методи розрахунку ab initio, які базуються на вихідних фізичних принципах  та методи класичної молекулярної механіки, які використовують  статистично встановлені правила у вигляді силових полей. Для побудови структурної моделі білка використовують найбільш ефективний серед емпіричних підходів метод моделювання за гомологією (порівняльного моделювання), який ґрунтується на фундаментальному принципі залежності між рівнем гомології амінокислотних послідовністей білків та схожістю їх просторової структури. Модель структури білка, побудована на основі матриці з гомологією більше 90%, має такі ж малі похибки, як і кристалографічно визначена структура. Моделювання за гомологією можна безпосередньо проводити в Internet за допомогою моделюючих систем, таких як Swiss-Model, Modeller, I-TASSER, CPHmodels, SDSC1, FAMS, 3D-JIGSAW та інші.                      У відділі білкової інженерії та біоінформатики ІМБГ  проведено комп’ютерне моделювання просторової структури білків апарату трансляції евкаріотів: тирозил-тРНК синтетази та білка АІМР1/р43, для яких відсутні експериментально визначені просторові структури.

         З 2018 року для  моделювання просторової структури білків  успішно застосовується метод штучного інтелекту. В експерименті CASP14 метод штучного інтелекту AlphaFold2, розроблений компанією DeepMind, показав найкращий  результат не лише порівняно з іншими групами , але і в абсолютній точності моделей. Дві третини  моделей збігалися з експериментальними даними на 90%.  AlphaFold2 змогла спрогнозувати майбутню структуру білків з похибкою лише в 1.6 ангстрема, що відповідає точності експериментальних  методів ЯМР або рентгенівської кристалографії.                                База даних AlphaFold  Protein Structure Database (https://alphafold.ebi.ac.uk),   створена  в партнерстві з Європейським інститутом біоінформатики EMBL  містить понад 200  000 000  моделей  структури білків, які є у вільному доступі для світової наукової спільноти. Проте моделювання структури білків за допомогою AlphaFold2 має певні обмеження. Перш за все – це відсутність моделювання повної четвертинної структури білків, яка визначає їх функціональну активність. Слід зазначити, що є певний прогрес у цьому напрямку досліджень.   Іншою складною проблемою є неможливість на даному етапі  моделювання структури внутрішньо невпорядкованих білків (IDP). Кристалографічний аналіз, як правило, не дає інформації про неструктуровані ділянки, а лише вказує на їхню можливу наявність через відсутність електронної густини в картинах рентгенівської дифракції кристалів білків.  Для встановлення неструктурованих ділянок білка розроблено ряд біоінформатичних сервісів, які користуються різними методами передбачення, а також мета-сервери (MetaDisorder). Нами  використовується  комплексний підхід для дослідження структури внутрішньо невпорядкованих білків, який включає біоінформатичний аналіз та експериментальне дослідження білків методами  ЯМР-спектроскопії, флуоресценції та кругового дихроїзму. 

        Порівняння отриманих моделей з даними моделювання програмою штучного інтелекту виявило проблему моделювання структури IDP програмою AlphaFold2, оскільки ця програма базується лише на кристалографічних структурах. Проведене нами моделювання просторової  структури внутрішньо невпорядкованого білка АІМР1/p43 вказує на компактну структуру мономера, який здатний формувати димер і потенційний тРНК-зв’язуючий сайт на  поверхні димера.  Проте модель   структури білка АІМР1/p43, створена штучним інтелектом  в базі даних AlphaFold2 є принципово відмінною і не здатною формувати функціональний димер та зв’язувати тРНК. Для вирішення цієї проблеми необхідне створення нової бази даних просторових структур внутрішньо невпорядкованих білків на основі даних ЯМР-спектроскопії та комп’ютерного моделювання, що є задачею майбутніх досліджень.

           Однак не зважаючи на вказані проблеми,  моделювання структури білків методом штучного інтелекту  за допомогою AlphaFold2  швидко прогресує,  дає дослідникам миттєвий доступ до прогнозованих моделей білків,  дозволяючи прискорити експериментальну роботу.  AlphaFold уже забезпечив прогрес у вирішенні деяких глобальних проблем, таких як створення нових лікарських препаратів та розробка вакцин, і це лише початок впливу, який ми будемо спостерігати протягом наступних років.