Kecerdasan buatan memprediksi situs pengikatan RNA dan DNA untuk mempercepat penemuan obat
Uncategorized

Kecerdasan buatan memprediksi situs pengikatan RNA dan DNA untuk mempercepat penemuan obat

Grup iMolecule dari Skoltech telah mengembangkan solusi berbasis kecerdasan buatan yang menggunakan data pada struktur molekul RNA atau DNA untuk mengidentifikasi situs di mana interaksi dengan calon obat potensial dapat terjadi. Pengetahuan tentang situs pengikatan ini memungkinkan perusahaan farmasi untuk menemukan obat baru — termasuk agen antivirus — dengan cara yang jauh lebih terfokus dan efisien. Solusi baru ini juga lebih akurat daripada pendekatan sebelumnya, karena menjelaskan bagaimana bentuk yang diasumsikan oleh molekul asam nukleat mempengaruhi situs pengikatan mana yang terbuka. Studi itu keluar di Penelitian Asam Nukleat: Genomik dan Bioinformatika.

Bentuk abu-abu adalah konfigurasi spasial yang berbeda dari urutan RNA HIV yang sama, yang ditargetkan oleh obat antivirus, seperti senyawa yang ditunjukkan sebagai kerangka tongkat dan bola. Jaringan saraf yang dipresentasikan oleh peneliti Skoltech memprediksi situs pengikatan sebagai bola ungu, yang terlihat bertepatan dengan situs pengikatan sebenarnya yang disorot sebagai area yang diarsir dengan warna biru, oranye, cyan, dll. Kredit gambar: Igor Kozlovskii, Petr Popov/NAR Genomics and Bioinformatics

Untuk waktu yang lama, ahli farmakologi melihat RNA hanya sebagai mediator antara DNA — yaitu, genom kita — dan protein fungsional yang dikodekannya, sehingga sebagian besar obat menargetkan protein. Namun, sementara sekitar 85% dari genom ditranskripsi menjadi RNA, hanya sebagian kecil dari mereka yang benar-benar mengkodekan protein. Sisanya, RNA noncoding berfungsi untuk mengaktifkan atau menonaktifkan gen tertentu atau memenuhi peran lain dengan melipat ke dalam bentuk yang berbeda, yang disebut konformasi. Karena fungsi nonkode dapat mengambil dimensi patologis juga, RNA dan kemungkinan urutan DNA semakin dikenal sebagai target obat potensial.

“Asam nukleat — DNA dan RNA — dapat berpartisipasi dalam pensinyalan, misalnya, dan kita dapat menargetkan itu atau proses lain apa pun yang melibatkan mereka. Ini bisa menjadi strategi yang menjanjikan untuk target protein yang tidak dapat diganggu, misalnya, protein yang tidak teratur atau protein yang kekurangan protein. situs pengikatan yang nyaman,” kata Asisten Profesor Skoltech Petr Popov, peneliti utama studi tersebut. “Dan kemudian ada juga RNA patogen yang asing bagi tubuh, misalnya pada virus, seperti SARS-CoV-2 atau HIV.”

Untuk membuka potensi semua target obat tentatif itu, ahli farmakologi memerlukan alat untuk menyaring perpustakaan besar senyawa kimia untuk melihat mana di antara mereka yang berinteraksi dengan asam nukleat dan tempat pengikatan yang tepat.

“Kami menciptakan solusi baru ini dengan mengadaptasi pekerjaan kami sebelumnya dengan protein,” jelas Popov. “Struktur tiga dimensi asam nukleat dikodekan sebagai tensor dimensi tinggi. Setelah ini selesai, algoritme visi komputer ‘melihat’ tensor dan menyoroti area dalam struktur yang menurutnya dapat berfungsi sebagai situs pengikatan. Setelah konformasi dan situs pengikatan terdeteksi, kampanye penemuan obat yang lebih terfokus dapat dimulai. Jadi pekerjaan kami adalah langkah kecil menuju penemuan obat yang rasional berbeda dengan skrining buta, yang menjadi kurang dapat diandalkan dengan perpustakaan kimia yang berkembang.”

Ada twist tambahan yang berkaitan dengan bentuk molekul RNA dan DNA. Mereka benar-benar rentan untuk memutar dan kusut menjadi bentuk yang berbeda. Perubahan konformasi yang disebut ini mengubah sifat-sifat molekul, termasuk tempat pengikatan apa yang terbuka. Pendekatan konvensional hanya mempertimbangkan urutan asam nukleat tetapi buta terhadap konformasi dan karena itu tidak akurat.

“Kebanyakan metode sebelumnya hanya bekerja dengan RNA, dan khususnya, dengan rantai tunggal. Kami bekerja dengan DNA dan dengan dua atau lebih rantai. Kami bahkan dapat melihat situs tambahan yang muncul ketika banyak molekul menjadi terjerat, ”Igor Kozlovskii, seorang mahasiswa PhD Skoltech dan penulis pertama makalah tersebut, mengatakan.

“Contoh yang bagus tentang apa yang membuat bekerja dengan metode yang mengabaikan konformasi bermasalah adalah jenis HIV yang dominan,” lanjutnya. “Ini memiliki wilayah RNA yang ditargetkan oleh banyak agen. Tetapi meskipun urutan asam nukleatnya sama, ketika molekul itu mengubah konformasi, ini diketahui memiliki efek pada agen mana yang bekerja atau tidak. Prediksi jaringan saraf kami benar-benar mereproduksi efek ini, yang berarti mereka dapat diandalkan.”

Solusi baru memiliki aplikasi tak terduga yang melibatkan penggunaan metode “secara terbalik”. Alih-alih mengenali situs pengikatan pada target potensial, algoritme dapat memperbesar agen yang mengganggu — molekul kecil seperti hormon — yang menyebabkan gangguan, dan mengalihkannya.

“Jadi kami ingin mengikat molekul kecil itu dengan sesuatu. Untuk melakukannya, kita perlu merekayasa balik sebuah fragmen asam nukleat pendek, yang disebut aptamer, yang akan berfungsi sebagai umpan untuk hormon atau molekul lain yang diinginkan. Secara alami, aptamer harus berisi situs pengikatan, dan solusi kami dapat diterapkan untuk merancang aptamer dengan sifat pengikatan yang lebih baik, ”jelas Popov.

*****

Skoltech adalah universitas swasta internasional yang berlokasi di Rusia. Didirikan pada tahun 2011 bekerja sama dengan Massachusetts Institute of Technology (MIT), Skoltech mengembangkan generasi baru pemimpin di bidang sains, teknologi, dan bisnis, melakukan penelitian di bidang terobosan, dan mempromosikan inovasi teknologi dengan tujuan memecahkan masalah kritis. masalah yang dihadapi Rusia dan dunia. Skoltech berfokus pada enam bidang prioritas: kecerdasan buatan dan komunikasi, ilmu kehidupan dan kesehatan, teknik mutakhir dan material canggih, efisiensi energi dan ESG, fotonik dan teknologi kuantum, studi lanjutan. Situs web: https://www.skoltech.ru/.



Posted By : togel hongkon