Исследования, связанные с болезнями

Rosetta@home нуждается в вашей помощи, чтобы определить 3-хмерные формы белков в исследовании, которое может в конечном счете привести к обнаружению лекарств для некоторых главных человеческих болезней таких как ВИЧ, малярия, рак или болезнь Альцгеймера (Обратитесь к нашим Исследованиям, связанным с болезнями, за дополнительной информацией). Пожалуйста, присоединяйтесь к нам в наших усилиях! Rosetta@home работает не ради выгоды.

Исследования, связанные с болезнями

Автор: uNiUs. Использован материал c официального сайта.

Комментарии Дэвида Бэйкера, профессора биохимии Университета Вашингтона (the University of Washington)

Моя исследовательская группа занимается и исследованиями фундаментальных методов развития, и более непосредственно пытается бороться с болезнями. Большинство информации на этом сайте сосредотачивается на фундаментальных исследованиях, но я думал, что Вам может быть интересно услышать о той части нашей работы, связанной с лечением болезней, в которую Вы вносите свой вклад, участвуя в проекте Rosetta@home.

Рак (Cancer)

Рак может быть вызван мутациями в ключевых генах, которые разрушают нормальные клеточные процессы управления. Мы разрабатываем методы для того, чтобы вырезать ДНК на определенных участках генома, и мы будем определять участки, которые вовлечены в рак. После того, как эти участки вырезаны, они должны быть восстановлены клеткой, используя вторую, неизмененную копию гена, и клетка больше не должна быть злокачественной. Это очень специфичная форма генотерапии, которая, в случае успеха, обойдет основную проблему современных методов генотерапии; а именно, современные методы вставляют неизмененную копию гена беспорядочно в геном, и если вставка произошла около ракового гена (oncogene), то генотерапия исправит одну болезнь, но вызовет другую. Поскольку наши методы будут нацелены на определенные участки вместо случайных, они должны избежать этой ловушки

Рак простаты (Prostate Cancer)

Рецептор андрогена (AR) связывает тестостерон и отвечает за нормальное мужское развитие. Когда AR становится сверхчувствительным к тестостерону, результатом является рак простаты. Современное лечение рака простаты, называемое "гормональная терапия", заключается в понижении количества доступного тестостерона (иногда путем кастрации). Много злокачественных опухолей являются стойкими к этой терапии, поэтому мы применяем нашу методологию моделирования белка таким образом, чтобы найти различные способы отключить AR и вылечить рак простаты. Несомненно, мы пробуем проектировать белки, которые отключат AR даже в присутствии тестостерона. Мы делаем это, проектируя белки, которые будут препятствовать проникновению AR в ядро клетки (который проникает туда, чтобы сделать свою грязную работу), и также препятствовать ему связывать ДНК и активизировать определенные для опухоли гены, даже если он проникнет в ядро.

ВИЧ (HIV)

Одной из причин, почему ВИЧ является таким смертельным вирусом, является то, что он развивался, чтобы обмануть соответствующую иммунную систему. Мы сотрудничаем с исследователями в Сиэтле и в NIH, чтобы попытаться разработать вакцину для ВИЧ. Наша роль в этом проекте является центральной - мы используем РОЗЕТТУ, чтобы проектировать маленькие белки, по указанию которых иммунная система может легко распознать небольшое количество критических областей в оболочке ВИЧ-белка, и сгенерировать антитела. Наша цель состоит в том, чтобы создать маленькие устойчивые вакцины белка, которые могут быть достаточно дешевы и произведены во всем мире.

Малярия (Malaria)

Мы являемся частью совместного проекта, возглавляемого Остином Бертом (Austin Burt) из Лондонского Имперского Колледжа, который является одним из участников Фонда Гейтса "Основные Проблемные Проекты Глобального Здоровья (Grand Challenge Projects in Global Health)". Малярия вызывается паразитом, который проводит часть своего жизненного цикла в моските, и вводится людям комариными укусами. Идея проекта в том, чтобы сделать москитов, стойкими к паразиту, устраняя гены, требуемые для жизни паразита в моските. Наша часть проекта состоит в использовании базовых методов моделирования на наших компьютерах (РОЗЕТТА), чтобы проектировать новые ферменты, которые будут определять адресат и деактивировать эти гены.

Сибирская язва (Anthrax)

Мы используем РОЗЕТТУ, чтобы помочь исследовательской группе Джона Коллира (John Collier) из Гарварда в моделировании токсина сибирской язвы, которое должно внести свой вклад в разработку лечения. Вы можете прочесть резюме, описывающее часть этой работы.

Другие вирусы

Мы сотрудничали с лабораторией Пэма Бъеркмана (Pam Bjorkman) в Калифорнийском Технологическом Колледже (Cal Tech), чтобы использовать методологию РОЗЕТТЫ по стыковке белка с белком, для построения моделей белков простого вируса герпеса в комплексе с человеческими белками.

Болезнь Альцгеймера (Alzheimer's disease)

Причиной Болезни Альцгеймера и многих других болезней, вероятно, является белок abberant, который при сворачивании формирует большие объединенные структуры, названные амилоид (amyloids) вместо того, чтобы сворачиваться в их нормальные биологически активные состояния. Большое продвижение было сделано недавно исследовательской группой Дэвида Эйзенберга (David Eisenberg) в UCLA в решении первой структуры амилоида. Мы сотрудничаем с их исследовательской группой, чтобы использовать эту структуру для предсказания того, какие части белков, возможно, формируют амилоиды, и это будет первым шагом к блокированию амилоидных формирований и, мы надеемся, к лечению болезни.

Вышеупомянутые проекты не выполняются в настоящее время на BOINC, потому что мы пока еще не имеем эффективной системы организации очереди, которая позволяет людям легко помещать задания, но надеемся в ближайшее время добиться этого! Кроме того, можете быть уверены, что вычисления предсказания структуры, выполняющиеся в настоящее время на ваших компьютерах, будут иметь прямое влияние на методы лечения болезней. Есть тройное объяснение этих прямых взаимосвязей между предсказанием структуры и лечением болезни:

1. Структурное предсказание и конструкция белка тесно связаны.
   Усовершенствования в предсказании структуры приводят к усовершенствованиям в проектировании белка, который в свою очередь может быть непосредственно оттранслирован в создание новых ферментов, вакцин, и т.д. Для получения дополнительной информации по проектированию белка Вы могли бы обратиться к научному обзору, который мы недавно написали, и который доступен на нашей домашней странице (http://depts.washington.edu/bakerpg).
   
   Schueler-Furman, O., Wang, C., Bradley, P., Misura, K., Baker, D. (2005). Progress in modeling of protein structures and interactions (Прогресс в моделировании белковых структур и взаимодействия), Science 310, 638-642.

2. Структурное предсказание определяет цели для новых лекарств.
   Когда мы предсказываем структуры для белков в человеческом геноме в большом объеме, мы узнаем о функциях многих белков, которые помогут в понимании того, как клетки работают и как происходит болезнь. Кроме того, мы будем в состоянии идентифицировать много новых потенциальных лекарственных целей, для которых могут быть спроектированы маленькие молекулярные ингибиторы (лекарства). Можно сказать, что один из основных путей в разработке новых методов лечения человеческих болезней, это идентификация новых "лекарственных" целей белка. Большинство новых лекарств в наши дни взаимодействуют с теми же самыми целями, как и старые препараты, таким образом эти лекарства приводят только к небольшим усовершенствованиям в лечении болезни. Предсказание структуры помогает нам идентифицировать новые цели для препарата, и таким образом поможет нам найти инновационные (возможно даже совершив открытие) методы лечения болезней.

3. Структурное предсказание позволяет использовать "рациональное проектирование" для создания новых лекарств.
   Если мы знаем структуру белка, мы можем определить его функциональные участки, и особенно определить те участки, которые нужно отключить новым препаратом. Вычисление того, соединится ли маленькая молекула препарата с белковым объектом и будет ли он отключен, подобно разным способам вычисления предсказания структуры, которые мы делаем здесь - это в основном проблема обнаружения структуры с самой низкой энергией белка плюс система препарата - и мы недавно разработали новый модуль в РОЗЕТТЕ для решения проблемы такого соединения. Результаты очень перспективны, и в ближайшем будущем ваши машины будут вероятно выполнять рассчеты присоединения лекарства, наряду с проектами поиска вакцин и проектирования терапевтического белка, описанных выше, в дополнение к вычислениям сворачивания белка, которые Вы делаете сейчас.