Junior
Статус: Не в сети Регистрация: 28.10.2009 Откуда: Омск, Омская об
Старая песня о главном или...
Цитата:
Как предсказать неизвестную структуру белка Попинако А.В., Соколова О.С. Сегодня, после расшифровки генома, основной задачей исследователей стало изучение совокупности всех белков организма. Для получения полной структурной информации о неизвестном белке приходится решать уравнения с двумя, а порой и с тремя неизвестными.
TSC! Russia BOINC-manager
Статус: Не в сети Регистрация: 19.01.2010 Откуда: Санкт-Петербург
Очень интересная статья. Жаль времени нет, нормальный перевод сделать. Всем кто английским владеет настоятельно рекомендуется к прочтению: http://www.the-scientist.com/?articles. ... in-Europe/ (+ эта в качестве дополнения к ней: http://www.the-scientist.com/?articles. ... eting-DNA/) Для всех остальных краткая суть: В Европе успешно завершены клинические испытания и допущено к прозводсту (и соответственно последующей продаже) первое лекарство генной терапии. Исследования подобные идут уже достаточно давно, но это первое лекарство, использующее генную терапию, которое доказало как свою эффективность, так и относительную безопасность(пока что ни одного серьезного побочного эффекта). Прошло все необходимые проверки и было разрешено к производству и применению. (С оговоркой - 1е в "Западном мире", Китайцы и вроде еще кто-то из азиатских стран, где не стесняются над людьми немного поэкспериментировать, уже пораньше разрешали)
Это первый шаг в принципиально новом направлении/области. Интересно не лекарство само по себе (оно для лечения редкого наследственного заболевания, связанного с невозможностью организма расщеплять некоторые виды жиров присутствующих в пище, что происходит из-за ошибки в ДНК передаваемой по наследству), а использованные методы. По сути это генная инженерия, только применяемая не к растениям/животным (ГМО) или эмбрионам человека (что в большинстве развитых стран запрещено - даже сами исследования в этой области, не говоря уж о практическом применении), а к взрослым людям. Модификация (добавление/удаление фрагментов) ДНК человека "на лету", с использованием специально спроектированных вирусов, которые находят нужный участок ДНК и вносят в него запрограммированые учеными изменния - изначе изменения в миллиарды копий ДНК (в каждой клетке) не внести.
Перспективы (и потенциальные угрозы) просто фантастические (или катастрофические соответственно) в пределе (в дальней перспективе) вплоть до полного перепроектирования организма. А главный ограничивающий фактор сейчас - изучение функций выполняемых различными участками ДНК и соответствующих им белков в организме (изучено пока <10% в плане белков и менее <<1% если от общей длины ДНК брать). Чтобы сделать что-то надо знать, ЧТО изменить и как это может повлиять на все остальные системы/функции организма. А вот КАК вносить такие изменения в ДНК-код(не испортив все остальное) - методика и технологии теперь уже появились.
Ну а с изучением функций и взаимосви белков, как раз и связаны почти все проекты распределенных вычислений в которых мы сейчас участвуем/интересуемся. (в частности фолдинг белка - т.к. определение точной 3d структуры это один из самых сложных и самый ресурсоемкий этап в изучении функций любого белка)
Команда химиков под руководством Арье Уоршела (Arieh Warshel) из Университета Южной Калифорнии разработали метод, позволяющий предсказать каталитическую активность различных ферментов. В будущем это позволит создавать ферменты с нужными свойствами для промышленного производства, а также для получения искусственных клеток. Статья, в которой раскрываются подробности научной работы, опубликована в The Journal of Chemical Physics.
Ферменты играют важную роль в большинстве биологических процессов: получении и переносе энергии, транскрипции и трансляции генетического материала, а также передаче сигналов. Ферменты являются биологическими катализаторами, ускоряя биохимические реакции на много порядков, обеспечивая правильное функционирование живых клеток. Однако фундаментальные причины каталитической мощности ферментов до сих пор оставались загадкой.
Новый подход, который объединяет в себе классическую и квантовую физику, позволяет выяснить, что именно позволяет протекать ферментативной реакции. Метод основан на модели комплексных химических систем, за которую Уоршел получил в 2013 году Нобелевскую премию. Чтобы реакция протекала, необходим определенный уровень свободной энергии. На свободную энергию оказывают влияние физические факторы. Значения последних могут меняться в широких пределах, что приводит к понижению или увеличению свободной энергии. Тем самым создается своеобразный ландшафт, где вершины холмиков соответствуют максимумам энергии, а долины — минимумам.
Чтобы проверить, какие именно факторы имеют значение, ученые смоделировали влияние конформационных изменений ферментов (иными словами, изменения их геометрической структуры), а также их химические и физические свойства. В качестве сравнения химики исследовали течение химических реакций без участия ферментов. Оказалось, что ключевым фактором, способствующим каталитической активности ферментов, является разность потенциалов между реагентами и продуктами реакции.
Модель позволяет предсказать, какими должны быть ферменты, чтобы достичь подходящей разности потенциалов для протекания реакции. Так можно адаптировать белки для катализа химических и биохимических процессов в промышленных масштабах.
Member
Статус: Не в сети Регистрация: 04.06.2004 Откуда: Мск.
http://izvestia.ru/news/625493 В России изобрели сверхбыстрый алгоритм для создания лекарств Новый метод анализа белковых взаимодействий поможет в десятки раз ускорить исследования в биохимии и биомедицине
полностью тут
Профессор университета Иннополис Ярослав Холодов изобрел сверхбыстрый алгоритм моделирования белковых взаимодействий, который может проводить вычисления параллельно. По словам ученого, это поможет отказаться от дорогостоящих лабораторных экспериментов и полностью использовать компьютерное моделирование. На разработку алгоритма ушло более двух лет, а использовать его можно для увеличения скорости разработки лекарств, он также поможет разобраться в процессах внутри любых живых организмов.
— Теперь можно провести исследование и изобрести лекарство в десятки и сотни раз быстрее, включая лекарства от ВИЧ, рака, да и вообще любых заболеваний, — рассказал «Известиям» Ярослав Холодов. — Алгоритм также позволяет анализировать действия вирусов или, например, что происходит внутри растений. Вообще изучение белок-белковых взаимодействий привлекает большое внимание научного мира.
На разработку нового метода ученых подтолкнула необходимость решения двух важных задач. Во-первых — найти возможность быстрее доставлять лекарство до больных клеток. Дело в том, что при лечении особенно опасных заболеваний лекарства воздействуют не только на больные клетки, но и на здоровые, что пагубно сказывается на организме. Например, при лечении раковых заболеваний химиотерапией страдают и здоровые органы. Лекарство при доставке в организм начинает взаимодействовать с белками — основным строительным материалом клетки. В живом организме в клетке происходят сотни тысяч белковых взаимодействий. Для того чтобы понять, как создать новое лекарство и доставить его до необходимых белков, ученые и изучают взаимодействия одного белка с другим и характер этих взаимодействий. В конечном счете это поможет найти лекарство без побочных действий от любой болезни, включая раковые заболевания. Для этих целей используются лабораторные исследования либо компьютерное моделирование. Но на сегодняшний день это дорогостоящие мероприятия, небольшие группы ученых зачастую просто не могут себе этого позволить. Поэтому изобретатели поставили перед собой вторую цель: увеличить скорость вычислений и при этом снизить затраты на исследования. Существующие сейчас программы не могут выполнять параллельное моделирование, они только могут проводить последовательный мониторинг конфигураций независимо друг от друга. Поэтому до сих пор исследование занимало несколько дней, что требовало больших мощностей суперкомпьютеров. А с помощью нового алгоритма такое же исследование займет до 15 минут. Кроме того, новый алгоритм благодаря параллельным вычислениям позволяет находить дополнительные взаимосвязанные функции взаимодействий разных белков.
Руководитель лаборатории «Структурная биоинформатика» университета ИТМО Юрий Порозов рассказал, что новый алгоритм позволит на порядки расширить область поиска взаимодействующих молекул и решить три взаимосвязанные задачи, которые сейчас стоят перед учеными: как расширить ландшафт, как ускорить перебор вариантов и как повысить точность предсказания. Он отметил, что алгоритм позволит приблизиться к изобретению лекарства от рака, кроме того, есть огромное количество не менее серьезных болезней, которые также требуют внимания.
— Если мы получаем прирост производительности в 10 раз, то это значит, что за такое же время можно охватить гораздо больше вариантов или, если примерный набор интересующих пар найден, бросить вычислительные мощности на повышение точности предсказания или на оптимизацию структур, — пояснил Юрий Порозов. — Должно сократиться время ответа на угрозы, исходящие от новых заболеваний, с возникновением которых человечество сталкивается всю свою историю. Иными словами, новые лекарства будут появляться быстрее. К слову, от гипертензивных состояний в мире умирает 48,6% каждый год и еще 13,2% — от ишемии миокарда, и разработка лекарств для лечения этих заболеваний не менее актуальна, чем развитие терапии онкозаболеваний.
Разработка метода проводилась международной командой специалистов из России, США и Франции. Воспользоваться алгоритмом сможет любой желающий: его добавят в онлайн-сервис для расчета белковых взаимодействий ClusPro, разработанный этой же командой ученых в 2003 году
Member
Статус: Не в сети Регистрация: 04.06.2004 Откуда: Мск.
Биофизик рассказал, как ученые пытаются воссоздать жизнь в кремнии https://ria.ru/science/20160907/1476217887.html Читаю и понимаю что наши ученые разобщены, упомянул вскользь Folding и назвал нас любопытствующими
Цитата:
— Идея использовать нейросети для просчета белков сама по себе интересна, но я с ней не сталкивался. Что касается сетей – я не вижу смысла создания какого-то специального российского сообщества FoldIt. Точнее, оно может и есть, я видел в сети форумы пользователей Folding @ Home, но по ощущению они были не "гражданскими" учеными, а просто праздно любопытствующими.
Мемbеr
Статус: Не в сети Регистрация: 01.10.2011 Откуда: Калининград Фото: 0
sukhanovsergey писал(а):
просто праздно любопытствующими
ему не пофигу кто считает, любопытствующие или учёные с дипломами? сразу видно ничего в этих расчётах не понимает. пусть создаст свой проект и завлечёт считать его хотя бы тысячу "праздных любопытствующих"
Ученые Института исследования и образования IDOR обнаружили молекулу, замедляющую развитие нейродегенеративных заболеваний.
Работа была опубликована в журнале Translational Psychiatry. Снижение в организме уровня вещества липоксина А4 (LXA4) сопровождается воспалительными процессами и когнитивными нарушениями. Ученые оценили уровень липоксина А4 в мозге мышей, в культуре нервных клеток человека и спинномозговой жидкости пациентов с деменцией и другими нейродегенеративными заболеваниями.
Об этом рассказал ведущий научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории «Молекулярная и клеточная биофизика» Анатолий Бучельников. «Уникальным в нашем проекте является использование водного коллоидного раствора фуллерена С60. Это сферическая молекула, состоящая из шестидесяти атомов углерода. Мы пытаемся использовать этот раствор в режиме комбинированной химиотерапии рака, совместив с противоопухолевыми антибиотиками ароматического ряда», — сказал Бучельников.
Ученые использовали водный раствор фуллерена С60 как систему точечной доставки противоопухолевого лекарственного препарата. Для качественной оценки воздействия смеси препарата с фуллереном проводились исследования на клетках буккального эпителия человека.
«Формируется наноконтейнер из молекул фуллерена, в который помещается молекула антибиотика, которая следует к пораженной клетке с кровотоком. Там контейнер раскрывается, и вещество попадает в нужное место, чтобы нейтрализовать опухоль», — пояснил Анатолий Бучельников.
Результаты исследований представляют интерес как для научного сообщества, так и индустриальных партнеров, занимающихся вопросами химико-фармацевтического профиля.
«Полученные результаты, по нашему мнению, являются первым этапом на пути создания инновационной лекарственной формы для борьбы с онкологическими заболеваниями», — отметил генеральный директор компании «Новый стиль» Дмитрий Копачев.
Компания «Новый Стиль» готова в дальнейшем способствовать продвижению препарата на рынке.
Напомним, Президент России подписал указ о том, что 2021 год в стране будет Годом науки и технологий. Об этом Владимир Путин объявил 24 декабря на заседании попечительского совета МГУ им. Ломоносова.
_________________ "...Никем не ставший, зачем ты жил?!..."
TSC! Russia member
Статус: Не в сети Регистрация: 01.02.2014 Откуда: регион 64 Фото: 31
Почему голодную акулу не получится остановить ядом или неприятными запахами
Все попытки создать средство, которое бы отпугивало акул, оказались неудачными. Об этом рассказал Александр Касумян, учёный из МГУ, специализирующийся в изучении рыб.
Вложение:
Комментарий к файлу: Когда акула ощущает запах крови и оказывается голодной, она становится равнодушной к любым репеллентам, которые мы пытались использовать. Даже если положить перед ней что-то, что должно вызывать страх, она готова это съесть. США провели множество исследований после Второй мировой войны, пытаясь защитить своих лётчиков-моряков, которые могли оказаться в воде. Они пробовали различные раздражающие и ядовитые вещества, и даже вспомнили о старой легенде о том, что акулам не нравится запах чернокожих людей. Но ничто не сработало, рассказал учёный.
shark hungry new protein repelent design.jpg [ 47.97 КБ | Просмотров: 2542 ]
Наиболее надёжной защитой для людей, купающихся в море, от акул и других морских хищников, является обычная сетка или решётка, которая ограждает лагуну.
В общем Сукрит Сингх - это научный сотрудник, защитивший докторскую диссертацию в Мемориальном Центре рака Кеттеринга под началом Джона Чодеры
Детально В поисках лекарств, в частности от рака, максимизация нашего поиска состоит в новаторской стратегии. А именно, предоставление новых состояний белка, которые указывают методам дизайна лекарств на возрастающую вероятность, что подходящее связующее вещество или ингибитор может быть найден.
Между тем, во многих случаях, новое состояние, что "пригодно для дизайна" (т. е. отчетливо достаточное, чтобы заслуживать быть целью идентификации новых лекарств) требует многих симуляций образца. Порой, даже высокомасштабируеме компьютеры, как Folding@home, недостаточны! Адаптивные методы очень сильны здесь, но имеют недостаток в лице необходимости системных знаний; либо нужно угадать, какой белок достоин такого адаптивного метода исследования, что может не всегда оказаться правдивым.
Установление "лекарственных" состояний или исследование конформационных пространственных состояний, соответствующих болезни - настоящий вызов. Смущающая параллельная природа Folding@home позволяет нам нарастить в масштабе наше исследование. Тем не менее, лежащие в этой основе методы до сих пор опираются на удачу по всей протяженности поиска - мы должны представить состояние рабочих пакетов как набор данных, который увеличивается в размере и все больше рабочих пакетов запускается в обработку. Это может быть потрясающе эффективным процессом, отставка рабочих пакеты заданий в участках пространственного расположения, которые не подходят к текущему вопросу или неинтересны для него.
Адаптивная расстановка (Adaptive Seeding) - это способ решить вопрос данной неэффективности. Применению "взрывного" потенциала, изменяющего физику нашей системы, или необходимости применения живого потокового анализа, такого как адаптивное семплирование (Adaptive Sampling) — предпочитается адаптивная расстановка. Которая распологает множественные начальные структуры на протяжении конформационного пространства. Суть в том, чтобы иметь многочисленные отчетливые начальные структуры, которые повышают скорость, с которой картина переменяется к мостикам/тропинкам, связывающим функциональные состояния за меньшее время симуляции, сохраняя физику.
Эти проекты стремятся к тестированию разных "расстановочных" подходов, которые приводили бы к различному распределению начальных структур. Каждая уникальная структура начитается в разном RUN (WU делятся на RUN, CLONE и GEN — примечание переводчика). Как и в других подпроектах, мы будем изучать киназу MET.
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете добавлять вложения