Baltymai yra pagrindinės gyvybės makromolekulės, sudarančios įvairias mūsų kūno dalis – raumenis, sausgysles, plaukus. Jie atlieka ir imuninės sistemos apsauginę funkciją, kovoja su infekcijomis. Fermentai, atsakingi už mūsų organizmo biochemines reakcijas, taip pat yra baltymai. Naujų, veiksmingesnių vaistų paieškai reikalingas gilesnis baltymų funkcijų ir tarpusavio sąveikų supratimas, kurį įgalina bioinformatikos srities moksliniai tyrimai. Vilniaus universiteto Gyvybės mokslų centro Biotechnologijos instituto Bioinformatikos skyriaus vadovas prof. Česlovas Venclovas pasakoja apie pažangius bioinformatikos metodus, kuriuos kuria kartu su kolegomis, jų pritaikymo sritis ir ateities atradimus.
VU bioinformatikų tyrimų lauke – ir metodų kūrimas, ir evoliuciniai tyrimai
Bioinformatika yra labai plati sritis, apimanti molekulinio lygio gyvybės procesus, kurie tiriami kompiuteriniais metodais.
„Bioinformatika dažnai dar vadinama kompiuterine biologija. Visi šios srities tyrimai atliekami naudojant tik kompiuterinius metodus, kurie yra ne tik skaičiuojamieji, bet ir leidžia vizualizuoti turimus duomenis“, – pasakoja mokslininkas.
Prof. Č. Venclovo laboratorija daugiausia dėmesio skiria baltymų struktūrinės bioinformatikos sričiai. Mokslininkų vykdomos pagrindinės tyrimų kryptys yra dvi: bioinformatikos metodų kūrimas ir šių metodų taikymas konkrečioms biologinėms problemoms spręsti.
„Kuriame metodus, kurie padeda analizuoti baltymų struktūras ir leidžia suprasti, ar tos struktūros yra panašios viena į kitą ir ar kompiuteriniais metodais sumodeliuotos struktūros atrodo realistiškai. Taip pat bendradarbiaujame su mokslininkais, kurie tyrimus atlieka laboratorijose. Jie gali mūsų sukurtus baltymų modelius ar taikant kompiuterinius metodus iškeltą hipotezę patikrinti laboratorinio eksperimento metu“, – aiškina tyrėjas.
Prof. Č. Venclovas su komanda atlieka ir su evoliucija susijusius tyrimus. Jų laboratorijose neįmanoma patikrinti, bet lyginant baltymų sekas ir struktūras galima atsekti, kaip ir kokia seka keitėsi tiriami baltymai metai iš metų. Tai suteikia naujų žinių apie evoliuciją molekuliniu lygmeniu.
„Baltymų trimatė (arba erdvinė) struktūra yra konservatyviausias baltymų požymis. Evoliucijoje gali keistis baltymų amino rūgščių seka, funkcija, bet struktūra kinta labai mažai. Tad lyginant baltymų struktūras galima surasti panašumų tarp tą pačią funkciją atliekančių virusų ar bakterijų ir žmogaus baltymų, kurių evoliucija gali skirtis milijonais ar net šimtais milijonų metų. Ši savybė mane nuoširdžiai stebina. Juk net kalnai ar uolienos sudūlėja per milijonus metų, o baltymai, kurie sudaro gyvybės pagrindą, gali išlaikyti savo erdvines struktūras labai mažai pakitusias milijonus metų nepriklausomai nuo to, kokiose gyvybės formose jie funkcionuoja (bakterijose, archėjose ar eukariotuose) ir kokiomis sąlygomis tie organizmai gyvena“, – stebisi mokslininkas.
PCNA baltymo struktūros iš trijų labai skirtingų organizmų (žmogaus, kepimo mielių ir archėjų, kurios gyvena beveik verdančio vandens temperatūroje vandenyno dugne, esant milžiniškam slėgiui). Net netreniruota akimi galima matyti, kad visos trys struktūros labai panašios.
VU mokslininkų gauti rezultatai – vieni geriausių pasaulyje
Šiuo metu yra žinoma daugiau kaip 200 milijonų baltymų sekų ir tik apie 200 tūkst. struktūrų. Kiekvienas baltymas yra sudarytas iš amino rūgščių, žymimų raidėmis, sujungtų į grandinėlę. Tai yra pirminė baltymo struktūra, kurią galima užrašyti kaip raidžių seką.
„Baltymą galima įsivaizduoti kaip labai ilgą žodį, kurį gali sudaryti nuo kelių dešimčių iki 1000 ir daugiau raidžių – amino rūgščių. Jei vieną amino rūgščių pakeisime kita toje sekoje, erdvinė baltymo struktūra paprastai nepasikeičia. Kartais net pakeitę 90 proc. raidžių galime turėti labai panašią baltymo erdvinę struktūrą“, – pasakoja profesorius.
Bioinformatikai naudoja kompiuterinius metodus baltymų struktūroms prognozuoti iš sekų. Didelis proveržis šioje srityje įvyko prieš dvejus metus, kai „Google“ kompanijos dukterinė įmonė „Deepmind“ CASP konkurse pristatė neįtikėtino tikslumo rezultatus.
„CASP (The Critical Assessment of protein Structure Prediction) konkursas vyksta aklo testavimo principu. Dalyviams pateikiamos baltymų sekos, kurių erdvinės struktūros jau išsiaiškintos eksperimento metu, bet dar nėra paviešintos. Vėliau bioinformatikų prognozuotos struktūros lyginamos su eksperimento metu nustatytomis. Įmonės „Deepmind“ metodas „AlphaFold“ sugebėjo prognozuoti struktūras tokiu tikslumu, kad beveik prilygo eksperimentui. Įmonė, pasitelkusi dirbtinį intelektą, iš esmės išsprendė pavienių baltymų struktūrų prognozavimo iš jų sekų problemą. Bendradarbiaudami su Europos bioinformatikos institutu, jie sumodeliavo beveik visų šiuo metu žinomų baltymų struktūras (apie 200 milijonų) ir jas padarė viešai prieinamas“, – atskleidžia mokslininkas.
Be „Deepmind“, tyrimus baltymų erdvinės struktūros prognozavimo srityje aktyviai vykdo ir „Facebook“.
„Šiandien ne viena kompanija naudoja panašius kompiuterinius metodus baltymų struktūroms prognozuoti. Kompanijos „Facebook“ metodas pagrįstas kalbų modeliais. Šios įmonės DI algoritmai labiausiai pritaikyti tekstams, o juk baltymai yra koduojami raidėmis, tad įmonės kuriamus metodus galima pritaikyti ir šioje srityje“, – paaiškina mokslininkas.
Dažnai baltymai funkcionuoja sąveikaudami su kitais baltymais ir sudaro baltymų kompleksus, sąveikauja tarpusavyje ar su kitomis makromolekulėmis (DNR, RNR). „Alphafold“ labai palengvino bioinformatikų darbą, bet šis metodas daug labiau tinkamas pavienių baltymų struktūroms prognozuoti ir nėra labai efektyvus, kai kalbama apie baltymų kompleksus. Vilniaus universiteto bioinformatikai taip pat yra nuolatiniai CASP konkurso dalyviai, o jų gaunami rezultatai prognozuojant baltymų kompleksų struktūras yra vieni tiksliausių pasaulyje.
„Praėjusių metų gruodžio 10–13 d. vyko jau penkioliktoji CASP konferencija, kur buvo paskelbti vasarą vykusių CASP ir CAPRI konkursų rezultatai. CAPRI (Critical Assessment of Predicted Interactions) konkursas, panašiai kaip CASP, vyksta aklo testavimo principu, tačiau koncentruojasi tik į baltymų kompleksų struktūrų modeliavimą. Praėjusią vasarą mes abiejuose konkursuose dalyvavome modeliuodami baltymų struktūrų kompleksus. Kadangi šiek tiek skiriasi CASP ir CAPRI vertinimo metodika ir užduočių skaičius, mūsų gauti rezultatai CAPRI konkurse buvo pripažinti geriausiais, o CASP užėmė antrą vietą. Turint omenyje, kad šiame konkurse daugiausia mokslininkų grupių buvo iš didžiųjų šalių, o dominavo JAV ir Kinijos tyrėjai, labai malonu, kad ir Lietuva galėjo įnešti savo indėlį į baltymų struktūrinės bioinformatikos pažangą“, – sako mokslininkas.
VU bioinformatikų komanda „CASP15“ konkurse. Iš kairės į dešinę: dr. Kliment Olechnovič, prof. Česlovas Venclovas, dr. Justas Dapkūnas ir Lukas Valančauskas. Asmeninio archyvo nuotr.
Žmogaus proto galimybės išlieka svarbiausiu veiksniu
Vienas pagrindinių baltymų struktūrų prognozavimo uždavinių – išsiaiškinti baltymų funkcijas. Dažniausiai tai daroma remiantis panašumais į jau žinomus baltymus.
„Gamta nemėgsta kaskart viską išrasti iš naujo, ji mėgsta kopijuoti, naudoti tai, kas jau veikė anksčiau. Tad jeigu lyginamų baltymų struktūra panaši ir pastebime, kad panašios ar tos pačios amino rūgštys yra svarbiuose, aktyviuose centruose (čia vyksta cheminių medžiagų katalizė), tai galime prognozuoti, kad šie baltymai atlieka tokią pačią ar panašią funkciją“, – sako tyrėjas.
Vis dažniau baltymams prognozuoti pasitelkiami dirbtinio intelekto (DI) algoritmai, kurie reikalauja didelio kiekio duomenų ir didelių skaičiavimo pajėgumų. Prof. Č. Venclovas pabrėžia, kad vien superkompiuterių skaičiavimams nepakanka. Bioinformatikoje svarbiau yra skaičiavimo strategija, o ne techniniai pajėgumai.
„Didesni skaičiavimo pajėgumai leidžia padaryti daugiau per trumpesnį laiką, tad superkompiuteriai yra tikrai labai svarbūs. Tačiau gyvybės mokslų srityje galima turėti labai didelius skaičiavimo pajėgumus, bet jei nėra hipotezės ir vizijos, ką ir kaip skaičiuoti, šie pajėgumai nieko neišspręs. Mūsų naudojami metodai nėra tik „skaičiavimo pajėgumai“, šie metodai turi būti „protingi“. Tad žmogaus protas ir įžvalgos kol kas yra daug svarbiau už kompiuterių technines galimybes“, – pasakoja mokslininkas.
Bioinformatikos atradimai leidžia geriau suprasti ligas
Prof. Č. Venclovo su komanda kuriami metodai ir jų rezultatai padeda praplėsti fundamentinio pažinimo ribas ir išsiaiškinti, kaip veikia molekuliniai mechanizmai.
„Bioinformatikų analizuojamos baltymų struktūros leidžia suprasti šių organizmo medžiagų sąveiką su kitomis molekulėmis. Būtent molekulinių mechanizmų veikimo principų išmanymas padeda geriau suprasti ligas, blokuoti patologinius kelius ar, priešingai, aktyvinti tam tikrus komponentus“, – sako mokslininkas.
Bioinformatikų mokslinių tyrimų rezultatai leidžia ne tik prognozuoti baltymų struktūras, bet ir sukurti naujas. Šie naujo tipo baltymai gali turėti išskirtinių savybių: būti labai stabilūs, katalizuoti naujas chemines reakcijas ar net aptikti patogenus.
„Šiandien mokslininkai geba sukurti naujo tipo baltymus, kurie bus itin stabilūs ir kuriuos bus galima naudoti mikrokapsulių gamyboje. Bioinformatika gali padėti spręsti bakterinių patogenų klausimus: išsiaiškinti jų veikimą, o paskui juos ir blokuoti. Jau yra sukurti baltymai, kurie naudojami patogenų detekcijai. Pavyzdžiui, buvo sukurtas baltymas, kuris atpažįsta SARS-Cov-2 virusą“, – pritaikymo sritis vardija prof. Č. Venclovas.
Paklaustas apie bioinformatikos tyrimus ateityje, mokslininkas įvardijo sritis, kuriose tikimasi pasiekti daugiausia rezultatų.
„Kol kas dar stokojame metodų, kurie galėtų tiksliai prognozuoti RNR erdvines struktūras ir kompleksus tarp baltymų ir nukleorūgščių, baltymų kompleksus tarpusavyje ir su mažomis molekulėmis. Tai labai svarbu kuriant vaistus, nes vaistai yra mažos molekulės, kurios slopina tam tikro baltymo funkciją“, – pasakoja prof. Č. Venclovas.
Bioinformatika turės didelę reikšmę gyvybės mokslų srities tyrimams ateityje. Jau dabar nemažai laboratorijoje vykdomų tyrimų yra rutininiai ir automatizuoti, o ateityje mokslininkai tiesiog iškels hipotezę, o patį eksperimentą vykdys robotizuota sistema, naudojanti DI algoritmus. Tuomet mokslininkui beliks išanalizuoti gautus rezultatus ir įvertinti, ar jo hipotezė pasitvirtino, ar ne.
„Jau šiandien gyvybės mokslų sritis generuoja didžiulius kiekius įvairių duomenų. Ateityje šių duomenų mastas tikrai nemažės, o pats duomenų gavybos procesas darysis vis labiau automatizuotas. Tuomet didžiausiu iššūkiu taps šių duomenų analizė ir įprasminimas. Reikės suprasti, ką jie reiškia, įžvelgti dėsningumus ir tinkamai juos panaudoti. Tad bioinformatikos žinios ir metodai bus itin svarbūs gyvybės mokslų srities tyrimams ateityje“, – teigia prof. Č. Venclovas.
Komentarų nėra. Būk pirmas!