http://www.physorg.com/news121015443.html
January 31, 2008
你母親總是告訴你好好做你的幾何學作業,而對於尋找疾病,如帕金森氏症與阿茲海默症,新療法的科學家來說,這個忠告在目標上證明是正確的。
在原子層級的蛋白質景觀中,形狀決定了這些生物分子的所有重要功能。例如,當某個蛋白質分子是帕金森氏症與細胞膜結合的原因時,某種能中斷此一互動的藥物候選者能 -- 避免疾病發展以及保護病患?這全都倚賴精確的幾何學與蛋白質結構的能量。
研究者 Igor Tsigelny 及其在 San Diego 超級電腦中心(SDSC)與 UCSD 的同僚,開發出一種新工具,稱為 MAPAS(Membrane-Associated Protein Assessments,膜相關蛋白質評估),能夠駕馭 SDSC 與 Argonne 國家實驗室超級電腦的力量,來研究這些蛋白質如何能夠與細胞膜接觸。結果證明,這些 3D 的「虛擬分子世界」在使研究者能放大(zoom in)所有重要接觸過程的細節上,功效卓著,給予許多毀滅性疾病,從帕金森氏症與阿茲海默症到腎臟病與癌症,新療法的希望。
"能探索蛋白質與細胞膜接觸區域的結構細節相當重要,這讓我們能了解疾病發展的分子機制," Tsigelny 說。"這些知識能在許多化合物的選擇中,給予關鍵的指導。這些化合物很有可能在干擾這樣的蛋白質--膜接觸互動並協助治療這些疾病中,做的很好。"
研究者在 2008 年 2 月號的 Nature Methods 當中描述這種 MAPAS 工具。
在蛋白質研究中,傳統方法是將其結晶化,並且用 X 光照射它,這產生關於其 3D 幾何結構的資訊,即「蛋白質結構」。不過這種方法在確認一個蛋白質的關鍵部份(那將參與細胞膜接觸)上有很大的困難度。
"這就是為何能夠在理論上,利用如我們所開發的電腦程式,預測這些蛋白質接觸表面會相當重要的緣故," Tsigelny 說。
在進行預測時,MAPAS 會從幾何學上的簡單構想開始。因為一個單獨的蛋白質分子比一個圓形的細胞要小,當蛋白質接近細胞膜時,它看起來就像是個平面。這種方法讓研究者能更有效率地運算他們正在尋找的結構資訊。
MAPAS 工具將蛋白質的已知 3D 形狀當成起點,接著應用一組基於綜合的 Steered Molecular Dynamics(SMD)計算的評分方式,來預測這個蛋白質結構是否能與細胞膜形成強健的接觸。如果是這樣,MAPAS 會繼續確認所有構成這個蛋白質的平面。就是這些平坦的蛋白質表面能與細胞膜接觸,而 MAPAS 基於特定蛋白接觸與構成細胞膜的脂質,預測這些區域當中的哪一個,最有可能與此膜結合。
該團隊藉由讓 MAPAS 確認一些已知的膜接觸蛋白,來驗證其效能。這個強大的 MAPAS 程式與其虛擬的蛋白質世界,在延伸蛋白質的基礎科學了解與對抗疾病上,已能提供重要的優勢。
Tsigelny 表示,"我們目前正利用 MAPAS 來研究阿茲海默症的疾病機制,以及涉及腎病與某些癌症過程的分子模型。" 研究者也在研究要創造出一種由超級電腦所加持(powered)的系統,那能夠將許多程式,包括 MAPAS 與許多資料來源統合,以完成涉及膜--蛋白連接之疾病機制無所不包的研究。
※ 相關報導:
* MAPAS: a tool for predicting membrane-contacting protein surfaces
http://www.nature.com/nmeth/journal/v5/n2/full/nmeth0208-119.html
Yuriy Sharikov, Ross C Walker, Jerry Greenberg,* 在電腦內預測蛋白質結構的新方法
Valentina Kouznetsova, Sanjay K Nigam, Mark A Miller,
Eliezer Masliah & Igor F Tsigelny
Nature Methods - 5, 119 (2008)
doi:10.1038/nmeth0208-119
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2 則留言:
一一拜讀過您所有的部落格文章,真的是很專業,很佩服您精通各門技術類別,繼續努力吧。謹祝您鼠年吉祥如意。
過獎,應是寫原文報導的人專業,還有 Google 的幫忙... :p 多閱讀,您也可以像我一樣收穫良多... :)
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