Структурный анализ и белковая инженерия

Обзор положения дел в области белковой инженерии от Дэвида Бейкера и коллег в Nature - сложно придумать более авторитетный и актуальный источник!

De novo protein design is now moving so fast that researchers outside the field—and even some practitioners—do not have a good understanding of what problems are solved and what are not, and the problems in medicine and technology for which protein design is now, or will likely soon be, one of the best approaches

или, на русском,

Дизайн белков de novo сейчас развивается настолько быстро, что исследователи за пределами этой области — и даже некоторые внутри нее — не имеют четкого понимания того, какие задачи уже решены, а какие еще нет, и для каких задач в медицине и биотехнологиях разработка белков в настоящее время является или, вероятно, в скором времени станет одним из лучших подходов

Прикоснуться к пониманию можно благодаря этому обзору) Ссылка: https://doi.org/10.1038/s41586-026-10328-7

Коллеги по МФТИ этим летом проводят для студентов замечательную школу по нанотехнологиям, персонализированной медицине и системам адресной доставки лекарств - если хотите узнать больше, а также познакомиться с Физтехом, то обязательно регистрируйтесь! Участие бесплатное, есть конкурсный отбор. https://t.me/NanoLife_plus/228

Симпатичная анимация DISCO

3) EnzyGen2 "стабильно превосходит SOTA бейзлайны, включая Inpainting, RFdiffusion/ProteinMPNN, RFdiffusion2/LigandMPNN и RFdiffusion3/LigandMPNN, по скорам предсказания взаимодействия фермента и субстрата, метрикам AlphaFold2 и генерирует сиквенсы в 400 раз быстрее, чем предыдущие методы" и позволил авторам сделать де ново хлорамфеникол-ацетилтрансферазу, аминогликозид-аденилилтрансферазу и тиопурин-S-метилтрансферазу. https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.03.02.709205v2 4) DISCO ко-дизайнит белки с лигандами, "создавая совершенно новые ферменты для химических реакций, не имеющих прецедентов в биологии", в том числе "циклопропанирования алкенов, спироциклопропанирования, B–H и C(sp3)–H insertions", с беспецедентной активностью. https://arxiv.org/pdf/2604.05181

Тяжело поспевать за развитием методов предсказания структуры и инженерии белков, если помимо этого есть еще какая-то работа :) За последние несколько недель вышло несколько новых и очень значимых моделей: 1) Proteina-Complexa для дизайна белков-байндеров, от разношерстной, но ассоциированной с NVIDIA команды. Проверено больше миллиона вариантов, на 127 мишенях, и для 86 найдены успешные. https://research.nvidia.com/labs/genair/proteina-complexa/ 2) Protenix-v2 на 13% лучше предсказывает антитела, и находит хорошие предсказания за 200х меньше сидов, чем v1 (который был совсем недавно), а также, внезапно, генерирует байндеры с процентом успеха 16-88% для 100% мишеней, включая GPCR. https://github.com/bytedance/Protenix/blob/main/docs/PX2.pdf

Анимированная визуализация моделей из предыдущей работы

GPCR - одни из самых важных (более 800 в человеческом геноме) и одновременно самых сложных рецепторов для изучения. Многие из них - мишени для лекарств, и поэтому структурные биологи стремятся получить как можно более точные модели. В новом препринте описывается применение CRISPR для внесения генов, кодирующих меченые рецепторы глутамата GluR, в клетки мозга, для последующей очистки сигнальных комплексов практически из природного источника. Благодаря такому подходу, удалось получить модели нескольких видов комплексов в разной степени активации, которые отличались от моделей, полученных с помощью рекомбинантных белков. Ссылка на источник: https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.04.01.715822v1

Интересная работа про применение ЯМР для высокопоточного скрининга искусственных белков.

Один исследователь может произвести и проанализировать сотни изотопно меченых белков в неделю, при этом стоимость изучения одного образца в значительной степени будет определяться ценой синтеза ДНК. Для оценки эффективности этого подхода мы экспериментально охарактеризовали 384 белка, разработанных de novo и охватывающих различные области структурного пространства. Высококачественные 2D спектры ЯМР были получены для 239 образцов (62% от общего числа разработанных белков).

Отдельно хочется отметить наглядные диаграммы (в правой нижней части иллюстрации), показывающие распределение элементов вторичной структуры в сконструированных белках.

Все кажется уже выучили, что спайк-белок SARS-CoV-2 при инфицировании клетки связывается с ангиотензинпревращающим ферментом 2 (ACE2). Однако, это не единственный рецептор коронавируса. Во-первых, он также может связываться с многострадальным TMEM106B из предыдущего поста, а во-вторых - как показывают авторы из Утрехтского университета в своем препринте - с белком клеточной адгезии контактином 1 (CNTN1)

Структурный препринт с 27 аффилиациями наглядно увязывает изменения на молекулярном уровне с развитием заболевания. Replogle, Marks, Fernandez и коллеги показывают, что фрагмент белка TMEM106B после расщепления белка лизосомой может образовывать фибриллы прямо внутри этой органеллы, что в конечном счете приводит к нарушению целостности мембраны и нейродегенерации. На иллюстрации - схема механизма образования фибрилл и Cryo-ET изображение лизосомы из лобной доли коры головного мозга пациента (усопшего) с frontotemporal lobar degeneration (FTLD). Ссылка на препринт: https://doi.org/10.64898/2026.03.26.714634

Современные анимации движения белковых молекул, без которых сегодня трудно представить научно-популярные ролики о молекулярной биологии, требуют огромных вычислительных мощностей и глубокого понимания молекулярной динамики. Пятьдесят лет назад всё было иначе: громоздкие ЭВМ; программы, вводимые вручную; часы и дни ожидания — ради “оживления” простой молекулярной цепочки. Молекулярная динамика — область на стыке биологии, физики и математики. Этим материалом мы возрождаем спецпроект об этой важной биофизической отрасли: и если о самом методе и его родоначальниках мы рассказали почти 20 лет назад, то сегодня пришло время отдать дань уважения людям, двигавшим принцип МД в советской науке. В 1970-е годы, когда на Западе только начинали рассчитывать траектории атомов, в СССР уже моделировали полимеры. Одна из заметных вех — как учёные Гривцов, Балабаев и Шноль провели первое в мире численное моделирование полимера. На таймлайне — ключевые майлстоуны этой истории: — Метрополис, Олдер, Рахман; — Гривцов, Балабаев, Шноль; — кафедра биофизики МГУ и НИВЦ АН СССР; — Ферми, Паста, Улам и Цингу. Эти исследователи первыми научили машины видеть движение молекул. Подробнее — в новой статье спецпроекта “Молекулярная динамика”.

Красивая иллюстрация из обзора в Acta Crystallographica F про то, как успешно закристаллизовать свой белок: https://doi.org/10.1107/S2053230X25004650

Структурная биология бывает и такой: внешний вид эукариот-кокколитофоров Braarudosphaera bigelowii, полученный с помощью сканирующего электронного микроскопа. Конечно было бы любопытно узнать молекулярно-клеточные механизмы, ответственные за образование такой поверхности. Ссылка на статью: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0081749

Работы по инженерии мембранных белков - довольно редкая история - и потому что их сложно изучать, и потому что применения часто довольно необычные. В Nature вышла очень интересная статья, где авторы исследовали одно из важнейших семейств человеческих рецепторов, GPCR, на примере рецептора дофамина D1. С помощью Альфафолда они нашли положения, в которых отдельные спирали могли бы взаимодействовать с D1, итеративно подобрали последовательности, которые бы обеспечили связывание, и посмотрели влияние на передачу сигнала. Оказалось, что полученные таким образом искусственные белки, почти пептиды, могут аллостерически модулировать активность рецептора, и даже спасать функциональность неактивных мутантов, а структуры, полученные с помощью криоэлектронной микроскопии, подтвердили, что взаимодействие происходит так, как и планировалось.

Разработчики крупнозернистого силового поля Martini представили утилиту Bentopy, которая позволяет собирать модели больших систем, вплоть до органелл или целых клеток - на иллюстрации процесс подготовки и рендер "минимальной" бактерии JCVI-Syn3A. Такие модели полезны тем, что напоминают нам, как сложно устроены реальные живые объекты, и что в каждый момент, в каждую наносекунду помимо взаимодействия молекулы А и молекулы В происходят еще тысячи разных взаимодействий, все из которых должны быть так или иначе оптимизированы, чтобы клетка могла существовать, и когда мы создаем что-то искусственное - будь то малая молекула или белок, так или иначе нам тоже придется это учитывать.

Мы часто относимся к белкам как к аккуратным структурированным глобулам, но у многих из эукариотических белков есть длинные неупорядоченные хвостики и линкеры, которые обычно не видны в кристаллографических или ЭМ-структурах. Красивая иллюстрация от PDB показывает, как это выглядит в контексте, и становится удивительно, как это все вообще может работать и не запутываться - с учетом того, что в клетке тысячи белков Изображено: 1) Epidermal growth factor binds to its receptor, causing it to dimerize. 2) The catalytic domains of EGFR phosphorylate tyrosines on the long unstructured EGFR tails. 3) GRB2 recognizes the phosphorylated tyrosines and recruits SOS. 4) SOS replaces GDP with GTP in Ras proteins. 5) The activated Ras forms nanoclusters that activate Raf, with the help of 14-3-3 protein. 6) Raf phosphorylates MEK, which is normally held in an inactive complex with KSR. Active MEK then phosphorylates ERK, a kinase that will activate many processes throughout the cell.

Было очень приятно выступить на Зимней школе «Биоинформатика и молекулярное моделирование», организованной НИУ ВШЭ и Биокадом в Санкт-Петербурге в конце января Для тех, кто следит за каналом, в моей лекции будет не так много нового, но среди записей школы есть очень интересные доклады и докладчики, которых я раньше не слышал на других мероприятиях, например Александр Надолинский «Проект: «выпустить лекарство» или Максим Гуреев «Поиск низкомолекулярных модуляторов биологических мишеней: нюансы практики и подводные камни»

Появился обзор ферментов, сделанных с помощью генеративного ИИ, и список уже очень внушительный. Что важно, растет и количество примеров со сгенерированным остовом (нижний ряд). Ссылка на препринт: https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.03779

Завершилось очередное соревнование по дизайну байндеров - на этот раз против вируса Нипах. Анализ и осмысление результатов займет какое-то время, но любопытно, что среди успешных дизайнов есть связывающиеся с суб-наномолярной аффинностью: https://proteinbase.com/collections/nipah-binder-competition-results

По сравнению с рентгеноструктурным анализом и электронной микроскопией, дифракция электронов менее на слуху, однако в последние годы позволяет получать замечательные результаты - в частности, напрямую определять частицы, содержащие тот или иной энантиомер в рацемических смесях: статья, препринт. Также, News&Views и статья в Nature Chemistry 2025-го года. Для белков электронная кристаллография тоже давно применяется: 1974, 1990, 2019, а одно из очень интересных развитий метода - это конечно визуализация структур внутри клеток в физиологическом окружении.