Science >> Wetenschap >  >> Chemie

Onderzoeksteam ontwikkelt universele en nauwkeurige methode om te berekenen hoe eiwitten interageren met medicijnen

Gemiddelde (kolommen) en minimale (zwarte cirkels) correlaties (R2) over de PL-REX-dataset. Credit:Natuurcommunicatie (2024). DOI:10.1038/s41467-024-45431-8

Een onderzoeksteam van het Instituut voor Organische Chemie en Biochemie van de Tsjechische Academie van Wetenschappen / IOCB Praag heeft een nieuwe computationele methode ontwikkeld die nauwkeurig kan beschrijven hoe eiwitten interageren met moleculen van potentiële medicijnen en dat in slechts tientallen minuten. Deze nieuwe kwantummechanische scorefunctie kan de zoektocht naar nieuwe medicijnen dus aanzienlijk versnellen. Het onderzoek is gepubliceerd in het tijdschrift Nature Communications .

Uit het onderzoek blijkt dat dit de eerste universeel toepasbare methode in zijn soort is. Computerexperts van IOCB Praag hebben het getest op 10 eiwitten met verschillende niveaus van structurele complexiteit, die elk een grote verscheidenheid aan kleine moleculen binden (meestal liganden genoemd). Vervolgens vergeleken ze hun resultaten niet alleen met die van andere overeenkomstige methoden, maar ook met bevindingen uit laboratoriumexperimenten, en beide vergelijkingen pakten zeer gunstig uit.

"Natuurlijk zijn wij niet de enigen die hieraan werken. Er zijn verschillende van dergelijke methoden. Meestal wordt hun snelheid echter gecompenseerd door een lage nauwkeurigheid, terwijl nauwkeurigere berekeningen meerdere dagen kunnen duren. Onze methoden zijn uniek omdat ze informatie kunnen verwerken over grote moleculaire systemen binnen tientallen minuten, terwijl de voordelen van veel veeleisendere kwantummechanische berekeningen behouden blijven”, legt Jan Řezáč uit, corresponderend auteur van het artikel van de Non-Covalent Interactions-groep onder leiding van prof. Pavel Hobza.

Jan Řezáč van IOCB Praag over SQM2.20. Credit:IOCB Praag

Deskundigen uit deze groep bestuderen al lange tijd intermoleculaire interacties. In dit onderzoek richten ze zich vooral op biomoleculen, en de resultaten van hun werk hebben rechtstreeks betrekking op het computerondersteunde ontwerp van medicijnen. De reden is dat wanneer wetenschappers aan een nieuw medicijn werken, ze vaak op zoek gaan naar moleculen die sterk binden aan een bepaald eiwit.

Het identificeren ervan lijkt echter op het vinden van spelden in een hooiberg, omdat grote aantallen moleculen moeten worden getest om de veelbelovende moleculen van elkaar te onderscheiden. Dit vertraagt ​​de ontdekking van geneeskrachtige stoffen aanzienlijk en maakt deze duurder. Door de sterkte van de binding tussen eiwitten en liganden te voorspellen, en zo moleculen uit te kiezen die het beste aan een gedefinieerde reeks criteria voldoen, sparen computationele scheikundigen het werk van onderzoekers, wat op zijn beurt de ontdekking van geneesmiddelen aanzienlijk versnelt.

Meer informatie: Adam Pecina et al, SQM2.20:Semi-empirische kwantummechanische scorefunctie levert binnen enkele minuten voorspellingen van eiwit-ligandbindingsaffiniteit van DFT-kwaliteit op, Nature Communications (2024). DOI:10.1038/s41467-024-45431-8

Journaalinformatie: Natuurcommunicatie

Geleverd door het Instituut voor Organische Chemie en Biochemie van de CAS