Борьба с ранним началом болезни Паркинсона с помощью ИИ | GPTMain News

Прогнозы AlphaFold открывают путь к новым методам лечения, которые могут затронуть более 10 миллионов человек во всем мире.

Это был источник с трудом заработанного удовлетворения после того, что часто казалось тяжелой битвой. Дэвид Командер и его коллеги наконец опубликовали долгожданную структуру PINK1. Мутации в гене, кодирующем этот белок, вызывают болезнь Паркинсона с ранним началом — нейродегенеративное заболевание с широким спектром прогрессирующих симптомов, в частности, тремором тела и трудностями при движении. Но когда другие научные группы опубликовали свои собственные структуры того же белка, стало ясно, что что-то не так.

«Две другие структуры, которые получились, сильно отличались от структуры, созданной нашей группой», — говорит Чжун Ян Ган, аспирант лаборатории Командера, со-руководствующийся доцентом Грантом Дьюсоном в WEHI (Уолтер и Институт медицинских исследований Элизы Холл) в Мельбурне, Австралия. Они были необычными, с уникальными особенностями, которых, казалось, не было у других. Ставки были высоки: понимание PINK1 могло бы помочь найти новые методы лечения основной причины болезни Паркинсона, от которой страдают более 10 миллионов человек во всем мире.

Хотя команда Командера была уверена в своих выводах, противоположные результаты вызвали ряд серьезных вопросов. И в конкурентной области исследований они знали, что не будут одиноки в поисках ответов. «Мало того, что эти орешки было действительно трудно расколоть, но, как только они были расколоты, вы внезапно открыли целое царство, в котором все делали очень похожие вещи», — говорит Командер.

В конце концов команда разгадала тайну, но потребовалось еще несколько лет исследований, одно случайное открытие и помощь со стороны системы прогнозирования структуры белка DeepMind AlphaFold.

Симптомы болезни Паркинсона развиваются, когда мозг человека больше не может вырабатывать достаточное количество химического вещества дофамина. Большинство людей, заболевших болезнью Паркинсона, не знают конкретной причины, но около 10% пациентов могут указать на определенную генетическую мутацию. В этих случаях болезнь Паркинсона имеет тенденцию развиваться рано, поражая людей до достижения ими 50-летнего возраста.

Одна из этих генетических мутаций находится в гене, кодирующем белок PINK1. PINK1 играет ключевую роль в расщеплении и удалении митохондрий, которые часто называют электростанциями внутри наших клеток. «С возрастом митохондрии могут стареть и повреждаться», — говорит Ган. «PINK1 — это часть механизма организма по переработке старых митохондрий, чтобы освободить место для новых».

Когда этот механизм дает сбой, поврежденные митохондрии накапливаются, что приводит к потере нервных клеток, вырабатывающих дофамин, и в конечном итоге к болезни Паркинсона. Таким образом, один из способов найти лучшие способы лечения этого заболевания — лучше понять PINK1 и его роль.

Когда в 2004 году исследователи обнаружили, что PINK1 может вызывать болезнь Паркинсона, поиск его структуры стал ключевой целью, но этого не произошло, отчасти потому, что человеческий PINK1 был слишком нестабильным, чтобы его можно было производить в лаборатории. Стремясь забросить сеть шире, ученые обнаружили, что версии PINK1, полученные от насекомых, например, от человеческих вшей, достаточно стабильны, чтобы их можно было производить и изучать в лаборатории.

Это возвращает нас к началу нашей истории. Команда Командера опубликовала свою структуру PINK1 в 2017 году. Но когда другие исследователи опубликовали разные структуры одного и того же белка от другого насекомого (мучных жуков), они поняли, что это лишь часть истории. Это было не совсем удивительно. В конце концов, белки — это динамические молекулы. «Они похожи на машины и могут принимать разные формы», — говорит Ган. Что, если опубликованная структура была всего лишь одной из этих фигур — снимком PINK1 на одном этапе более длительного процесса?

В качестве своего докторского проекта Ган взял на себя амбициозную задачу выяснить, как выглядит PINK1 на каждом этапе процесса его активации. Именно во время этой работы он заметил нечто странное: молекулу, которая выглядела слишком большой, чтобы быть его целью. «Обычно вы не обращаете на это внимания, как на что-то, что только что слиплось, как что-то вроде яичницы-болтуньи», — говорит Командер.

Но у Гана было предчувствие, что этот комок стоит изучить более подробно, и он решил с помощью доктора Алисы Глуховой исследовать молекулу на атомном уровне с помощью криоэлектронной микроскопии (крио-ЭМ), при которой замороженный образец исследовали с помощью пучка электронов. «Я помню, как сказал Чжуну: «Да, ты можешь попробовать, но это никогда не сработает», — признается Командер.

Настойчивость Гана окупилась сторицей. Он обнаружил ту самую молекулу, которую искали исследователи: PINK1. Но почему такой большой? Оказалось, что PINK1 любит компанию. Вместо одного белка он был сгруппирован в пары молекул, известных как димеры, которые образовали еще более крупные образования. «Шесть димеров PINK1 собирались в большие структуры в форме бублика», — говорит Ган.

Это случайное открытие означало, что он мог использовать крио-ЭМ, которая не сработала бы с такой маленькой молекулой, как PINK1, для определения физической структуры белка. У команды был ответ.

Опубликованные ранее структуры PINK1 не были ошибкой — это были разные формы, которые белок принимает на разных стадиях процесса активации. Но тут была загвоздка. Вся эта экспериментальная работа была проведена с использованием PINK1, полученного из насекомых. Чтобы понять последствия своих результатов для людей с болезнью Паркинсона, им придется выяснить, распространяются ли их результаты на человеческую версию белка.

Командер и его команда обратились в AlphaFold. «У нас были эти новые структуры, и в то время мы были единственными людьми на планете, которые знали, как выглядит PINK1 во время активации», — говорит Командер. Поэтому они использовали AlphaFold, чтобы вызвать свой прогноз структуры PINK1, полученного человеком, и несколько мгновений спустя он был на экране. По его словам, «совершенно шокировало» то, насколько точны были предсказания AlphaFold.

Позже, когда Ган поместил две белковые последовательности в AlphaFold, чтобы предсказать структуру димера PINK1 у людей, результат был почти неотличим от его экспериментальной работы с белком насекомых. «Этот димер по сути показывал, как именно эти два белка взаимодействуют, чтобы они могли действовать и работать вместе, образуя некоторые из тех комплексов, которые мы видели», — говорит Командер.

Такое тесное соответствие между несколькими экспериментальными результатами и предсказанными структурами AlphaFold вселило в команду уверенность в том, что система ИИ сможет предоставить значимые знания, выходящие за рамки их эмпирической работы. Они продолжили использовать AlphaFold, чтобы смоделировать влияние определенных мутаций на образование димера – чтобы выяснить, как эти мутации могут привести к болезни Паркинсона, и их подозрения подтвердились.

«Мы смогли сразу же получить реальную информацию о людях с этими конкретными мутациями», — говорит Командер. Эти открытия могут в конечном итоге привести к созданию новых методов лечения. «Мы можем начать думать о том, какие лекарства нам нужно разработать, чтобы исправить белок, а не просто бороться с тем фактом, что он сломан», — говорит Командер.

Они представили свои выводы о механизме активации PINK1 в журнал Nature в августе 2021 года, а статья была принята в начале декабря 2021 года. Оказалось, что исследователи из лаборатории Тремпе в Монреале, Канада, пришли к аналогичным выводам, и когда это Статья команды была опубликована в декабре 2021 года, авторам WEHI пришлось ускорить окончательную доработку. «Нам сказали закончить работу за три дня до Рождества, чтобы ее можно было опубликовать в 2021 году», — говорит Командер. «Это были жестокие сроки».

В конце концов, эти громкие статьи вышли друг за другом с разницей в несколько недель, обе внесли важный вклад в понимание молекулярной основы болезни Паркинсона.

Конечно, у исследователей в этой области остается множество вопросов, и AlphaFold доступен бесплатно, чтобы помочь им найти ответы на некоторые из них. Например, Сильви Каллегари, старший научный сотрудник лаборатории Командера, использовала AlphaFold, чтобы найти структуру большого белка под названием VPS13C, который, как известно, вызывает болезнь Паркинсона, путем объединения более мелких фрагментов белка.

«Теперь мы можем начать задавать разные вопросы», — говорит она. «Вместо вопроса «Как это выглядит?» мы можем начать спрашивать: «Как это работает?», «Как мутации в этом белке вызывают заболевания?»

Одной из многих целей AlphaFold является ускорение медицинских исследований, и в WEHI он также применяется к последовательностям генов людей с ранним началом болезни Альцгеймера, чтобы позволить исследователям исследовать причины отдельных случаев. «AlphaFold позволяет нам делать это на основе фантастических и правильных человеческих моделей», — говорит Командер. «Это очень мощно».