İkan Tibb Məktəbinin tədqiqatçıları xərçəngin inkişafı ilə əlaqəli bir zülalda əvvəllər məlum olmayan, "gizli" bağlanma yeri kəşf ediblər. Bu kəşf yeni nəsil daha dəqiq xərçəng əleyhinə dərmanların yolunu aça bilər və eyni zamanda, dərmanların hazırlanmasında mövcud süni intellekt sistemlərinin məhdudiyyətlərini üzə çıxarır.

"Cebheinfo.az" xəbər verir ki, "Journal of the American Chemical Society" jurnalında dərc olunan tədqiqat, hüceyrə bölünməsini və böyüməsini tənzimləyən kinaz olan PKMYT1 zülalına yönəlib. Bu cür zülalların funksiyasındakı pozuntular tez-tez xərçəngə səbəb olur və PKMYT1-i perspektivli terapevtik hədəfə çevirir.

Əksər eksperimental kinaz inhibitorları sözdə ATP bağlanma yerində - zülalın enerji molekulu ATP-dən istifadə etdiyi bölgədə təsir göstərir. Lakin, bu yer müxtəlif kinazlarda demək olar ki, eynidir və nəticədə tez-tez kifayət qədər selektiv olmayan və yan təsirlərə səbəb olan dərmanlar əmələ gəlir.

Alimlər PKMYT1-də molekulların klassik aktiv yerdən fərqli şəkildə bağlana biləcəyi alternativ "gizli" boşluğu müəyyən etmək üçün süni intellekt zülal strukturu proqnozlaşdırma alətləri və laboratoriya metodlarının kombinasiyasından istifadə ediblər. Qəribədır ki, AlphaFold2 də daxil olmaqla müasir süni intellekt alqoritmləri, məlum strukturların modelləşdirilməsindəki yüksək dəqiqliyinə baxmayaraq, bu bölgənin mövcudluğunu proqnozlaşdıra bilməyib.

Nəticələrini təsdiqləmək üçün tədqiqatçılar rentgen kristalloqrafiyasından, biokimyəvi testlərdən və hüceyrə təcrübələrindən istifadə olunub. Bağlanma modellərini təsdiqləmək üçün AlphaFold3, Boltz-2 və molekulyar dinamika da daxil olmaqla əlavə hesablama yanaşmalarından da istifadə edilib.

Professor Avner Şlessingerə görə, bu, zülalların əvvəllər düşünüləndən daha dinamik olduğunu göstərir: onlar tək, sabit formada mövcud olmaq əvəzinə, daim konformasiyaları dəyişirlər. Molekulun kimyəvi strukturundakı kiçik dəyişikliklər belə gizli boşluqdakı bağlanma ilə daha "klassik" bölgə arasında keçidə səbəb olur.

Həmmüəllif Maykl Lazarus qeyd edib ki, bu cür incə fərqlər, hətta ən qabaqcıl süni intellekt sistemləri ilə belə, eksperimental yoxlamaya ehtiyac olduğunu vurğulayır. Kəşf potensial olaraq daha selektiv xərçəng əleyhinə dərmanların hazırlanmasına və zülalların gizli və dinamik vəziyyətlərini nəzərə almaq üçün təkmilləşdirilmiş süni intellekt alqoritmlərinin inkişafına səbəb ola bilər.

Xəzər

"Cebheinfo.az"