• Российские ученые из МФТИ разработали новый подход для предсказания структур больших белковых комплексов.
• Метод основан на использовании машинного обучения и AlphaFold.
• Новый подход успешно предсказывает количество субъединиц в АТФ-синтазах с вращательной симметрией.
• Предсказания коррелируют с экспериментальными данными на уровне более 90%.
• Новый подход позволяет быстро оценить количество субъединиц в АТФ-синтазах разных организмов.
• Результаты показывают существование микроорганизмов с крупными с-кольцами АТФ-синтаз, содержащими до 27 субъединиц.
• Крупные роторы могут быть эффективны в условиях высоких температур или агрессивных сред, где ионы теряются через мембраны.
• Работа подчеркивает важность вычислительных алгоритмов на основе машинного обучения в структурной биологии и открывает новые возможности для поиска и инженерии белков с заданными свойствами.

Строение АТФ-синтазы. АТФ-синтаза представляет собой комплекс из нескольких субъединиц / © Издательство «Лаборатория знаний»

«Это также означает, что для многих областей биотехнологии открываются новые возможности. К примеру, если научиться конструировать молекулярные “двигатели” с заданными параметрами, можно целенаправленно подстраивать эффективность энергетического обмена в клетках, создавать микроорганизмы для производства различных соединений в условиях, где традиционные штаммы не выживают», — комментирует Алексей Власов, старший научный сотрудник, и.о. заведующего лаборатории молекулярной клеточной биологии и оптогенетики МФТИ.