Биофизики спроектировали «отмычку» для вскрытия оболочек вирусов

Алгоритмы машинного обучения помогли найти ее наилучшую форму.
Fortunato Violi/Shutterstock/FOTODOM

Медикаментозное лечение становится все более адресным и целенаправленным — примерами могут служить генная терапия и доставка лекарств наночастицами-переносчиками. Для улучшения эффективности этих методов американские биофизики разработали способ удаления молекул, запертых внутри молекулярной клетки. Их исследование опубликовано в Physical Review Letters.

В качестве примера они спроектировали молекулу-«отмычку» в форме паука для вскрытия коллоидных оболочек, покрывающих целевой объект. В моделировании использовались икосаэдрические оболочки из 12 частиц с 30 внешними ребрами, очень похожие на белковые капсиды вирусных частиц.

Взаимодействие частиц оболочки между собой и заключенной внутри молекулой определяет потенциал Морзе — формула для расчета межатомных сил. Проникновение внутрь оболочки предполагает удаление одного из ее улов при помощи «отмычки-паука», для чего надо вычислить его размеры и конфигурацию.

Выполнение этой задачи методом грубой силы — полного перебора всех возможных параметров — потребовало бы непозволительно высоких вычислительных мощностей и большого времени. Поэтому ученые воспользовались алгоритмами машинного обучения для поиска такой формы «паука», который удалял бы молекулу из оболочки с минимальными затратами энергии.

Оптимальной получилась молекулярная «отмычка» в форме гибкого паука с несимметрично расположенными ногами.

Фото: American Physical Society
Настройка потенциала взаимодействия внешней структуры — «паука» — для достижения желаемой реакции разборки.
(a) Одна частица удаляется из икосаэдра.
(b) Возможный механизм: паук извлекает целевую частицу с помощью притягивающего потенциала и отсоединяется от оставшейся оболочки.
(c) Параметризация геометрии паука и потенциала взаимодействия с оболочкой. Красная частица — «головная», расположенная над четырьмя черными «базовыми» частицами, составляющими кольцо. Энергия взаимодействия между «пауком» и оболочкой показана зеленым треугольником.
(d) Высокоуровневое изображение конвейера оптимизации: аналитические градиенты вычисляются с помощью дифференцируемого симулятора молекулярной динамики, а параметры «паука» обновляются с помощью градиентного спуска.

Резюмируя свои изыскания, их авторы подчеркнули универсальность разработанной ими методологии. Она открывает путь к экспериментальной реализации теоретических моделей, которые были ограничены невозможностью точно настраивать энергии взаимодействия между молекулами.