21:09 2023-03-28
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Oamenii de știință dezvoltă modele pentru simulări mai eficiente ale interacțiunilor proteinelor legate de cancer
_ Oamenii de știință dezvoltă model pentru mai eficient simulări ale interacțiunilor proteinelor legate de cancer
Oamenii de știință de la Laboratorul Național Lawrence Livermore au dezvoltat un model teoretic pentru simulări mai eficiente la nivel molecular ale membranelor celulare și ale interacțiunilor lor lipidă-proteină, parte a unui efort multi-instituțional de a îmbunătăți să înțeleagă comportamentul proteinelor membranare care cauzează cancer.
Dezvoltat în cadrul unei colaborări continue între Departamentul de Energie (DOE) și Institutul Național al Cancerului (NCI) care vizează modelarea membranei celulare interacțiunile cu RAS - o proteină ale cărei mutații sunt legate de aproximativ 30% din cancerele umane - noul model abordează o problemă majoră în simularea comportamentului RAS, în care metodele convenționale sunt mult mai mici decât să atingă scalele de timp și lungime necesare pentru observarea biologică. procesele de cancer legate de RAS. Lucrarea apare în cel mai recent număr al Physical Review Research.
„Pentru a efectua simulări pe o durată mai mare și pe intervale de timp mai mari, am dezvoltat un model continuum în care se poate schimba rezoluția spațială cu eficiență computațională”, a spus Omul de știință și coautor al personalului LLNL Tomas Oppelstrup. „Noutatea acestui model constă în primul rând în capacitatea de a descrie un număr arbitrar de specii de lipide, fiind, de asemenea, derivate direct din proprietățile microscopice ale moleculelor, care pot fi calculate din simulări moleculare directe.”
Noul modelul, bazat pe teoria funcțională a densității dinamice (DDFT), permite simulări care pot accesa scale de lungime și de timp la nivel de microni de ordinul secundelor, menținând în același timp rezoluția aproape de standardul de aur actual al modelelor de dinamică moleculară (MD). Din perspectiva, aceste scale sunt de sute de ori mai mari în spațiu și de multe mii de ori mai lungi în timp decât cele accesibile cu MD.
Co-autorii au spus că publicația arată că cadrul DDFT este ideal pentru modelarea multi- membranele celulare componente ca un continuum prin încorporarea fizicii subiacente la nivel molecular într-un „mod riguros și consecvent”.
„Modelele de continuu din acest domeniu au fost anterior limitate la unul sau două tipuri de lipide și descrieri fenomenologice ale interacțiunile lipidice”, a spus primul autor Liam Stanton, profesor la Universitatea de Stat din San Jose și fost om de știință în cadrul Centrului de calcul științific aplicat al LLNL.
„Formalismul DDFT a oferit o cale de menținere a preciziei la scară moleculară. pentru un număr arbitrar de tipuri de lipide la intervale de timp și lungimi mult mai mari, inaccesibile pentru simulările MD. La aceste scări, pot fi testate multe procese noi de relevanță biologică și va fi interesant să vedem ce este nou. instrumentul va oferi cercetării cancerului și altor comunități biologice.”
Modelul macroscopic descris în lucrare este o „combinație inteligentă de dinamică continuu și dinamică a particulelor și este construit direct din simulări la scară mai fină”, potrivit lui Fred Streitz, investigatorul principal al proiectului și directorul asociat adjunct al Direcției de calcul LLNL pentru parteneriate strategice. „Modelul este capabil să descrie fenomene precum agregarea proteinelor determinate de lipide și, datorită eficienței sale, cercetătorii au putut explora cu ușurință spațiul posibil al aranjamentelor proteice și mediile lor lipidice.”
Dezvoltarea cadrului. a făcut parte din proiectul pilot 2 NCI/DOE Joint Design of Advanced Computing Solutions for Cancer (JDACS4C), axat pe dezvoltarea unei mai bune înțelegeri a inițierii și creșterii cancerului condus de RAS-RAF prin combinarea învățării automate (ML) și a calculului de înaltă performanță. expertiză la laboratoarele naționale DOE cu capacitatea experimentală de ultimă generație la NCI pentru a studia biologia RAS pe membrane și descoperirea în avans a unor noi medicamente pentru cancer.
În cadrul proiectului pilot, oamenii de știință LLNL au demonstrat o infrastructură de modelare învățată de mașină (MuMMI) pentru a simula comportamentul proteinei RAS pe o membrană celulară realistă, precum și modul în care proteinele RAS-RAF interacționează între ele și cu lipidele membranei.
Scopul a fost aprofundarea înțelegerii biologiei RAS prin date experimentale de ultimă generație, simulări și modele predictive. Cercetătorii preconizează că simulările RAS și interacțiunile sale cu membrana celulară vor duce la o mai bună cunoaștere biologică și noi perspective care vor accelera noi opțiuni de tratament pentru cancerele legate de RAS.
Proiectul de continuare, ADMIRRAL ( Investigarea la mai multe scari, condusă de AI, a ciclului de viață al activării RAS/RAF), extinde capacitatea substanțială de a modela biologia RAS dezvoltată în cadrul pilotului 2 pentru a explora o scală de timp mult mai lungă și pentru a aborda căile de activare a semnalului.
Învățare automată. vor fi folosite pentru a ipoteza configurații potențiale de-a lungul unei căi și apoi a le testa, toate fără intervenția umană, potrivit cercetătorilor. ADMIRRAL este co-condus la LLNL de Streitz și de Directorul Programului de Tehnologie de Cercetare a Cancerului, Dwight Nissley, la Laboratorul Național Frederick pentru Cercetarea Cancerului al NCI.
În viitor, cercetătorii intenționează să îmbunătățească modelul DDFT recent publicat cu mai multe interacțiuni precise ale proteinelor anizotrope și deformări ale membranei. Alți co-autori au inclus oamenii de știință LLNL Tim Carpenter, Helgi Ingolfsson, Mike Surh, Felice Lightstone și Jim Glosli.
Comentarii:
Adauga Comentariu