Учёные предложили новую модель для более точного компьютерного моделирования лекарств
Сотрудники Института цитологии РАН протестировали несколько подходов по компьютерному моделированию лекарственных соединений и предложили модель, которая позволяет повысить точность предсказаний того, как потенциальные лекарственные соединения будут взаимодействовать с мембранами клеток пациента.
«Мы разработали надёжный фреймворк для более точного предсказания того, как новые лекарственные соединения будут взаимодействовать с мембранами клеток. Моделирование помогает понять, как молекулы меняют жёсткость или электростатику мембран, что может лежать в основе их антиоксидантного или противоопухолевого действия. Выбранный подход позволяет повысить точность компьютерного моделирования, а также отсеивать неэффективные или токсичные соединения на ранних этапах исследования, сокращая количество дорогостоящих лабораторных тестов», — отметила научный сотрудник лаборатории моделирования мембран и ионных каналов ИНЦ РАН Анна Малыхина.
В рамках исследования специалисты работали с тремя соединениями класса флавоноидов: байкалеин, хризин и лютеолин. Это группа природных растительных пигментов, придающих цвет овощам, фруктам и ягодам. Они же являются антиоксидантами, защищающими клетки человека от старения и повреждений.
Используя специальный цифровой инструмент (CGenFF), учёные получили параметры молекул флавоноидов. Затем те из них, что были назначены «по аналогии», оптимизировали вручную через специальный плагин (ffTK), используя высокоточные квантово-химические расчёты для уточнения зарядов атомов, длин связей, углов и диэдральных углов соединения. Сравнив расчётные дипольные моменты и ИК-спектры оптимизированных молекул с эталонными квантово-химическими данными, специалисты подтвердили улучшение точности и смоделировали взаимодействие флавоноидов в различных концентрациях с мембранами. Результат показал высокую степень достоверности компьютерной симуляции.
📄 Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, опубликованы в статье Quantum mechanics-guided parameterization enhances molecular dynamics accuracy for flavonoid-membrane biophysical properties (Anna I. Malykhina, Svetlana S. Efimova, Victor M. Nazarychev, Olga S. Ostroumova).
#Грани_РАН
🔗 Российская академия наук в MAX