AlphaFold3

Исследование посвящено изучению способности моделей глубокого обучения предсказывать динамику и гибкость белков, что критически важно для понимания их биологических функций. Авторы провели количественный анализ, сравнивая профили среднеквадратичных флуктуаций (MSF) на уровне остатков, полученные из сгенерированных ансамблей структур, с экспериментальными данными и результатами молекулярной динамики. В качестве бенчмарков использовались 70 наборов данных ЯМР, 43 пары рентгеноструктурных данных в разных конформациях, 82 структуры криоэлектронной микроскопии и симуляции молекулярной динамики для 10 белков. Сравнивались возможности AlphaFold3, AlphaFold2 и RosettaFold; результаты показали, что AlphaFold3 демонстрирует наилучшую точность в предсказании гибкости. Было установлено, что точность прогнозов возрастает при увеличении количества генерируемых моделей до 15. Работа доказывает, что ансамбли структур, созданные ИИ, могут эффективно служить суррогатами для оценки физической подвижности белков, и сопровождается публикацией трех Jupyter Notebooks для практического применения метода.

Исследование посвящено изучению программируемого рибосомального сдвига рамки считывания (PRF) — критически важного механизма, позволяющего РНК-вирусам расширять свой кодирующий потенциал. Авторы провели сравнительный структурный анализ элементов сдвига рамки (FSE) таких патогенов, как вирус японского энцефалита (JEV), вирус Западного Нила (WNV), вирус гепатита С (HCV) и ВИЧ, используя методы интегративного вычислительного моделирования и молекулярного симуляционного анализа. В работе применены передовые инструменты, включая AlphaFold3, trRosettaRNA и simRNA, что позволило выявить специфические для каждого вируса конформационные ансамбли. Установлено, что FSE обладают выраженной структурной пластичностью, зависящей от длины фланкирующих последовательностей, которые способны вызывать значительные перестройки топологии РНК. Особое внимание уделено возможности использования антисмысловых олигонуклеотидов (ASO) для направленного изменения архитектуры FSE, что позволяет дестабилизировать нативные мотивы и перепрограммировать вирусную экспрессию. Полученные результаты открывают новые перспективы в разработке терапевтических стратегий, направленных на модуляцию вирусной репликации через воздействие на динамические РНК-структуры.