Исследователи из Медицинской школы Икана при Маунт-Синай обнаружили ранее неизвестный, «скрытый» участок связывания в белке, связанном с развитием рака. Это открытие может стать основой для нового поколения более точных противоопухолевых препаратов и одновременно показывает ограничения современных систем искусственного интеллекта в разработке лекарств.

Работа, опубликованная в журнале Journal of the American Chemical Society, была сосредоточена на белке PKMYT1 — киназе, участвующей в регуляции деления и роста клеток. Нарушения в работе таких белков часто приводят к онкологическим процессам, поэтому PKMYT1 рассматривается как перспективная терапевтическая мишень.

Большинство экспериментальных ингибиторов киназ воздействуют на так называемый ATP-связывающий участок — область, где белок использует энергетическую молекулу АТФ. Однако у разных киназ этот участок почти одинаков, из-за чего лекарства часто действуют недостаточно избирательно и вызывают побочные эффекты.

Учёные применили комбинацию ИИ-инструментов предсказания структуры белков и лабораторных методов и выявили альтернативную «скрытую» полость в PKMYT1, где молекулы могут связываться иначе, чем в классическом активном центре. Примечательно, что современные алгоритмы искусственного интеллекта, включая AlphaFold2, не смогли предсказать существование этого участка, несмотря на высокую точность в моделировании известных структур.

Для подтверждения результатов исследователи использовали рентгеновскую кристаллографию, биохимические тесты и клеточные эксперименты. Дополнительные вычислительные подходы, включая AlphaFold3, Boltz-2 и молекулярную динамику, также применялись для проверки моделей связывания.

По словам профессора Авнера Шлессингера, это демонстрирует, что белки гораздо более динамичны, чем считалось ранее: они постоянно меняют конформации, а не существуют в одной фиксированной форме. Даже небольшие изменения химической структуры молекулы приводили к переключению между связыванием в скрытой полости и более «классическом» участке.

Соавтор работы Майкл Лазарус отметил, что такие тонкие различия подчёркивают необходимость экспериментальной проверки, даже при использовании самых современных ИИ-систем. В перспективе открытие может помочь создать более селективные противораковые препараты и улучшить алгоритмы ИИ, чтобы они учитывали скрытые и динамические состояния белков.