Naukowcy na tropie kluczowej cząsteczki

Naukowcy z Laboratorium Bioinformatyki i Inżynierii Białka w Międzynarodowym Instytucie Biologii Molekularnej i Komórkowej w Warszawie opracowali ARTEMIS – nową metodę obliczeniową, która może znacząco poszerzyć naszą wiedzę na temat RNA, kluczowej cząsteczki zaangażowanej w różne funkcje komórkowe.

Nowe narzędzie odkrywa ukryte wzorce

RNA nie jest jedynie prostym łańcuchem nukleotydów, który przenosi informację genetyczną. Cząsteczki RNA pełnią także inne funkcje biologiczne, co często wiąże się z tworzeniem przez nie skomplikowanych struktur przestrzennych, podobnie jak w przypadku białek. Jednak porównanie złożonych kształtów struktur RNA okazuje się trudne, zwłaszcza gdy cząsteczki różnią się sekwencjami nukleotydów. Ostatnie osiągnięcia biologii strukturalnej dają naukowcom możliwość bardziej efektywnego badania trójwymiarowych struktur RNA i lepszego rozumienia, w jaki sposób te struktury wpływają na funkcje RNA w organizmach. Jeżeli dwie cząsteczki RNA mają podobne struktury, można postawić i przetestować hipotezę, że posiadają one również podobne funkcje.

Zaprojektowali nowy algorytm

Dr Eugene F. Baulin, który prowadził projekt w laboratorium prof. Janusza Bujnickiego, opowiada o tym, jak zainspirował się do stworzenia ARTEMIS. W 2022 roku zespół zaprojektował nowy algorytm o nazwie ARTEM, oparty na założeniu, że w najlepszym możliwym nakładzie przestrzennym dwóch struktur RNA, przynajmniej jeden nukleotyd z każdej struktury będzie niemal idealnie nałożony na swój odpowiednik.

Jeszcze przed obroną doktoratu naukowiec zainteresował się motywami trzeciorzędowymi RNA – fragmentami RNA o podobnej strukturze przestrzennej, występującymi w różnych klasach uporządkowanych cząsteczek RNA, które wykazują te same kluczowe cechy w różnym otoczeniu strukturalnym. – Można to porównać do organów w różnych organizmach. Gdy zidentyfikujemy nowy gatunek, chcemy go opisać przez porównanie do innych, wcześniej znanych gatunków. Jakie organy posiada? Na przykład, czy ma oczy? Jeśli tak, to jak działają? Czy działają jak ludzkie oczy, czy mają inną strukturę, inaczej przetwarzają sygnały wzrokowe i organizm widzi coś, czego my nie widzimy? Możemy zadawać podobne pytania dotyczące struktur RNA – wyjaśnia dr Baulin. – Gdy określimy nową strukturę trójwymiarową (3D) danego RNA, być może o nieznanej funkcji, przypisanie mu motywów może pomóc nam zrozumieć jego organizację. Często może to sugerować możliwe funkcje. Na przykład, jeśli nowo odkryty RNA zawiera motyw, który w innych strukturach wiąże się z określoną cząsteczką, możemy spekulować, że ten RNA może wiązać tę samą lub podobną cząsteczkę – stwierdza badacz.

Kolejny krok w badaniach

Algorytm ARTEM został zaprojektowany do znajdowania lokalnych podobieństw strukturalnych. Opracowanie ARTEMIS było kolejnym krokiem, umożliwiającym porównywanie całych struktur cząsteczek RNA oraz ustalenie, które nukleotydy w jednej sekwencji odpowiadają nukleotydom w drugiej, tworząc tzw. przyrównanie sekwencyjne.

Eugene F. Baulin wraz z zespołem przeprowadził testy porównawcze. Okazało się, że ARTEMIS działa bardzo dobrze – a dla wielu cząsteczek RNA nawet lepiej niż najlepsze narzędzia opracowane wcześniej przez innych badaczy. ARTEMIS, poprzez porównanie struktur cząsteczek RNA, jest w stanie z dużą dokładnością ustalić, które nukleotydy odpowiadają sobie nawzajem.

Podglądanie sekretów RNA

ARTEMIS został specjalnie zaprojektowany do analizy trójwymiarowych kształtów RNA, nawet w przypadkach, gdy sekwencje bardzo się różnią, włącznie ze zmianą kolejności nukleotydów. Obecne narzędzia często mają trudności z tak postawionym zadaniem. W przeciwieństwie do nich ARTEMIS działa bez ograniczeń dotyczących kolejności nukleotydów w porównywanych sekwencjach, co pozwala naukowcom na bardziej precyzyjne i efektywne porównanie struktur RNA.

Nowa metoda może zainteresować naukowców zajmujących się bioinformatyką strukturalną, analizujących bazy danych struktur, klasyfikujących znane struktury oraz przewidujących nieznane jeszcze struktury cząsteczek RNA. Jest to również wartościowe narzędzie dla biologów strukturalnych, którzy doświadczalnie określają nowe struktury kwasów nukleinowych, zarówno RNA, jak i DNA. Ci naukowcy mogą używać ARTEMIS do przeszukiwania baz danych strukturalnych w poszukiwaniu podobnych struktur lub motywów, które dostarczają wskazówek dotyczących funkcji biologicznej.

Innowacja w biotechnologii i medycynie

Artemis może również przyczynić do lepszego projektowania nowych funkcjonalnych cząsteczek RNA i cząsteczek oddziałujących z RNA, mających zastosowanie w biotechnologii i medycynie. – Praktycznie każde wprowadzenie prawdziwie innowacyjnego wynalazku do codziennego zastosowania wywodziło się z wcześniejszych badań podstawowych – takich jak te, w ramach których powstała metoda ARTEMIS – zauważa dr Baulin. Naukowiec z Międzynarodowego Instytutu Biologii Molekularnej i Komórkowej w Warszawie przyznaje, że najbardziej ekscytuje go, jak jedno proste założenie dotyczące struktury RNA doprowadziło do opracowania potężnych narzędzi, które pozwalają dokonywać nowych odkryć. – Pokazuje to, że znajomość danych może prowadzić do prostego rozwiązania, które przewyższa bardziej skomplikowane podejścia. W związku z sukcesem algorytmu sztucznej inteligencji AlphaFold w przewidywaniu struktury białek, przewidywanie struktury RNA stało się teraz kolejnym świętym Graalem biologii obliczeniowej, a każde nowe narzędzie, takie jak ARTEMIS, przybliża nas nieco do tego rozwiązania – dodaje dr Eugene F. Baulin.