ИСТИНА

Метод молекулярной динамики (МД) позволяет моделировать движение молекул и отдельных атомов в их составе. Этот метод широко применяется для изучения структурных и динамических свойств биомолекул — белков, нуклеиновых кислот, липидов и других биологически значимых соединений. Белки представляют собой полимеры из стандартных аминокислот, параметры которых описаны в силовых полях (AMBER, CHARMM), применяемых при расчёте траекторий биомолекул. Однако в природе структура аминокислотных остатков может изменяться вследствие посттрансляционных модификаций (ПТМ). Такие модификации существенно влияют на активность и функциональные свойства белков. В существующих полноатомных силовых полях параметризованы только стандартные аминокислоты, тогда как их посттрансляционные модификации, как правило, не описаны. Для изучения влияния ПТМ на динамику белков необходимо разработать протокол параметризации, позволяющий проводить моделирование систем, содержащих аминокислоты с посттрансляционными модификациями. В настоящее время процесс параметризации молекул для силового поля GAFF остаётся трудоёмким и недостаточно автоматизированным. Одним из наиболее ресурсоёмких этапов параметризации является расчёт парциальных зарядов атомов, требующий значительных временных и вычислительных затрат. Для решения этой задачи в разработанном протоколе используется графовая нейронная сеть Espaloma Charge. Нейронная сеть обучена на наборе данных SPICE (Small-Molecule/Protein Interaction Chemical Energies), включающем около 110 тысяч химических соединений — от дипептидов и стандартных аминокислот до их модификаций из базы PubChem. Целью данной работы является разработка и оптимизация протокола параметризации нестандартных аминокислот для силового поля GAFF с использованием нейросетевых методов. Исследование выполнено при поддержке Некоммерческого Фонда развития науки и образования «Интеллект».