Петербургские ученые разработали сервис для анализа биохимических реакций в клетках на уровне атомов

Санкт-Петербург. 14 июня. ИНТЕРФАКС СЕВЕРО-ЗАПАД - Биоинформатики Университета ИТМО разработали сервис для анализа клеточного метаболизма - биохимических реакций, отвечающих за жизнедеятельность клеток, - на уровне атомов, а не только веществ, сообщает пресс-служба вуза во вторник.

"Это облегчает интерпретацию результатов. Сервис будет полезен для решения задач в биологии и медицине - например, он может помочь в разработке лекарств против аутоиммунных заболеваний и рака", - говорится в сообщении.

Программу можно установить на компьютер: исследователь должен загрузить в нее таблицу с данными по метаболитам и активности генов, например, раковой клетки, программа сравнит их с базами KEGG и Rhea, где описаны большинство биологических процессов в стандартном состоянии. Результат выдается в виде "карты", где представлен путь превращения веществ и видны связи между ними. Алгоритм сам выделяет цветом те участки, на которые нужно обратить внимание. Процесс занимает около минуты.

Сервис также дает работать с липидомными данными (информацией о жирах и их производных), изучая которые можно, например, узнать, как устроены отделы головного мозга, где разнообразие жирового состава играет большую роль.

"Липидомика - относительно новое, но активно развивающееся направление, и программ, которые умеют анализировать метаболические липидные процессы, практически нет. Однако реакции с липидами уже хорошо описаны в базе Rhea - теперь она также является частью алгоритма GATOM", - приводит пресс-служба слова первого автора статьи, программиста научно-образовательного центра геномного разнообразия ИТМО Марии Емельяновой.

Благодаря разработанному методу авторы уже смогли связать развитие болезни Альцгеймера с "поломкой" в гене TREM2 и показали, что снизить темпы роста опухоли можно за счет замедления определенных процессов метаболизма в раковых клетках.

Работа над новым продуктом началась в 2016 году совместно с зарубежными коллегами. Исследование реализовано в рамках программы "Приоритет 2030" минобрнауки России. Статья по проекту опубликована в журнале Nucleic Acids Research.