29 March 2023, 17:00

Модель инсулиновых рецепторов в мембране поможет в создании таргетных лекарств

Группе российских ученых удалось выяснить различия структуры мембранных доменов в семействе рецепторов инсулина, а также объяснить факторы, влияющие на их функционирование. Полученные знания открывают перспективы для разработки новых таргетных методов лечения ряда хронических заболеваний, в том числе эндокринных и нейродегенеративных.

Модель инсулиновых рецепторов в мембране поможет в создании таргетных лекарств
Схема модели передачи сигналов инсулиновыми рецепторами через мембрану клетки
Source: Эдуард Бочаров
<p>Группа рецепторов инсулина играет важную роль при передаче межклеточных биохимических сигналов через мембрану клетки во многих физиологических процессах. Аномальная активность инсулиновых рецепторов может быть сигналом таких патологий, как диабет, рак и нейродегенеративные заболевания. Точные знания о молекулярных механизмах работы этих рецепторов и их «поломках» дадут ключ к созданию более совершенных лекарств. <p>Рецепторы инсулинового семейства обладают удивительным отличием: имея очень схожее между собой строение, отличное от других рецепторов с тирозинкиназной активностью, они сильно различаются по своим функциям и расположению в органах и тканях организма человека.<p>Научный коллектив ученых из Московского физико-технического института и Института биоорганической химии им. М. М. Шемякина и Ю. А. Овчинникова РАН с коллегами из московских медицинских центров провел сравнительное исследование всех трех представителей рецепторов InsR, IGF1R и IRR инсулинового семейства с применением спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР-спектроскопии) высокого разрешения и атомистического компьютерного моделирования. 

«В результате опытов нам удалось установить, что вариативность структурно-динамических свойств трансмембранных доменов в инсулиновых рецепторах и их характера взаимодействия с окружающими липидами существенно различаются у представителей семейства. В частности, мы зафиксировали, что именно рецептор IRR, не имеющий собственного белкового лиганда, отличается высокой подвижностью трансмембранного домена, в результате которой у рецептора, по-видимому, наблюдается повышенная чувствительность к липидному составу мембраны и окружающей клетку среде, например защелачиванию. Реакция на слабощелочную среду — уникальная черта IRR, которой не обладают другие рецепторы инсулинового семейства. Раннее моими коллегами было показано, что он является сенсором внеклеточного рН и его функция — регуляция кислотно-щелочного баланса почками в организме. В целом выдвинутая нами обобщенная молекулярная модель конформационных перестроек и межмолекулярных взаимодействий при активации рецепторов инсулинового семейства учитывает сложное и постоянно меняющееся окружение клеточной мембраны», — рассказал Эдуард Бочаров, доцент кафедры биофизики МФТИ, заведующий лабораторией биомолекулярной ЯМР-спектроскопии ИБХ РАН. 

<p>По мнению авторов работы, предложенная модель передачи сигналов рецепторами через мембрану клетки открывает перспективы для разработки новых таргетных методов лечения нейродегенеративных, эндокринных и онкологических заболеваний. Все они связаны с дисфункцией рецепторных тирозинкиназ в организме человека. <p>В настоящее время коллектив продолжает исследовать различные мембранные рецепторы методами биофизики и структурной биологии, изучая в том числе молекулярные механизмы патогенеза, обусловленные онкогенными мутациями.
Source:  Пресс-служба МФТИ

News article organizations

News article publications

Read also

Биологи объяснили «всеядность» уникального каротиноид-связывающего белка
Его секрет оказался в том, что он не «поглощает» лиганд полностью, а лишь его гидрофобный фрагмент. Почему ближайшие родственники белка так не могут — пока не совсем ясно, но уже есть предположения
Molecular Biology
NMR spectroscopy
Structural Biology
4 May 2023
Ученые раскрыли важную роль ДНК-связывающих участков белков во взаимодействии с другими белками
Выяснилось, что «цинковые пальцы» факторов транскрипции, регулирующих активность генов, также обеспечивают их взаимодействие с другими белками
Molecular Biology
NMR spectroscopy
Structural Biology
4 July 2022
Ускорен поиск новых лекарств с помощью машинного обучения
В последние годы компьютерное моделирование сильно облегчило создание новых лекарств за счет предсказания структуры молекул и их взаимодействий. Однако даже такой «чисто компьютерный» скрининг может быть слишком дорог и затруднен, если речь идет о миллионах веществ. Поэтому авторы новой статьи в Journal of Chemical Information and Modeling — исследователи из МФТИ, Университетов Гронингена и Гренобля, — сделали этот процесс намного быстрее и эффективнее с помощью активного машинного обучения.
Drug Design
Machine learning
Molecular Biology
13 February 2024
Найдена новая форма жизненно важных белков — актинов
Ученые из Московского физико-технического института совместно с коллегами из Института цитологии РАН, Объединенного института ядерных исследований и Университета Южной Флориды (США) изучили инактивированную форму белка актина. Это исследование поможет в понимании механизмов функционирования ядра живой клетки — органеллы, в которой сосредоточен наследственный аппарат, и в разработке новых методов терапии возрастных заболеваний.
Cell Biology
Microbiology
Molecular Biology
11 February 2024
Раскрыты особенности структурной и регуляторной эволюции генов человека
Ученые Сеченовского Университета и МФТИ впервые в мире сравнили скорость регуляторной и структурной эволюции отдельных генов, а также целых молекулярных путей, в которые вовлечены продукты многих генов. Исследование открыло ранее неизвестные особенности молекулярной эволюции генов человека, что впоследствии послужит основной для новых разработок, в том числе в поиске путей лечения различных заболеваний.
Evolution
Evolutionary biology
Genetics
Molecular Biology
7 February 2024
Соседние с опухолью клетки отличаются от здоровых клеток человеческого тела
Международный коллектив представил результаты исследования о воздействии раковых образований на соседние ткани. Ранее это воздействие детально не изучалось. Полученные данные помогут разработать более эффективные методы лечения онкологических заболеваний и создать лекарственные препараты нового поколения.
Cancer Research
Cell Biology
Molecular Biology
Oncology
24 January 2024