Rozhovor s Radkou Svobodovou o zaměření Strukturní bioinformatika a drug design

Můžete stručně představit své zaměření?

Strukturní bioinformatika se zaměřuje na biologické makromolekuly, neboli proteiny, nukleové kyseliny, cukry a lipidy. Také studuje komplexy proteinů s léčivy, proto úzce spolupracuje s návrhem léčiv (drug designem). Důležitým úkolem strukturních bioinformatiků a farmakologů je zjišťovat struktury (prostorové uspořádání) proteinů a jejich komplexů s organickými látkami, nukleových kyselin a dalších biomakromolekul. Díky těmto oborům víme, jak vypadá např. hemoglobin nebo virus HIV. A rozumíme tomu, jak se ibalgin váže na receptor bolesti nebo jak prochází tunelem v biomembráně. V rámci strukturní bioinformatiky a drug designu rovněž studujeme chování proteinů, tedy např. jak se proteiny spojují a vytvářejí multimery, jak se otevírají a zavírají tunely v proteinech; a vlastnosti proteinů, což jsou jejich disociační konstanty, náboje, protonace apod.

Strukturní bioinformatice vděčíme za mnoho zajímavých objevů (např. struktura DNA, inzulinu nebo alkoholdehydrogenázy) a několik desítek Nobelových cen bylo uděleno právě za práce v této oblasti. V současné době je tento obor na vzestupu, protože jsme díky využití AI a programu AlphaFold získali možnost vypočítat přesné struktury pro všechny proteiny, pro které máme k dispozici sekvence (tedy pro více než 200 milionů proteinů).

Co se v rámci zaměření studenti naučí?

Naučíte se rozumět strukturnám proteinů, nukleových kyselin a dalších biomakromolekul a také jejich interakcím s léky, hormony, inhibitory apod. Zvládněte analyzovat vazebná místa léků a dalších organických látek v proteinech. Budete umět vyhledat aktivní a biologicky důležitá místa biomakromolekul, jejich póry nebo tunely.

Dokážete profesionálně pracovat se softwarovými nástroji pro vizualizaci a validaci biomakromolekul, pro vyhledávání jejich klíčových strukturních částí a pro výpočet jejich vlastností. Zvládnete také pomocí AI generovat struktury dosud experimentálně neobjevených proteinů či léků.

Pokud se budete chtít více věnovat programování, budete mít možnost se naučit vyvíjet softwarové nástroje pro světovou bioinformatickou komunitu.

Jaké předměty jsou pro toto zaměření klíčové?

Velmi zajímavými předměty jsou například: Struktura a funkce proteinů, AI ve strukturní bioinformatice, Pokročilá chemoinformatika a návrh léčiv nebo Strukturní biochemie.

Pro koho je toto zaměření ideální?

Strukturní bioinformatika a drug design je výborný směr pro studenty, kteří rádi pracují s daty a bavilo by je analyzovat struktury proteinů, léků vázaných na proteiny, nukleových kyselin a dalších biomakromolekul pomocí různých softwarových nástrojů.

Dále je tento obor skvělým místem seberealizace pro studenty, kteří rádi programují a chtěli by se zapojit do vývoje nástrojů, zkoumajících biomakromolekuly. Zajímavostí je, že hlavním autorem Mol*, v současné době nejpoužívanějšího nástroje pro zobrazování struktur proteinů, je český bioinformatik a absolvent Masarykovy univerzity.

Jaké jsou možnosti uplatnění absolventů tohoto zaměření?

O absolventy je velký zájem ve farmaceutických firmách, jako je např. Novartis nebo Exscientia, a také ve zdravotnictví. Dále jsou velmi žádaní ve strukturně biologických výzkumných skupinách na univerzitách či výzkumných institucích (např. EMBL-EBI, UOCHB).

Můžete zmínit, jakých největších objevů v této oblasti věda dosáhla v posledních letech?

Největším objevem současnosti je úspěšná aplikace AI na predikci struktur všech proteinů, které mají dostupnou sekvenci. Nejznámějším nástrojem pro tuto predikci je AlphaFold a za objevení jeho algoritmu byla v roce 2024 udělena Nobelova cena. Experimentální strukturu známe jen u 200 000 proteinů, ale predikovat strukturu dokážeme díky AI pro 200 milionů proteinů. Tento objev obrovsky posunuje hranice výzkumu živých organismů.

Jaké metody se používají pro návrh nových léčiv?

Pro návrh léčiv je klíčový virtuální screening a docking. Tyto metody vyhledávají organické molekuly, které jsou schopny se vázat do aktivních míst receptorů, enzymů a dalších proteinů.

Velmi důležité jsou také chemoinformatické predikce vlastností molekul potenciálních léčiv, které zjišťují, jestli nemá daná molekula nějaké problematické faktory (např. příliš kyselá, zásaditá, toxická, apod.).