Петербургские ученые придумали, как повысить точность программ для расшифровки ДНК и РНК

Ученые нашли способ повысить точность программ для расшифровки ДНК, РНК и других биополимеров. Для этого они придумали и опробовали метод, с помощью которого можно сделать эффективнее компьютерные алгоритмы для секвенирования (дешифровки) пептидов. В основе алгоритма — новый способ валидации, который оценивает надежность результатов расшифровки биополимеров с неизвестной ранее структурой. Разработка поможет ученым в проведении исследований и фармацевтическим компаниям в создании современных лекарственных средств. Над научным проектом работали исследователи подведомственного Минобрнауки России Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ», Алферовского университета и Санкт-Петербургского государственного университета.

Современные методы секвенирования биополимеров открывают большие возможности для изучения различных свойств живых организмов. Примером практического применения этих методов стала расшифровка геномов вирусов, без которой сложно подобрать эффективные лекарственные вещества. Большое значение также имеет декодирование такого многочисленного класса биологических соединений как пептиды: на их основе, в частности, иммунные системы живых организмов «собирают» антитела для борьбы с болезнями.

Для секвенирования любого пептида, то есть определения его первичной структуры, применяют два основных метода. Первый подразумевает, что исследуемое вещество уже было описано учеными, и тогда его структуру можно найти в одной из существующих баз данных. Второй называется de novo секвенированием — он используется для расшифровки биополимеров с неизвестной ранее структурой. Хотя с помощью последнего метода можно более быстро расшифровать пептид, он менее точен. Поэтому ученые разрабатывают новые алгоритмы, которые позволяют оценить надежность предсказания метода de novo.

«В случае применения de novo секвенирования, как правило, мы получаем целый набор потенциальных вариантов первичной структуры пептида. Для определения того, какое из предсказаний является наиболее надежным, мы разработали специальный алгоритм. Он может быть встроен в программное обеспечение для расшифровки биополимеров», — рассказывает доцент кафедры математического обеспечения ЭВМ СПбГЭТУ «ЛЭТИ», заведующая кафедрой биоинформатики Алферовского университета Кира Вяткина.

В основе нового алгоритма лежит разработанный научной группой метод валидации (проверки корректности результата), который оценивает надежность результатов de novo секвенирования. Он анализирует не только аминокислотный состав, но и массы различных фрагментов пептида. Эксперименты с тестовыми белками показали, что такой способ позволяет точно исключить ошибочные варианты de novo структуры исследуемых пептидов.

Измерения пептидов проводились на одном из наиболее широко используемых в мире масс-спектрометров Thermo Fisher Obritrap (прибор для определения состава и структуры вещества).

Для обработки информации и выполнения de novo секвенирования использовалось разработанное Кирой Вяткиной программное обеспечение Twister, в которое был успешно встроен новый алгоритм. Далее алгоритм работал в автоматическом режиме.

«Методы валидации результатов de novo секвенирования, несомненно, будут востребованы учеными, поскольку это позволит повысить эффективность их исследований. Однако у разработки есть и практические аспекты. Так, методы повышения точности алгоритмов найдут применение, например, при анализе антител, которые вырабатываются в живых организмах. На основе антител фармацевтические компании разрабатывают современные лекарственные средства. Аминокислотные последовательности антител напрямую не записаны в геноме, поэтому специалистам из фарминдустрии требуется регулярно пользоваться методами и алгоритмами секвенирования пептидов и белков», — поясняет Кира Вяткина.

Исследование проведено при поддержке Минобрнауки России. Результаты опубликованы в одном из международных научных журналов.