马萨诸塞大学阿默斯特分校的一个团队在建模和理解本质无序蛋白(IDP)如何经历自发相分离方面取得了重大进展，这是亚细胞组织的重要机制，是众多生物功能和人类疾病的基础。

国内流离失所者在癌症、神经退行性疾病和传染病中发挥着至关重要的作用。它们约占人体产生的蛋白质的三分之一，三分之二的癌症相关蛋白质含有大的、无序的片段或结构域。识别对IDP的功能和自组装至关重要的隐藏特征将有助于研究人员了解当疾病发生时这些特征会出现什么问题。

在《美国化学会杂志》上发表的一篇论文中，资深作者、化学教授陈建汉描述了一种模拟IDP介导的相分离的新方法，这是一个难以研究和描述的重要过程。

“相分离是聚合物物理学中非常著名的现象，但直到大约15年前人们才知道这也是生物学中非常常见的现象，”Chen解释道。“你可以用显微镜观察相分离，但在分子水平上理解这种现象非常困难。

“在过去的五年或十年中，人们开始发现许多无序蛋白质可以驱动相分离，包括许多与癌症和神经退行性疾病有关的重要蛋白质。”

这篇新论文基于陈计算生物物理和生物材料实验室的研究，构成了主要作者张雨萌博士论文的一个章节。论文。张将于二月开始在麻省理工学院(MIT)担任博士后研究员。另一位关键贡献者是陈实验室的博士后研究员李山龙。

Chen的实验室开发了一种精确的GPU加速混合分辨率(HyRes)力场，用于模拟IDP介导的相分离。该模型的独特之处在于能够准确描述肽主链相互作用和瞬时二级结构，同时计算效率足以模拟液-液相分离。这个新模型填补了IDP相分离计算机模拟现有能力的关键空白。

Chen和团队创建了HyRes模拟，首次演示了控制两个重要IDP凝结水稳定性的因素。

“我实际上没想到它能在描述相分离方面做得这么好，因为这是一个非常难以模拟的现象，”陈说。“我们证明这个模型足够准确，可以开始研究相分离中单个突变或残留结构的影响。”

研究人员的HyRes-GPU为研究相分离的分子机制提供了一种创新的模拟工具。最终目标是开发治疗与无序蛋白质相关的疾病的治疗策略。

“这确实是这项工作的意义所在，”陈说。“重要的生物过程被认为是通过相分离发生的。因此，如果我们能够更好地了解控制这一过程的因素，那么对于我们考虑出于各种科学和工程目的控制相分离，这些知识即使不是必不可少的，也将非常强大。这将帮助我们了解实现治疗效果所需的干预类型。”

陈说，下一步是将他的团队所学到的知识应用于更复杂的生物分子混合物的更大规模模拟。

“山龙现在正在致力于构建类似的核酸模型，因为相分离通常涉及无序蛋白质和核酸，”他说。“我们希望能够描述这两个关键组件，这将使我们能够研究更多的系统。”

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