生物技术和生物医学研究所(IBB)的研究人员与华沙大学的科学家合作，最近对他们的AGGRESCAN三维计算方法进行了重要更新，重点是促进和降低开发新一代蛋白质药物的成本，减少他们形成聚集体的倾向，并使它们在更长的时间内保持稳定和活跃。
蛋白质聚集从帕金森病和阿尔茨海默病到某些癌症和2型糖尿病，这是一种常见的现象。对这种现象的不断增长的分子知识已经产生了不同算法的发展，这些算法能够识别和预测具有更大聚集倾向的区域。首先是由IBB的相同研究人员开发的AGGRESCAN，其考虑了线性序列的倾向，但没有考虑球状蛋白质获得的3-D结构。四年前，同一个研究小组表达了通过实施AGGRESCAN 3-D(A3D)服务器对这些蛋白质结构进行预测的想法。该服务器提供比基于线性测序的服务器更高的精度，以预测球状蛋白质的聚集特性。它还提供了新功能，例如可以轻松建模致病突变，或动态模式，可以模拟小蛋白质的灵活性，以找到潜在的隐藏区域。
除了与Windows，MacOS和Linux兼容的桌面版本之外，最新的更新还是作为学术界可以自由访问的Web服务器提供的。新算法超越了所有先前的限制并且大大拓宽了计算成本，以允许对生物医学感兴趣的分子的灵活性进行建模。它还包括不同的工具，例如自动生成突变，以促进蛋白质重新设计为抗体，使其稳定，同时更易溶解，以及改进的用户界面，可直接在网站上查看数据。
“通过此次更新，A3D成为最完整的聚合预测器之一。事实上，同一个地方为您提供了进行蛋白质聚合预测的机会，模拟了它们的灵活性，研究了智能重新设计的选项，并验证了不同因素如何影响它们，代表了其他类似服务器向前迈出的一大步，“IBB和生物化学与分子生物学系研究员，以及A3D的创造者Salvador Ventura表示肯定。“除此之外，所有这些都将使我们能够改善蛋白质药物的生产，降低开发，生产，储存和分销的成本。”
蛋白质聚集，是生物医学和生物技术的关键要素
蛋白质聚集已经从蛋白质化学的一个被忽视的领域变成了生物医学和生物技术领域的关键元素。“不良的蛋白质折叠和随后的聚集是许多人类疾病背后的原因，也是设计和制造用于治疗应用的蛋白质的最重要障碍之一。这些治疗意味着使用单克隆抗体，生长因子和酶替代物，已经证明了分子靶向的高精度，因此更深入地研究它们的需要变得更加超越，“Salvador Ventura总结道。