Том 59, № 5 (2025)

Антимикробные пептиды, в частности обогащенные пролином и аргинином катионные антимикробные пептиды (ПА-АМП), привлекают внимание исследователей в качестве соединений, на основе которых могут быть созданы антибактериальные препараты нового поколения. Этот интерес вызван способностью ПА-АМП действовать на бактерии, резистентные к антибиотикам, уникальным механизмом их действия, связанным с воздействием на бактериальные рибосомы и ингибированием синтеза белков, широким спектром активности в отношении грамотрицательных бактерий, низкой скоростью возникновения у бактерий резистентности к ПА-АМП, а также возможностью относительно легко модифицировать их структуру. Однако применение ПА-АМП сдерживается их протеолитической деградацией в биологических средах, недостаточно широким спектром активности в отношении грамположительных бактерий, возможным возникновением резистентности к ним у бактерий, а также токсическими эффектами, обусловленными взаимодействием ПА-АМП с некоторыми компонентами клеток эукариотических организмов. Один из путей преодоления этих недостатков заключается в изменении структуры ПА-АМП посредством их модификации, а также конъюгирования с другими молекулами. В обзоре рассмотрены аналоги и конъюгаты ПА-АМП, сведения о которых опубликованы за последние годы, способы модификации ПА-АМП; проанализированы новые свойства соединений, полученных на основе ПА-АМП, в свете перспективы создания антибактериальных агентов.

Традиционные методы лечения и профилактики сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) не всегда эффективны, особенно при тяжелых поражениях миокарда. Одно из перспективных направлений лечения патологий сердца – клеточная трансплантология с использованием тканеинженерных конструктов из аллогенных стволовых клеток, например клеточных пластов. Успех клеточной терапии во многом зависит от выраженности местных воспалительных реакций, активности ангиогенеза, устойчивости клеток трансплантата к гипоксии и апоптозу, а также от продуцирования ими внеклеточного матрикса. Ассоциированные с ССЗ однонуклеотидные полиморфизмы (SNP) в генах, которые участвуют в перечисленных процессах, могут служить маркерами генетически обусловленной дисфункции этих генов при работе сердечно-сосудистой системы и использоваться для прогнозирования эффективности применения тканеинженерных конструктов для терапии заболеваний сердца. Обзор посвящен систематизации информации, позволяющей сформировать панель таких SNP и проанализировать ее. Мы идентифицировали семь генов, лежащих на пересечении сигнальных путей, ключевых для выживаемости клеточных конструктов: VEGFA, TGFB1, FN1, IL6R, ITIH4, NRP1 и CDH13, ‒ и выбрали SNP rs998584, rs8108632, rs1250259, rs6689306, rs77347777, rs75082222 и rs6565060, которые расположены в области этих генов и ассоциированы с ССЗ по данным полногеномного поиска ассоциации (GWAS). Из этих полиморфизмов может быть составлена минимальная панель для поиска их ассоциации с эффективностью клеточной терапии заболеваний сердца.

Эффективный анализ больших объемов транскриптомных данных требует быстрого и простого доступа к исходным данным определения экспрессии генов. В нашей работе локализованы данные, полученные при изучении экспрессии более 50000 генов в 54 тканях примерно у 1000 человек из системы GTEx, создан простой в работе интерфейс доступа, отбора и фильтрации этих данных. Пользуясь возможностями локализованной системы, мы отобрали cемь генов “домашнего хозяйства” с высокой стабильностью экспрессии, исследовали изменение количества и активности тучных клеток в большеберцовой артерии при старении, изучили изменения компонентов кишечного барьера и состояния мукозального иммунитета в пожилом возрасте в связи с повышенной частотой встречаемости язвенного колита после 60 лет. Показана применимость локализованной базы GTEx в различных биологических и медицинских проектах и исследованиях.

Протоковая аденокарцинома поджелудочной железы (Pancreatic Ductal AdenoCarcinoma, PDAC) является одной из наиболее устойчивых к терапии опухолей. Культуры клеток, происходящих из разных стадий развития PDAC, различаются уровнем экспрессии ряда транскрипционных факторов. В частности, низкодифференцированные высокозлокачественные клетки PDAC отличаются повышенной экспрессией гена ZEB1, кодирующего многофункциональный фактор транскрипции ZEB1, один из основных регуляторов эпителиально-мезенхимального перехода. Методом циркулярной идентификации конформации хромосомы (Circular chromosome conformation capture, 4C) мы изучали пространственную организацию хроматина, включающего регуляторные области гена ZEB1, в высокодифференцированных клетках PDAC линии Capan2 с низким уровнем экспрессии ZEB1 и в низкодифференцированных клетках PDAC линии MIA PaCa2 c высоким уровнем экспрессии этого гена и сравнивали ее с организацией хроматина гена KLF5. Число и распределение контактов регуляторной области ZEB1 с другими областями хроматина сходны в этих типах клеток и существенно отличаются от распределения контактов регуляторной области ранее изученного нами гена KLF5. В клетках Capan2 контакты регуляторной области гена ZEB1 предпочтительно располагаются в районах с повышенным уровнем модификации H3K27ac, тогда как в клетках MIA PaCa2 эти контакты находятся в районах с пониженным уровнем модификации H3K27ac. Следовательно, вероятность контакта удаленных областей хроматина определяется в первую очередь не степенью открытости/активности хроматина данной области. Для объяснения полученных данных мы предположили, что основным регулятором уровня транскрипции гена ZEB1 в исследованных клетках является транскрипционный репрессор, тогда как в случае гена KLF5 таким регулятором служит транскрипционный активатор. По ряду свойств одним из возможных кандидатов на роль этого репрессора может быть продукт гена ZNF438. Кроме того, нами охарактеризован ряд контактирующих с промотором ZEB1 областей, специфичных для клеток MIA PaCa2 и содержащих потенциальные регуляторы активности этого гена.

Рак молочной железы (РМЖ) продолжает оставаться одной из основных причин онкологической смертности среди женщин, и изучение эпигенетических механизмов при этом заболевании представляет собой важную проблему. В настоящем исследовании проанализированы уровни экспрессии 8 миРНК (miR-125b-5p, -127-5p, -129-5p, -132-3p, -148a-3p, -193a-5p, -24-2-5p, -34b-3p) и метилирование промоторных регионов генов 7 миРНК на представительной выборке из 40 и 70 парных образцов опухолевой и нормальной ткани РМЖ соответственно. Показано гиперметилирование промоторных регионов 7 генов и статистически значимое снижение уровней экспрессии 8 миРНК в опухоли. Для трех генов (MIR125B-1, MIR129-2, MIR148A) выявлены обратные зависимости между метилированием и экспрессией (r_s < –0.5), что указывает на их возможную эпигенетическую регуляцию. Для 7 попарных сочетаний миРНК выявлены статистически значимые положительные корреляции уровней экспрессии, что позволяет предполагать их согласованное функционирование. Действительно, для пар miR-127-5p/miR-125b-5p, miR-148a-3p/miR-125b-5p, miR-148a-3p/miR-132-3p, miR-34b-3p/miR-193a-5p выявлены общие мРНК-мишени и вовлеченность в биологические процессы, включая пути, связанные с эпигенетической регуляцией, пролиферацией и метастазированием. Регуляторная сеть миРНК–мРНК, построенная с участием DNMTs и EZH2, подчеркивает их потенциальную роль в прогрессии РМЖ и демонстрирует диагностическую и прогностическую значимость.

Пурин-нуклеозидфосфорилаза Escherichia coli (ПНФ E. coli) является модельным ферментом для изучения метаболизма и устойчивости биологически активных нуклеозидов в клетке. В представленной работе изучали субстратную специфичность ПНФ E. coli в реакциях фосфоролитического расщепления гликозидной связи в производных аденозина, содержащих циклический терпеновый фрагмент, как предшественников биологически активных производных пурина. Получен ряд N⁶-терпензамещенных производных аденозина с различной структурой углеводородного заместителя. Путем измерения кинетических параметров реакции фосфоролиза показано, что производные аденозина, содержащие бициклический углеводородный фрагмент, эффективнее связываются с ферментом, чем их моноциклические производные. Полученные результаты позволяют в мягких условиях получать новые производные пурина, содержащие липофильный терпеновый остаток.

Представлен Python-пакет GeneLens для комплексного анализа дифференциально экспрессирующихся генов и поиска биомаркеров. Основу пакета составляют два модуля: FSelector для идентификации биомаркеров через симуляции Монте-Карло L1-регуляризованных моделей и NetAnalyzer для предсказания функций отобранного набора генов на основе топологии сетей белок-белковых взаимодействий их продуктов. Методология FSelector включает: (1) автоматизированный отбор генов в итеративной процедуре бутстреп-семплирования; (2) расчет весов значимости генов с учетом ROC-AUC-моделей и их количества в симуляциях; (3) адаптивный порог отсечки для редуцирования признакового пространства. NetAnalyzer реализует анализ обогащения биологических путей с интеграцией весов значимости из FSelector. GeneLens, реализованный как PIP-модуль, предоставляет стандартизированные алгоритмы применения методов машинного обучения и сетевого анализа в исследованиях дифференциальной экспрессии генов, а также возможность автоматического подбора гиперпараметров моделей и инструменты визуализации результатов.

N_ε-ацетилирование лизина относится к общераспространенным процессам посттрансляционной модификации белка. В результате реакции между ε-аминогруппой боковой цепи лизина и активированным ацетилом образуется амидная связь, что приводит к изменению заряда белка в области сайта модификации. Интерес к изучению таких сайтов объясняется влиянием N_ε-ацетилирования остатков лизина на регуляцию клеточной активности, нарушение которой может приводить к возникновению патологических состояний. Кроме того, предсказание сайтов N_ε-ацетилирования остатка лизина служит инструментом при планировании эксперимента в современной протеомике, поскольку наличие прогноза позволяет упростить выбор стратегии протеолиза, интерпретацию спорных масс-спектров и подбор протеотипических пептидов. В работе представлен новый подход к предсказанию сайтов N_ε-ацетилирования остатков лизина в белках человека с помощью методов машинного обучения. Особенностью подхода является использование структурных формул пептидов, содержащих потенциальный сайт N_ε-ацетилирования, и их описание в виде дескрипторов многоуровневых атомных окрестностей (Multilevel Neighborhoods of Atoms, MNA). Такие дескрипторы рекурсивно генерируются для каждого атома молекулы. Дескриптором нулевого уровня считается сам атом, первого уровня – сам атом, а также все атомы, расположенные через одну связь от него, и так далее. Классификационные модели для предсказания сайтов N_ε-ацетилирования остатков лизина были созданы с помощью разработанной ранее программы MultiPASS на основе анализа более чем 23 000 сайтов из базы данных PhosphoSitePlus. Лучшая модель была получена при длине пептида 35 аминокислотных остатков и использовании 9 уровня MNA-дескрипторов. При пятикратной кросс-валидации показатели чувствительности, специфичности и ROC-AUC разработанной модели составили 0.71, 0.74 и 0.82. Модель позволила выявить 1 136 ранее неизвестных потенциальных сайтов в 418 белках референсного протеома человека при пороге разделения классов, выраженном в виде разности вероятностей принадлежности сайта к положительному (Pa) и отрицательному (Pi) классам, (Pa – Pi) ≥ 0.7. Полученные данные могут служить основой для дальнейших протеомных исследований, направленных на идентификацию и функциональную аннотацию новых сайтов N_ε-ацетилирования лизина в белках человека.