рецепторы (16 процентов). Все это — белки или комплексы белков. Пространственные структуры их молекул — при условии, что они известны, — могут выполнять в драг-дизайне роль мишеней для поиска новых соединений-лигандов, предположительно взаимодействующих с ними.

Эта новая постановка задачи драг-дизайна в каком-то смысле напоминает ситуацию, возникшую с появлением пептидных библиотек, синтетических или фаговых. Если раньше драг-дизайнеры подбирали структуру соединения, оптимальную для данной биологической функции, то теперь они получили возможность находить биологические функции, свойственные (или нет) соединениям с данной структурой. Точно так же, если раньше оптимальная конформация пептидного лиганда определялась лишь по косвенным результатам биологического тестирования, теперь ее можно было подобрать по соответствию заранее известным моделям белковых мишеней.

Первыми были определены трехмерные структуры белков из семейства киназ — еще в конце семидесятых годов. Но настоящее их использование в драг-дизайне началось только в новом столетии. Знание пространственной структуры мишени позволило проводить процедуру молекулярного докинга — компьютерной стыковки молекул мишени и лиганда с расчетом энергии взаимодействий во всех возможных расположениях этой пары. Предполагалось, что реальная модель комплекса двух молекул должна соответствовать их расположению с наименьшей энергией.

С вычислительной точки зрения процедура докинга более сложна, чем обычные конформационные расчеты. Дело в том, что общая энергия взаимодействия двух молекул должна включать еще и внутримолекулярные энергии каждой из них. Но под воздействием первой молекулы конформация второй может измениться и, наоборот, вторая молекула будет влиять на первую. К тому же эти воздействия будут разными в зависимости от взаимного расположения молекул. Одним словом, снова оказалось невозможным обойтись без уже привычного средства — дальнейшего упрощения выражений для расчета энергии.

И их упростили — до такой степени, что рассчитывали уже не энергию, а некую условную скоринг-функцию, численную оценку стабильности комплекса «мишень-лиганд» при разных взаимных расположениях обеих молекул. Зато просмотр всех возможных расположений лиганда относительно мишени производился достаточно быстро, и можно было осуществить докинг большого количества потенциальных лигандов при сравнительно небольших затратах вычислительных ресурсов. Наилучшие значения скоринг-функций для каждого из лигандов затем, в свою очередь, ранжировались, и те лиганды, которые занимали первые места, рекомендовались химикам для синтеза. О скрининге — массовом тестировании большого количества химических соединений для отбора лучшего из них по физиологическому эффекту или по связыванию с рецептором — уже говорилось ранее. Описанную процедуру компьютерного докинга большого количества химических соединений с отбором наиболее перспективных лигандов для заданной мишени называют виртуальным скринингом. И докинг, и виртуальный скрининг сейчас прочно вошли в арсенал драг-дизайнеров, благо различные виды компьютерных программ для докинга легко найти на интернете. Последний по времени из известных мне примеров виртуального скрининга (февраль 2019 года) проанализировал ни много ни мало — сто семьдесят миллионов соединений.

А в научном русскоязычном жаргоне укоренились новые англоамериканизмы: скрининг, скоринг, докинг... И это объяснимо: краткий иноязычный термин использовать удобнее, чем многословное отечественное описание метода, ранее вовсе не существовавшего. Например, «скоринг», процесс присвоения каждому взаимному пространственному расположению лиганда и мишени цифровой характеристики, по которой и проводится в дальнейшем их классификация, — русский эквивалент этому слову вряд ли найдется. С другой стороны, «отбор» ничем не отличается от «скрининга», а «докинг» уже пытаются заменить выражением «молекулярная стыковка». Однако во времена, когда «товароведа» окончательно вытеснил «мерчандайзер», эти попытки вряд ли окажутся успешными — и можно долго дискутировать, хорошо это или плохо для языка российского научного сообщества.

Как и для русского языка в целом. Процесс заимствования идет непрерывно, в основном из-за появления новых понятий. Передать по-русски понятия «смартфон» или «рэп-баттл» не то чтобы невозможно, но нерационально, как когда-то нерациональными оказались «мокроступы» вместо «калош». С другой стороны, слово уходит из языка с исчезновением понятия, его обозначающего. Уцелеют ли докинг со скринингом после новой, еще неведомой нам революции в драг-дизайне — а она неизбежна, — пока неизвестно. Двести лет назад Александр Сергеевич Пушкин вынужден был оправдываться за излишнее употребление иностранных терминов — он писал в «Евгении Онегине»: «Но панталоны, фрак, жилет. /Всех этих слов на русском нет». Сегодня их тоже нет: панталоны исчезли, а фраки заменили смокингами — за редкими исключениями. Жилеты, правда, пока уцелели.

Впрочем, не будем застревать на терминологии и вновь обратимся к основной задаче драг-дизайна в новую эру: подобрать лиганд, эффективно взаимодействующий с пространственной структурой белковой мишени. Рентгеноструктурный анализ, ядерный магнитный резонанс, криоэлектронная микроскопия — все эти экспериментальные подходы сегодня в распоряжении драг-дизайнера. Если же по каким-то причинам молекулярную модель мишени не удается установить экспериментально, можно воспользоваться вычислительными методами. Идея гомологичного (гомологического) моделирования (или моделирования по гомологии) белков предполагает, что молекулы белков, принадлежащие к родственным эволюционным семействам и имеющие схожие аминокислотные последовательности, будут обладать и похожими пространственными структурами. А раз так, то можно воспроизвести еще не определенную экспериментально конформацию белка, уложив его аминокислотную последовательность на трехмерный «шаблон» родственного белка с уже известной трехмерной структурой. Это не так легко, но многие компьютерные программы — опять-таки, доступные в интернете — с этой задачей справляются. Там же, в интернете, существует и обширная коллекция шаблонов: в Банке данных о белках (Protein Data Bank, PDB) на сегодняшний день (в феврале 2019 года) содержится более ста тридцати семи тысяч пространственных структур белков и их фрагментов.

Но белковых структур, имеющих отношение к самому большому классу мишеней для существующих лекарств — рецепторам, связанным с G-белками, — в Банке всего около трехсот. Между тем этот класс белков наиболее интересен для драг-дизайна: напомним, 35 процентов лекарственных препаратов связываются именно с ними. Огромные белковые молекулы (в их цепочках насчитывается от трех до пяти сотен звеньев) пронизывают толщу клеточной мембраны и служат как бы посредниками между тем, что происходит снаружи клетки, и тем, что происходит внутри. Лекарства связываются с той их частью, что расположена с внешней стороны мембраны, а части рецепторов, доступные с внутренней стороны, взаимодействуют с комплексами особых G-белков, которые и инициируют разнообразные биохимические реакции уже в самой клетке. Как именно функционирует весь этот молекулярный механизм, пока ясно не во всех деталях; но известно стало уже многое.

Опять семерка

Выражение «рецепторы, сопряженные с G-белками», как легко догадаться, еще одна калька — на сей раз с англоязычного G-protein-coupled receptors. В начале двухтысячных мне довелось выступать в московском академическом институте с докладом, где упоминались и эти рецепторы. Выступал я, естественно, по-русски, а надписи на слайдах были по-английски, и когда дело дошло до G-protein-coupled receptors, я запнулся — не знал соответствующего русского термина. Мне подсказали — и