аутоиммунные заболевания

В исследовании представлен инновационный метод использования ИИ для обнаружения белковых взаимодействий, который позволил выявить связь между белком-ридером m6A (YTHDC1) и ферментом редактирования РНК (ADAR1). Авторы применили стратегию обратного вычислительного дизайна, используя RFdiffusion и ProteinMPNN для генерации 10 000 синтетических связывающих молекул, оптимизированных под поверхность распознавания Z-домена. После многоэтапного скрининга с помощью ColabFold pDockQ и высокоточного моделирования в AlphaFold3 было установлено, что неупорядоченный глутаматный домен YTHDC1 (остатки 199-254) связывается с ADAR1p150 через механизм электростатической комплементарности. Микросекундное моделирование молекулярной динамики подтвердило стабильность комплекса с показателем RMSD ниже 3 Å. Результаты показывают, что YTHDC1 рекрутирует ADAR1p150 к местам транскрипции, обеспечивая редактирование интронов до сплайсинга. Это открытие открывает новые пути для разработки таргетной терапии аутоиммунных заболеваний и рака, вызванных ошибками редактирования РНК.

Компания Immunovant сообщила о неудачном завершении двух масштабных клинических исследований фазы 3 для своего препарата батоклимаб (batoclimab), предназначенного для лечения болезни глаз щитовидной железы (TED). Исследование фокусировалось на блокировании рецепторов FcRn, что является перспективным механизмом для снижения уровня патогенных аутоантител. Несмотря на высокие ожидания от терапии, результаты испытаний не достигли статистически значимых конечных точек, необходимых для одобрения препарата. Ранее компания также выразила скептицизм относительно дальнейшего продвижения батоклимаба для лечения болезни Грейвса. Данный провал подчеркивает сложность разработки таргетной терапии аутоиммунных заболеваний глаз и ставит под вопрос текущую стратегию использования ингибиторов FcRn в данном терапевтическом сегменте.

Исследователи представили StriMap — единую платформу на базе глубокого обучения, предназначенную для высокоточного предсказания взаимодействий между Т-клеточными рецепторами (TCR), пептидами и молекулами HLA. В отличие от существующих методов, StriMap интегрирует физико-химические свойства, контекст последовательностей и структурные особенности интерфейсов распознавания, что позволяет моделировать сложные трехсторонние взаимодействия. В ходе тестирования платформа продемонстрировала передовые показатели точности (state-of-the-art) и высокую обобщающую способность. В качестве практического применения была проведена масштабная проверка 13 миллионов пептидов, полученных из 43 241 бактериального белка, в контексте болезни Бехтерева (анкилозирующего спондилоартрита). Исследование выявило молекулярные мимики, которые были экспериментально подтверждены как активаторы Т-клеток, связанных с данным заболеванием. Особую значимость представляет обнаружение пептида, обогащенного у пациентов с воспалительными заболеваниями кишечника (IBD), что указывает на общие микробные триггеры этих патологий. Разработка открывает новые возможности для рационального проектирования иммунотерапии и изучения антигенных драйверов аутоиммунных процессов.