Gå direkt till innehåll
Forskare vid Stockholms universitet vann tävling om att förutsäga struktur hos proteiner

Pressmeddelande -

Forskare vid Stockholms universitet vann tävling om att förutsäga struktur hos proteiner

Den topprankade modellen av ett läkemedel bundet till serotoninreceptorn 1B. Modellen visas i grönt och den experimentellt bestämda strukturen i vitt.

En forskargrupp på SciLifeLab, ledd av Jens Carlsson vid Stockholms universitet, har vunnit en prestigefylld tävling (GPCR DOCK 2013) i att förutsäga 3D strukturer för G-proteinkopplade receptorer med datormodeller. Det gör deras grupp till en av de bäst rankade i världen inom området. Resultaten publiceras i två olika artiklar i tidskriften Structure.

G-proteinkopplade receptorer (GPCRer) spelar centrala roller i många fysiologiska processer och nästan en tredjedel av alla läkemedel verkar genom att binda till denna typ av receptor. Målet med tävlingen GPCR DOCK är att undersöka hur exakta förutsägelser av GPCRers strukturer och deras interaktioner med läkemedel på atomär nivå kan vara. Forskare från hela världen utmanas att förutsäga hur små molekyler, till exempel läkemedel, binder till GPCRer. De experimentellt bestämda strukturerna hålls hemliga tills de tävlande har skickat in sina modeller.

År 2013 var strukturerna för serotonin-receptorerna 1B och 2B en del av GPCR DOCK tävlingen. Jens Carlssons grupp bidrog med den bästa modellen för serotoninreceptor 1B och var även bland de främst rankade grupperna för 2B-receptorn. Den första artikeln i Structure sammanfattar tävlingsresultaten. [1]

Att kunna förutsäga hur en receptor binder små molekyler kan användas för att utveckla nya läkemedel. Många receptorer har väldigt lika bindingsfickor och det är viktigt att identifiera läkemedel som binder selektivt för att undvika biverkningar. I den andra artikeln visar Jens Carlssons grupp att det är möjligt att identifiera selektiva molekyler baserat på de experimentellt bestämda receptorstrukturerna, men att ytterligare förbättringar krävs för att lyckas med detta enbart utifrån modeller.[2]

– Våra resultat visar att vi kan förutsäga hur ett läkemedel binder till en GPCR, men det är fortfarande en utmaning att modellera små skillnader mellan nära besläktade receptorer. Eftersom 3D strukturer för över 90 procent av alla GPCRer är okända, så kan modeller med denna precision vara mycket värdefulla inom läkemedelsutveckling, säger Jens Carlsson, forskningsassistent vid Institutionen för biokemi och biofysik, Stockholms universitet och SciLifeLab.

[1] Kufareva, I.; Katritch, V.; GPCR Dock 2013 Participants; Stevens, R. C.; Abagyan, R. Advances in GPCR modeling evaluated by the GPCR Dock 2013 assessment: meeting new challenges. Structure (2014) In press.
http://abagyan.ucsd.edu/GPCRDock2013/

[2] Rodríguez, D.; Brea, J.; Loza, M. I.; Carlsson, J. Structure-based Discovery of Selective Serotonin 5-HT1B Receptor Ligands. Structure (2014) 22, 1–12. 
http://dx.doi.org/10.1016/j.str.2014.05.017

För ytterligare information
Jens Carlsson, forskarassistent vid Institutionen för biokemi och biofysik, Stockholms universitet och SciLifeLab, mobil 0722-27 79 76, e-post jens.carlsson@dbb.su.se

Ämnen

Kategorier

Regioner


Stockholms universitet är ett av Europas ledande universitet i en av världens mest dynamiska huvudstäder. Hos oss är fler än 60 000 studenter, 1800 doktorander och 5000 medarbetare verksamma inom det naturvetenskapliga och humanistisk-samhällsvetenskapliga området. En relation med Stockholms universitet är meriterande oavsett om du är student, forskare eller intressent. Hos oss ger utbildning och forskning resultat. www.su.se

Kontakter

Presstjänsten

Presstjänsten

Presskontakt Stockholms universitet, centralt 08-16 40 90

Välkommen till Stockholms universitet!

Stockholms universitet bidrar till det hållbara demokratiska samhällets utveckling genom kunskap, upplysning och sanningssökande.

Prenumerera på universitetets nyhetsbrev om aktuell forskning, utbildning och samarbetsmöjligheter su.se/nyhetsbrev.

Läs mer om universitetets forskning su.se/forskning.

Pressbilder från exempelvis Mostphotos får enbart användas i anslutning till nyhetsartikel eller inslag med koppling till pressreleaser eller forskningsnyheter kopplade till Stockholms universitet. Vid publicering, ange alltid fotograf (om det framgår) och i de fall där det är aktuellt, Mostphotos.