Новый алгоритм оптимизирует сборку ДНК-оригами для повышения её надёжности
Визуализация треугольных ДНК-оригами: анализ в агарозном геле и с помощью АСМ. Источник: Nature Communications (2026). DOI: 10.1038/s41467-026-73387-4
Международный научный коллектив под руководством экспертов из Ньюкаслского университета представил инновационное вычислительное решение, значительно повышающее точность производства ДНК- и РНК-оригами. Ученым удалось научить систему предсказывать и нивелировать нежелательные взаимодействия между элементами конструктора на этапе проектирования. Результаты исследования опубликованы в авторитетном издании Nature Communications.
Технология ДНК-оригами базируется на принципах молекулярного дизайна, при которых сложная наноструктура формируется из длинной «каркасной» нити и множества вспомогательных коротких олигонуклеотидов (staples). В процессе контролируемого нагрева и плавного охлаждения эти фрагменты соединяются с комплементарными зонами каркаса, постепенно выстраивая заданную архитектуру.
Тем не менее, даже при строгом соблюдении протоколов, значительная часть нанообъектов получается бракованной. Причиной служат непредсказуемые перекрестные связи между цепочками ДНК: они «соперничают» за места стыковки, уводя процесс сборки по ложному пути и снижая итоговый выход качественного продукта, даже если геометрическая схема была верной.
Разработанная авторами модель анализирует нуклеотидные последовательности на предмет потенциальных побочных эффектов. Алгоритм проводит комплексную оптимизацию каркаса и «сшивающих» фрагментов, минимизируя риск попадания системы в кинетические ловушки, где формирование структуры замирает на промежуточных, ошибочных стадиях.
В ходе апробации на 2D- и 3D-моделях было подтверждено: конструкции, оптимизированные с помощью нового инструмента, собирались с высокой точностью, в то время как стандартные решения часто давали сбои при той же геометрии.
Исследователи подчеркивают: первичным фактором успеха является не только форма, но и грамотный выбор нуклеотидных последовательностей, которому раньше уделялось меньше внимания. Профессор Наталио Красногор отмечает, что такой подход позволяет сбалансировать сразу несколько критериев, добиваясь высокой однородности наноструктур.
Эксперты также указывают на то, что текущие сложности в методологии ДНК-оригами зачастую вызваны случайным подбором исходного каркаса. Предложенное ПО уже применяется для подбора эффективных наборов олигонуклеотидов и открывает путь к созданию сложных контейнеров для адресной доставки мРНК и других биологических агентов в клетки.
Эта работа знаменует важный сдвиг в науке: наноинженерия на основе ДНК эволюционирует от интуитивного экспериментального подхода к высокоточному вычислительному проектированию, где выбор каждой буквы генетического кода играет решающую роль.
Источник: iXBT
Мобильной GeForce RTX 5090 сняли лимиты: энергопотребление выросло до 250 Вт, а производительность — на 40%
Скорость генерации токенов на новых Mac mini с M6 и M5 Pro: ранний прогноз до релиза железа
SoftBank привлек заем на $11,87 млрд для инвестирования в OpenAI
В Китае поступил в продажу двухместный летающий «НЛО»-амфибия за $120 000
Игроки смогут сами на лету создавать ремастеры старых игр с помощью нейросетей: представлен проект Uncanny
Создатели системы посадки Falcon 9 из SpaceX удостоены первой в истории премии Нила Армстронга
Аудитория ColorOS превысила 770 млн человек: скоро выйдет обновление ColorOS 17 для Oppo, OnePlus и Realme
Новый фильм Resident Evil стал триумфом и одной из лучших игровых адаптаций в истории с 97% на Rotten Tomatoes