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
NASA подтвердило запуск миссии Crew-13 к МКС в середине сентября без задержек
GeForce GTX 1080 Ti: актуальный тест легендарной видеокарты спустя 10 лет
Тест видеокарт с 4 ГБ памяти в современных играх: на что они способны сегодня
В Переделкине устроят фоторезиденцию: восемь авторов снимут писательский городок на смартфоны Huawei
Lexar выпустила доступный комплект памяти DDR5-7200 на 32 ГБ за $590 на китайских чипах
В Южной Корее видеокарты GeForce RTX 50 дорожают на 20-30%
В РФ разработан «умный» коленный протез с гидравликой и управлением со смартфона
Лишь около 10% покупателей материнских плат AMD в Mindfactory выбрали платформу AM4