Учёные создали алгоритм для повышения надёжности ДНК-оригами с оптимальными последовательностями

Вычислительная модель научилась заранее отсеивать «конфликтующие» участки ДНК, снижая ошибки самосборки наноструктур и повышая выход корректно сформированных объектов

Международная команда исследователей под руководством Ньюкаслского университета (Англия) разработала вычислительный инструмент, который улучшает надёжность сборки ДНК- и РНК-оригами, позволяя учитывать нежелательные взаимодействия между фрагментами ДНК заранее. Работа опубликована в журнале Nature Communications.

ДНК-оригами — это метод молекулярной инженерии, при котором из длинной «каркасной» цепи ДНК и множества коротких цепочек (staples) самопроизвольно формируются заданные наноструктуры. При нагревании и последующем медленном охлаждении короткие фрагменты соединяются с комплементарными участками каркаса, «сшивая» его в заранее заданную двух- или трёхмерную форму.

Несмотря на кажущуюся управляемость процесса, на практике значительная часть структур формируется с ошибками. Причина заключается в нежелательных перекрёстных взаимодействиях между цепочками ДНК: они могут «перехватывать» друг друга и уводить систему в неверные пути сборки, снижая выход корректных конструкций даже при правильной общей архитектуре.

Для решения этой проблемы авторы исследования создали вычислительную модель, которая анализирует последовательности ДНК и предсказывает участки, подверженные побочным взаимодействиям. Алгоритм одновременно оптимизирует выбор «каркасной» последовательности и размещение «коротких цепочек», минимизируя вероятность попадания системы в кинетические ловушки — состояния, в которых сборка застревает на промежуточных ошибочных конфигурациях.

Модель тестировалась на двухмерных и трёхмерных структурах ДНК-оригами. Эксперименты продемонстрировали, что конструкции, спроектированные с учётом предсказанных «конфликтных» участков, значительно чаще собирались корректно, тогда как неоптимизированные последовательности приводили к высокому уровню неправильной сборки, несмотря на идентичную геометрическую задачу.

Авторы подчеркивают, что важным фактором является не только геометрия целевой структуры, но и конкретный выбор последовательности нуклеотидов, из которых она состоит. Этот параметр в прошлом часто считался второстепенным по сравнению с общей схемой конструкции.

По словам профессора Наталио Красногор (Natalio Krasnogor), предложенный вычислительный подход позволяет одновременно оптимизировать несколько критериев сборки и значительно снижать количество нежелательных взаимодействий, влияющих на эффективность и однородность получаемых наноструктур.

Другие участники работы отмечают, что распространённые в настоящее время методы ДНК-оригами во многом зависят от случайного выбора доступного каркаса, что может объяснять разнообразие успешности экспериментов при внешне одинаковых условиях.

Созданный инструмент уже используется для подбора оптимальных наборов «коротких цепочек» и может быть применён для проектирования более устойчивых наноконструкций. В будущем авторы рассматривают его использование для создания наноконтейнеров, способных переносить биологические молекулы, включая мРНК, в клетки.

Исследование также иллюстрирует более широкий сдвиг в области: ДНК-оригами всё чаще рассматривается не как экспериментальная технология самосборки, а как система, требующая точного вычислительного проектирования на уровне последовательностей, а не только форм.