Белок функции: Белки, жиры, углеводы. Справка — РИА Новости, 23.08.2010

Генетики выявили наиболее агрессивные белки коронавируса — Российская газета

Израильские ученые впервые выяснили, какие белки в составе SARS-CoV-2 влияют на повреждение кровеносных сосудов. По их данным, 18 из 29 белков способствуют нарушению функции сосудистых стенок, но наибольшее влияние оказывают три белка. Идентификация этих белков может иметь серьезные последствия в борьбе с вирусом, говорится в статье, опубликованной в журнале eLife.

«Все указывает на то, что коронавирус серьезно повреждает эндотелиальные клетки — клетки, выстилающие изнутри кровеносные, лимфатические сосуды и полости сердца, — говорит доктор Бен Маоз с кафедры биомедицинской инженерии и школы нейробиологии Тель-Авивского университета. — Таким образом, COVID-19 является не только респираторным, но и сосудистым заболеванием». Однако до последнего времени было неясно, какие именно белки вируса SARS-CoV-2 атакуют кровеносные сосуды.

Чтобы выяснить это, ученые систематически исследовали «роль каждого из 29 белков SARS-CoV-2, изучили эндотелиальный ответ на каждый из белков и идентифицировали те, которые оказывают наиболее значительное влияние на барьерную функцию сосудистой стенки, а также проанализировали метаболизм пораженных клеток».

В результате исследователи определили три белка в составе коронавируса, которые наиболее агрессивны и опасны для стабильности и функции сердечно-сосудистой системы.

«Они не только нарушают целостность эндотелиального барьера, но и приводят к повышению свертываемости крови и высвобождению цитокинов», — сообщают ученые. Таким образом, эти белки активно способствуют воспалительным изменениям в кровеносных сосудах.

Выяснилось, что два из этих белков, nsp-2 и nsp-5, снижают иммунную защиту клеток. Они блокируют высвобождение противовирусных веществ, говорится в статье. Третий белок nsp7, с другой стороны, является частью РНК-полимеразы — фермента, который необходим для размножения вируса.

Кроме того, команда Маоза использовала вычислительную модель, которая позволила им оценить и определить, какие белки коронавируса оказывают наибольшее влияние на другие ткани. Так, выяснилось, что два других белка в составе SARS-CoV-2, nsp4 и nsp11, также особенно опасны для других типов эндотелиальных клеток. В некоторых случаях, как показали тесты, эти вирусные биоагрессоры взаимодействовали с 40 белками в клетках-мишенях и нарушали их функции.

Таким образом, израильские ученые идентифицировали пять наиболее опасных белков в составе SARS-CoV-2 для функции сердечно-сосудистой системы. По словам Маоза, эти результаты могут иметь серьезные последствия в борьбе с коронавирусом и более целенаправленно противодействовать ему. «Результаты нашей работы дают лучшее представление о механизмах вирусной атаки на кровеносные сосуды, — резюмируют авторы. — Это позволит нам быстрее найти вещества против вируса, которые остановят его активность либо блокируют его разрушительный эффект на кровеносные сосуды».

Общий белок — ЕМЦ

Общий белок — это органический полимер, состоящий из аминокислот. Различные белки участвуют во всех биохимических реакциях нашего организма в качестве катализаторов, транспортируют различные вещества и лекарственные препараты, участвуют в иммунной защите и т.д.

Общий белок — важнейший компонент белкового обмена в организме. Под понятием «общий белок» понимают суммарную концентрацию альбумина и глобулинов, находящихся в сыворотке крови. В организме общий белок выполняет следующие функции: участвует в свертывании крови, поддерживает постоянство рН крови, осуществляет транспортную функцию, участвует в иммунных реакциях и многие другие функции.

Определение белка в сыворотке крови используется для диагностики заболеваний печени, почек, онкологических заболеваний, при нарушении питания, обширных ожогах и т.д.

Нормы белка в крови

Взрослые 64-83 г/л

Повышенный белок бывает при диарее, рвоте, при кишечной непроходимости, при больших ожогах.

Повышенное содержание белка в крови вызывают:

• острые и хронические инфекционные заболевания




• ревматоидный артрит, ревматизм




• онкологические заболевания




• обезвоживание организма и сгущение крови

Если результат биохимии белков — пониженный белок, то врач может предположить следующие заболевания:

• заболевания поджелудочной железы




• заболевание печени, при которых снижается синтез белка в печени (цирроз, гепатит, рак печени, токсическое поражение печени)




• заболевание кишечника




• острые и хронические кровотечения




• заболевание почек, сопровождающиеся значительной потерей белка с мочой (гломерулонефрит и др.)




• потеря белка при большой кровопотере, обширных ожогах, травмах, опухолях, асците, хроническом и остром воспалении




• нарушение функции желудочно-кишечного тракта




• онкологическое заболевание

Анализ белка может показать снижение общего белка в крови при голодании, сильных физических нагрузках.

Отклонение от нормы общего белка — сигнал разнообразных нарушений в деятельности организма, но только по анализу одного показателя невозможно полностью представить общую картину заболевания. Правильно оценить результаты анализа и поставить диагноз может только опытный врач.

В нашем медицинском центре вы всегда найдете высококвалифицированных специалистов, которые проведут всестороннее обследование и, поставив точный диагноз, проведут комплексное целевое лечение. Сделать биохимический анализ крови, пройти полное обследование вы всегда можете, обратившись в наш медицинский центр. В своей работе мы используем только одноразовые материалы.

Путь к идеальному белку | Friso Russia

Давайте сегодня поговорим о белке, одном из наиболее важных компонентов питания ребенка первого года жизни. Функции белка разнообразны. Он является основным пластическим («строительным») материалом, поэтому, конечно же, очень важен в периоды бурного роста Вашего малыша. Белок играет огромную роль в работе практически всех органов и систем организма человека. От его количества и качества в большой степени зависит то, как Ваш ребенок будет расти, развиваться, справляться с инфекциями.

Молекулы белка являются, пожалуй, самыми сложными в организме человека. Белки состоят из 20 различных аминокислот, которые собираются в цепочки, как бусы, в различных комбинациях, чем определяют различные свойства белков. Некоторые из аминокислот являются незаменимыми, т.е. организм не может их синтезировать самостоятельно и должен получать с пищей. У детей таких незаменимых аминокислот больше, чем у взрослых. В процессе пищеварения специальные протеолитические ферменты расщепляют белки, поступившие с пищей, до аминокислот. В дальнейшем из этих аминокислот организм синтезирует собственные белки, необходимые для его жизнедеятельности.

Потребность в белке у детей разного возраста отличается. Более всего в белке нуждаются грудные и дети раннего возраста. Существуют строгие рекомендации по количеству этого компонента в рационе малыша, которых придерживаются все производители детского питания. Поэтому при выборе продуктов питания для Вашего ребенка обязательно обращайте внимание на маркировку, для какого возраста рекомендуется тот или иной продукт. Для правильного роста и развития ребенку нужно именно оптимальное количество белка, не должно быть как недостатка, так и избытка этого компонента.

Наряду с этим крайне важным является полноценность белка, которая определяется присутствием в его составе всех необходимых аминокислот в определенном количестве и соотношении. Возможно, что это звучит очень сложно и не понятно, как определить, качественный ли белок входит в рацион Вашего ребенка. В случае грудного вскармливания Вы можете быть уверены, что малыш получает полноценный белок в достаточном количестве. Именно грудное молоко является лучшим питанием на первом году жизни человека. Белок грудного молока имеет идеальный состав, в него входит весь спектр необходимых аминокислот, он прекрасно переваривается и усваивается. Доказано, что белок материнского молока не вызывает аллергических реакций и нарушений пищеварения. Дорогие мамы, кормите своего малыша грудью!

В тоже время, переход на искусственное вскармливание может быть связан с рядом сложностей, поскольку не все смеси одинаково перевариваются и усваиваются. Лучше сразу выбрать продукт, который будет хорошо переноситься ребенком, поскольку частая смена искусственных смесей может приводить к развитию запоров и других нарушений пищеварения. Но как это сделать? На что стоит обратить внимание при выборе детской молочной смеси для здорового ребенка?

Основой хорошей переносимости ребенком того или иного продукта, в первую очередь, является качество белкового компонента. Особенности переваривания белка зависят от нескольких факторов: это и рекомендуемый уровень белка в смеси, а этот показатель, как уже говорилось выше, обязательно соблюдается в рекомендованных пределах всеми производителями. Это и соотношение белковых фракций, поскольку для детей первого года жизни рекомендуется преобладание сывороточной фракции над казеином. А также качество молока, ведь именно молоко является источником белка в детской молочной смеси. Но как это может повлиять на усвоение белка из смеси? Для того, чтобы ответить на этот вопрос позвольте немного рассказать вам о том, как происходит создание тех детских молочных продуктов, которые вы видите на полках детских магазинов.

В процессе производства любой детской молочной смеси молоко подвергается температурной обработке, что в первую очередь оказывает влияние на свойства белка. Под длительным воздействием высоких температур происходит денатурация белка -изменение строения белковой молекулы, которая приобретает новые свойства. Такой измененный белок плохо усваивается ребенком, не расщепляется полностью пищеварительными ферментами, может приводить к развитию пищевой аллергии, возникновению запоров и кишечных колик.

Каким образом можно избежать этих негативных изменений белка в процессе производства? Ответственные производители прилагают много усилий для решения этого вопроса. Особого внимания заслуживает опыт голландской компании ФризлендКампина, которая производит современные детские молочные смеси Фрисо, обладающие как прекрасной переносимостью, так и отличными вкусовыми качествами. Компания ФризлендКампина начала свой путь к идеальному белку с полного контроля всей технологической цепочки, начиная с коровьего молока, которое получают на собственных фермах компании, и, заканчивая конечным продуктом, который родители покупают для своего ребенка.

В компании ФризлендКампина действуют строгие требования к состоянию здоровья коров, условиям их содержания и, конечно, качеству получаемого молока. Компания использует только свежее молоко с собственных фермерских хозяйств, что дает возможность использовать щадящую температурную обработку в процессе производства. Это позволяет добиться максимального сохранения натуральных свойств белка, хорошей переносимости, а также прекрасных вкусовых качеств детских молочных смесей Фрисо.

Помните, что правильное питание на первом году жизни человека – это залог здоровья в будущем!

 

Руководство для пациентов с хронической болезнью почек

В  основу  настоящего  руководства  для  пациентов  легло  подготовленное  в 2017 году эстонское руководство по лечению «Профилактика и ведение больных с хронической болезнью почек» и обсуждаемые в нем темы вместе с рекомендациями. Рекомендации руководства для пациентов были составлены с учетом результатов анализа научной литературы, основанной на принципах доказательной медицины. В данном руководстве для пациентов Вы найдете рекомендации,  которые  наиболее  важны  с  точки  зрения  пациента.  Руководство для пациентов было составлено в сотрудничестве с нефрологами и в нем учитаны возможности системы здравоохранения Эстонии. Ясность текста руководства для пациентов и важность описываемых тем была оценена и со стороны пациентов, и обратная связь от них помогла пополнить данное руководство.

 

Руководство для пациентов предназначено для больных хронической болезнью почек, а также для их близких. В руководстве для пациентов объясняются сущность заболевания и его возможные причины, диагностика, виды лечения и возможные осложнения. Также в руководстве стараются ответить на вопросы о питании и ежедневном образе жизни.

 

Хроническая болезнь почек является медленно протекающим заболеванием и на начальных стадиях не вызывает у пациента особенно много жалоб. В группу заболеваний хронической болезнью почек входит целый ряд заболеваний почек, в случае которых почечная функция снижается в течение нескольких лет или десятилетий. Если у Вас диагностирована хроническая болезнь почек, то может случиться, что в Ваш образ жизни и режим  питания нужно ввести изменения, чтобы удержать почечную функцию на должном уровне. Вы сами можете сделать очень много, чтобы помочь лечению.
 

Регулярно посещайте врача и обязательно делайте анализы именно с той частотой, как это было предписано врачом. Знайте значение своих основных показателей — скорости клубочковой фильтрации (СКФ) и уровеня креатинина в сыворотке. Попросите Вашего врача объяснить их значение. Строго отслеживайте план лечения и обсудите с врачом или медсестрой все вопросы и проблемы, возникшие в связи с болезнью и ее лечением. Используйте только те лекарства, которые были назначены и разрешены врачом. Некоторые лекарства могут повредить почки. Знайте наименования своих лекарств и их дозы. Принимайте их только так, как это было предписано врачом. Используйте  только  такие  пищевые  добавки  и  витамины,  которые  Вам порекомендовал Ваш врач. При посещении врачей всегда информируйте их, что у Вас хроническая болезнь почек. Вы также должны информировать лечащего врача о том, что другой врач назначил Вам какой-либо курс лечения. Если Вам нужно сделать обследования с контрастным веществом (например компьютерная томография, ангиография, магнитно-резонансная томография), то обсудите прежде всего их с Вашим врачом и следуйте его указаниям. Если у Вас высокое давление, Вы должны знать рекомендуемый уровень кровяного давления и держать его под контролем. Это очень важно для защиты почек. Если у Вас диабет, контролируйте уровень сахара в крови, придерживайтесь назначенной диеты и принимайте лекарства. Знайте  свой  уровень  холестерина.  При  повышении  уровня  холестерина внимательно следите за соблюдением рекомендуемого Вам образа жизни. Для этого очень важны и соблюдение диеты, активного образа жизни, удержание веса на нормальном для Вас уровне и прием лекарств. Соблюдайте здоровый режим питания. Если Вам необходимо ограничить прием какого-либо продукта, планируйте состав Вашей еды таким образом, чтобы Вы могли получить из нее все необходимые питательные вещества и калории. Если у Вас есть лишний вес, постарайтесь вместе с Вашим врачом найти безопасные методы снижения веса тела. Снижение веса тела поможет почкам дольше работать в нормальном режиме. Не пропускайте приемы пищи и не оставайтесь без еды на несколько часов. Постарайтесь есть 4-5 небольших объемов еды вместо 1-2 основных приемов пищи. Пейте достаточно жидкости. Если врач предписал Вам ограниченное потребления жидкости, то очень важно соблюдать эту рекомендацию. Если Вас все же мучит жажда, ее можно утолить, положив в рот ломтик лимона, или прополоскав рот водой. Уменьшите количество потребляемой с пищей соли. Будьте физически активны. Физическая активность помогает уменьшить кровяное давление, уровень сахара и холестерина в крови, а также поможет Вам лучше справляться с болезнью. Если Вы курите, найдите возможность бросить эту привычку. Старайтесь  быть  активными  в  процессе  поддержания  своего  здоровья. Ищите и находите информацию о хронической болезни почек и ее лечении. Если у Вас диабет, контролируйте уровень сахара в крови, придерживайтесь назначенной диеты и принимайте лекарства. Знайте  свой  уровень  холестерина.  При  повышении  уровня  холестерина внимательно следите за соблюдением рекомендуемого Вам образа жизни. Для этого очень важны и соблюдение диеты, активного образа жизни, удержание веса на нормальном для Вас уровне и прием лекарств. Соблюдайте здоровый режим питания. Если Вам необходимо ограничить прием какого-либо продукта, планируйте состав Вашей еды таким образом, чтобы Вы могли получить из нее все необходимые питательные вещества и калории. Если у Вас есть лишний вес, постарайтесь вместе с Вашим врачом найти безопасные методы снижения веса тела. Снижение веса тела поможет почкам дольше работать в нормальном режиме. Не пропускайте приемы пищи и не оставайтесь без еды на несколько часов. Постарайтесь есть 4-5 небольших объемов еды вместо 1-2 основных приемов пищи. Пейте достаточно жидкости. Если врач предписал Вам ограниченное потребления жидкости, то очень важно соблюдать эту рекомендацию. Если Вас все же мучит жажда, ее можно утолить, положив в рот ломтик лимона, или прополоскав рот водой. Уменьшите количество потребляемой с пищей соли. Будьте физически активны. Физическая активность помогает уменьшить кровяное давление, уровень сахара и холестерина в крови, а также поможет Вам лучше справляться с болезнью. Если Вы курите, найдите возможность бросить эту привычку. Старайтесь  быть  активными  в  процессе  поддержания  своего  здоровья. Ищите и находите информацию о хронической болезни почек и ее лечении.

 

Обычно у человека две почки, которые напоминают по форме фасоль и прилегают к задней брюшной стенке под ребрами. Обе почки имеют размер сжатого мужского кулака.

 

Здоровые почки:

• занимаются  удалением  из  тела  конечных  продуктов  обмена  веществ  и лишней жидкости
• помогают удерживать кровяное давление под контролем
• помогают вырабатывать красные кровяные тельца
• помогают сохраняться костям здоровыми

ЗДОРОВЫЕ ПОЧКИ

Представьте, что Ваши почки – это кофейный фильтр. Когда готовят кофе, фильтр удерживает в себе кофейный порошок, но в то же время  позволяет жидкости двигаться через него.

Почки делают нечто подобное – они удерживают, оставляют необходимые вещества в организме, но в то же время фильтруют из организма ненужные ему вещества. Конечные продукты обмена веществ, которые отфильтровывают почки, появляются в организме в ходе процессов расщепления, связанных с питанием, питьем, приемом лекарств, и нормальной мышечной работой.

В каждой почке находится около миллиона маленьких фильтров, которые называются клубочками. В клубочках формируется первичная моча, которая протекает через небольшие канальцы, где часть жидкости всасывается обратно. Функциональной единицей почки является нефрон – специфическая структура, состоящая из клубочка и системы канальцев. Нефроны удаляют из крови остаточные вещества и излишнюю жидкость в виде мочи в почечную лоханку, далее моча переносится в мочеточники, а после этого – в мочевой пузырь.

В случае хронической почечной болезни ухудшаются почечные функции – почки больше не могут фильтровать в достаточной степени остаточные вещества и очищать кровь. Способность почек к фильтрованию оценивают на основании специального показателя — скорости клубочковой фильтрации (СКФ).

 

Хроническая болезнь почек является медленно протекающим заболеванием и на начальных стадиях не вызывает у пациента особенно много жалоб. В группу заболеваний  хронической  болезнью  почек  входит  целый  ряд  заболеваний почек, в случае которых почечная функция снижается в течение нескольких лет или десятилетий. При помощи своевременной диагностики и лечения можно замедлить и даже приостановить прогрессирование болезни почек.

В ходе международных исследований почечной функции у многих людей было обнаружено, что почти у каждого десятого было найдено нарушение работы почек в той или иной степени.

 

Что является причиной хронической болезни почек?

 Тремя самыми распространенными причинами хронических почечных заболеваний являются диабет, повышенное кровяное давление и гломерулонефрит.

• Диабет – в случае данной болезни повреждаются разные органы, в том числе почки и сердце, а также кровеносные сосуды, нервы и глаза. При длительном диабетическом поражении почек у многих пациентов повышается кровяное давление и нужно применять соответствующее лечение.
• Повышенное  кровяное  давление  (гипертония,  первичная  артериальная гипертензия) – в ходе гипертонии кровяное давление невозможно контро- лировать и оно начинает превышать пределы нормы (более 140/90 мм рт. ст.). Если такое состояние будет постоянным, оно может стать причиной хронического почечного заболевания, инсульта мозга или инфаркта мио- карда.
• Гломерулонефрит   –   заболевание,   возникающее   вследствие   нарушения работы иммунной системы, в ходе которого фильтрационную функцию почек нарушает иммунное воспаление. Болезнь может поражать только почки, а может распространяться на весь организм (васкулиты, волчаночный нефрит). Гломерулонефрит часто сопровождается повышенным кровяным давлением.

 

Многие другие состояния могут стать причиной хронической почечной болезни, например:

• наследственные заболевания  –  как, например, поликистозная болезнь почек, вследствие которой на протяжении лет в почках возникает большое количество кист, которые повреждают функционирующую почечную ткань и поэтому развивается почечная недостаточность. Другие наследственные заболевания почек встречаются значительно реже (синдром Альпорта, болезнь Фабри и др.)
• проблемы, обусловленные препятствиями, находящимися в почках и моче- выводящих путях – как, например, врожденный порок мочеточника, камни в почках, опухоли или увеличение предстательной железы у мужчин
• повторные инфекции мочевыводящих путей или пиелонефриты.

 

У каждого ли человека может развиться хроническая болезнь почек?

Хроническая болезнь почек может развиться в любом возрасте. Самый большой риск заболеть возникает у тех людей, у который присутствуют один или несколько следующих факторов риска:

• диабет
• повышенное кровяное давление
• у членов семьи ранее встречались болезни почек
• возраст старше 50 лет
• длительное потребление лекарств, которые могут повредить почки
• лишний вес или ожирение

 

Каковы симптомы хронической болезни почек?

Если хроническая болезнь почек прогрессирует, то в крови повышается уровень содержания конечных продуктов обмена веществ. Это, в свою очередь, является причиной плохого самочувствия. Могут возникнуть разные проблемы со здоровьем – такие как повышенное кровяное давление, малокровие (анемия), болезни костной ткани, преждевременное обызвествление сердечно-сосудистой системы, изменение цвета, состава и объема мочи (см. Осложнения хронической болезни почек).

 

При прогрессировании болезни основными симптомами могут быть:

• слабость, чувство обессиленности
• одышка
• проблемы со сном
• отсутствие аппетита
• сухая кожа, зуд кожи
• мышечные спазмы, особенно по ночам
• отеки в ногах
• отеки вокруг глаз, особенно по утрам

 

Стадии тяжести хронической болезни почек

Всего имеется пять стадий тяжести хронической болезни почек (см. таблицу 1). Стадия тяжести повреждения почек зависит от скорости клубочковой фильтрации (СКФ), с помощью которой оценивается функция почек. От стадии тяжести хронической болезнью почек зависит дальнейшее лечение.
 
Таблица 1. Стадии тяжести болезни почек

Стадия тяжести	Описание	СКФ
1	Имеет место повреждение почек (альбуминурия или белок в моче), но при этом СКФ в пределах нормы.	СКФ > 90 мл/мин
2	Небольшое снижение СКФ	СКФ 60–89 мл/мин
3A 3B	Умеренное снижение  СКФ (возникают ранние симптомы почечной недостаточности)	СКФ 45-59 мл/мин   СКФ 30-44 мл/мин
4	Тяжелое снижение СКФ (т.е. стадия предиализа, возникают поздние симптомы почечной недостаточности).	СКФ 15-29 мл/мин
5	Конечная, терминальная стадия почечной недостаточности (возникает уремия, необходима почечно-заместительная терапия).	СКФ

 

Регулярно посещайте врача и обязательно делайте анализы именно с той частотой, как это было предписано врачом. Обязательно обсудите возникшие жалобы и проблемы с Вашим лечащим врачом или медсестрой. Ни в коем случае не занимайтесь самолечением и самостоятельной постановкой диагноза.

 

 Для диагностики болезни почек существует два простых анализа, которые Вам может назначить семейный врач.
 
Анализ крови: скорость клубочковой фильтрации (СКФ) и уровень креатинина в сыворотке. Креатинин является одним из тех конечных продуктов обмена белка, уровень которого в крови зависит от возраста, пола, объема мышечной массы, питания, физической активности, от того, какие продукты перед сдачей пробы (например, было съедено много продуктов из мяса), а также некоторых лекарств. Креатинин выделяется из организма через почки, а если работа почек замедляется, то уровень креатинина в плазме крови увеличивается. Определение уровня креатинина само по себе недостаточно для диагностики хронической болезни почек, поскольку ее значение начинает превышать верхний предел нормы только тогда, когда СКФ уменьшилась в два раза. СКФ рассчитывается при помощи формулы, включающей четыре параметра, которые учитывают показание уровня креатинина, возраст, пол и расу пациента. СКФ показывает, на каком уровне находится способность почек к фильтрации. В случае хронической болезни почек показатель СКФ показывает стадию тяжести болезни почек (см. таблицу 1).

 

Анализ мочи: в моче определяется содержание альбумина, кроме этого опре- деляется отношение к друг другу значений альбумина и креатинина в моче. Альбумин — это такой белок в моче, который обычно попадает в мочу в минимальных количествах. Даже небольшое увеличение уровня альбумина в моче у некоторых людей может быть ранним признаком начинающейся болезни почек, особенно у тех, у кого есть диабет и повышенное кровяное давление. В случае нормальной функции почек альбумина в моче должно быть не больше чем 3 мг/ ммоль (или 30 мг/г). Если выделение альбумина увеличивается еще больше, то это уже говорит о болезни почек. Если выделение альбумина превышает 300 мг/г, то в мочу выделяются и другие белки и это состояние называют протеинурией.

 

 

Если почка здорова, то альбумин не попадает в мочу. В случае поврежденной почки альбумин начинает поступать в мочу.

Если после получения результатов анализа мочи у врача появится подозрение, что имеет место болезнь почек, то дополнительно проводится повторный анализ мочи на альбумин. Если альбуминурия или протеинурия обнаруживается повторно в течение трех месяцев, то это говорит о хронической болезни почек.
 

Дополнительные обследования

Ультразвуковое обследование почек: при диагностике хронической болезни почек является обследованием первичного выбора. Ультразвуковое обследование позволяет оценивать форму почек, их размер, расположение, а также определить возможные изменения в ткани почек и/или другие отклонения, которые могут препятствовать нормальной работе почек. Ультразвуковое обследование почек не требует специальной подготовки и не имеет рисков для пациента.

 

При необходимости и при подозрении на урологическое заболевание могут назначить ультразвуковое обследование мочевыводящих путей (а также анализ остаточной мочи), для мужчин могут назначить и ультразвуковое обследование предстательной железы и направить на консультацию к урологу. При необходимости и при подозрении на гинекологическое заболевание женщину направляют на консультацию к гинекологу.

 

Что нужно знать об обследовании с контрастным веществом, если у Вас хроническая почечная болезнь?

Такие диагностические обследования, как магнитно-резонансная томография, компьютерная томография и ангиография используются для диагностики и лечения разных заболеваний и травм. Во многих случаях используются внутривенные и внутриартериальные контрастные вещества (с содержанием йода или гадолиния), что позволяет увидеть исследуемые органы или кровеносные сосуды.

 

Что особенно важно сделать перед проведением обследования с конт­растным веществом?

Если Вам назначили обследование с контрастным веществом, то нужно определить свою СКФ.

 

Вместе с лечащим врачом Вы сможете обсудить и оценить пользу или вред своему здоровью. Если обследование все же необходимо провести, соблюдайте следующие правила подготовки:

• За день до обследования и день после обследования пейте много жидкости (воду, чай и др.). Если Вы находитесь на лечении в больнице, то Вам через вену инфузионным путем введут необходимое количество жидкости. При нахождении на больничном лечении после обследования с контрастным веществом (в течение 48-96 часов) обычно назначается определение уровня креатинина в крови для оценки почечной функции. В амбулаторном обследовании с контрастным веществом Вашу почечную функцию сможет оценить Ваш семейный врач.
• Обсудите со своим лечащим врачом вопросы о том, какие лекарства нельзя принимать до обследования с контрастным веществом. Некоторые лекарства (антибиотики, лекарства против повышенного давления и др.) вместе с контрастными  веществами  начинают  действовать  как  яд.  За  день  до  и день после обследования ни в коем случае нельзя принимать метформин – лекарство от диабета.
• Между двумя обследования с контрастным веществом при первой же воз- можности нужно оставить достаточно времени, что контрастное вещество, которое использовали при первом обследовании, успело выйти из организма. Важно исключать повторные обследования с большим объемом контрастного вещества.

 

Как действует контрастное вещество на почки?

Иногда контрастное вещество может повредить работу почек. Самым большим риском является повреждение почек именно у больных хронической болезнью почек. Существует два редко встречающихся, но очень серьезных заболевания, которые могут возникнуть вследствие введения контрастного вещества: нефро- патия и нефрогенный системный фиброз.

 

Что такое нефропатия, возникшая вследствие введения контрастного вещества?

Нефропатия, возникшая вследствие введения контрастного вещества, встре- чается редко, она может возникнуть у примерно 6% пациентов. Риск заболеть особенно высок у диабетиков, а также у людей с хронической болезнью почек.
 
В случае нефропатии, вызванной контрастным веществом, возникает резкое снижение функции почек в течение 48-72 часов после обследования. В боль- шинстве случае это состояние проходит и человек поправляется, но в редких случаях могут возникнуть серьезные проблемы как в почках, так и в сердечно- сосудистой системе.
 

Что такое нефрогенный системный фиброз?

Нефрогенный системный фиброз является очень редким, но тяжелым заболеванием, которое повреждает кожу и другие органы. Нефрогенный системный фиброз представлен у некоторых пациентов с хронической болезнью почек на последних стадиях развития (4%), которые прошли магнитно-резонансную томографию с контрастным веществом, включающим гадолиний. Болезнь может развиться в течение периода от 24 часов до 3 месяцев начиная со дня проведения с контрастным веществом, включающим гадолиний.
 
Данное заболевание является очень редким и у людей с легким нарушением функций почек или с нормальной функцией почек возникновение нефрогенного системного фиброза замечено не было.
 

Знайте значение своих основных показателей – скорость клубочковой фильтрации (СКФ) и уровень креатинина в сыворотке. Попросите Вашего врача объяснить их значение. ​Если Вам нужно сделать обследования  с контрастным веществом (например компьютерная томография, ангиография, магнитно-резонансная томо- графия), то обсудите это прежде всего с Вашим врачом и следуйте его указаниям.

 

Возможности лечения хронической болезни почек зависят от стадии тяжести болезни почек, от сопутствующих заболеваний и других проблем со здоровьем.

 
Лечение может включать в себя:

• Лечение повышенного кровяного давления
• Лечение диабета
• В случае лишнего веса – его снижение.
• Изменение образа жизни: здоровое питание, уменьшение количества по- требляемой соли, достаточная физическая активность, отказ от курения, ограничение потребления алкоголя (см. Чем Вы сами можете помочь лечению?).
• Лечение диализом и пересадка почки в случае хронической болезни почек на последних стадиях тяжести развития (стадия тяжести 5).
• Психологическая консультация и поддержка.

 

Лечение высокого кровяного давления в случае хронической болезни почек

 Что такое кровяное давление?

Кровяное давление –  это давление, которое создается текущей в кровяных сосудах кровью на стенки  кровяных сосудов.  Единицей измерения кровяного давления является миллиметр ртутного столба (сокращенно мм рт. ст.) и кровяное давление определяется двумя числами –  систолическое и диастолическое кровяное давление –  например, 130/80 мм рт. ст. Систолическое давление или верхнее значение давления, означает уровень давления крови в момент, когда сердце выбрасывает  кровь  из  камеры, т.е.  при  сжатии сердца.

Диастолическое давление или нижнее значение давления, означает уровень давления крови в момент, когда сердце находится в моменте расслабления. 

Повышенное кровяное давление (гипертония) является распространенным заболеванием и часто сам человек не знает, что его показатель давления выше нормы. При прогрессировании болезни основными симптомами могут быть:

 

•    головная боль

•    учащенное сердцебиение

•    усталость

•    нарушение равновесия

 

Нелеченое повышенное давление может стать причиной поражения почек, заболеваний сердечно-сосудистой системы, инсульта или глазных болезней. Повышенное кровяное давление может стать причиной повреждения почечных артерий и снизить функциональную способность почек. Почки с поврежденными артериями больше не могут выводить из организма конечных продуктов обмена веществ или излишнюю жидкость. Из-за излишней жидкости давление начинает повышаться еще больше.

 

Важно удерживать давление крови в пределах нормы. Независимо от возраста давление крови не должно превышать 140/90 мм рт.ст..

 

Если  у  Вас  есть  хроническая  болезнь  почек  и  присутствуют  дополнительные факторы риска (например альбуминурия, диабет, заболевания сердечно- сосудистой системы), то давление крови нужно удерживать на уровне 130/80 мм рт.ст..

 

Лучшим способом для измерения кровяного давления и для удержания его под контролем является самостоятельное измерение кровяного давления на дому (и в аптеке) при помощи аппарата для измерения кровяного давления.

 

Обсудите план лечения со своим лечащим врачом. При необходимости врач направит Вас на контрольное обследование к кардиологу или глазному врачу. Кроме приема лекарств в виде таблеток и контроля кровяного давления важную роль в лечении играет здоровый образ жизни (см. Чем Вы сами можете помощь лечению?).

 

 

Лечение диабета в случае хронической болезни почек

 Что такое диабет?

 

Диабет является хронической болезнью, в ходе которой  содержание  сахара в крови превышает нормальные показатели. Также возникают нарушения обмена углеводов, жиров и белков. В норме у здорового человек поджелудочная железа выделяет инсулин в количестве,  достаточном для  уравновешивании уровня содержания сахара в крови. В случае диабета выделение инсулина из поджелудочной железы нарушается и инсулина выделяется слишком мало или его выделение прекращается. Поэтому начинает расти уровень сахара в крови. Такое состояние начинает нарушать работу мышц и многих других органов, в том числе почек, сердца, кровяных сосудов, нервов и глаз.

 
Диабет I типа

 

Обычно начинается в детстве и возникает, если организм не может продуцировать инсулин в нужном количестве. Для удержания уровня сахара в крови под контро- лем всегда используется лечение инсулином.

 
Диабет II типа

 

Может формироваться медленно и сначала без симптомов. Причинами развития диабета II типа преимущественно являются наследственность (наличие заболе- вания у близких родственников), излишний вес, метаболический синдром (повышенное давление, ожирение в поясничной области, повышенное кровяное давление), а также диабет беременных. Если у человека диабет II типа, его организм по-прежнему продуцирует инсулин, но его уровень очень низок или его нельзя использовать правильным способом.

 

В случае диабета II типа уровень сахара иногда возможно удерживать под контролем при помощи правильного питания/диеты или физической активности, но обычно все же необходимо лечение таблетками и/или инсулином.

Для профилактики повреждения почек и/или при замедления прогрессирования заболеваний очень важно удерживать уровень сахара в крови под контролем. По результатам многих обследований лучшее значение гликированного гемоглобина (HbA1c) у людей с диабетом было 53 ммоль/моль или менее 7%.

 

Уровень крови в крови можно измерить самостоятельно при помощи глюкометра. Так Вы сможете сами измерить уровень сахара в крови и следить за удержанием его на правильном уровне. Спросите совета и дополнительной информации у своего семейного врача/медсестры, эндокринолога или мед- сестры, специализирующейся на диабете.

 

Для  измерения  уровня  сахара  в  крови  лучше  всего  подходит  время  перед едой (натощак) или через 1,5-2 часа после приема пищи. Ниже приведены рекомендуемые значения уровня сахара в крови.

 

Сахар в крови (ммоль/л)	В норме	Слишком высокий
До еды		> 6,5
1,5–2 часов после еды		> 8,0
Гликогемоглобин HbA1C (в %)		> 8,0
Гликогемоглобин HbA1C (в ммоль/моль)		> 64

 

Если у Вас высокое давление или диагностирована гипертония, Вы должны знать рекомендуемый уровень кровяного давления и держать его под контролем. Принимайте лекарства от гипертонии согласно назначенной врачом схеме лечения. Если у Вас диабет, контролируйте уровень сахара в крови, придерживайтесь назначенной диеты и правильно принимайте лекарства.

 

Что нужно знать о лекарствах, если у Вас хроническая болезнь почек?

 Лекарства от гипертонии

 

В случае хронической почечной болезни для лечения гипертонии используются ингибиторы ангиотензинпревращающего фермента (АПФ) – эналаприл, рами- прил, фозиноприл, каптоприл и др., или блокаторы рецепторов ангиотензина II (БРА) — например, валсартан, тельмисартан, лосартан, олмесартан, кандесартан. Исследования показали, что данные лекарства задерживают прогрессирование хронической болезни почек.

 

В то же время данные лекарства повышают риск возникновения гипрекалиемии (содержание калия в сыворотке крови поднимается на опасный уровень), риск увеличивается при одновременном употреблении обоих групп лекарств. Риск гиперкалиемии увеличивается в  связи с  уменьшением показателем почечной функции (СКФ).

 

Всем людям с хронической болезнью почек рекомендуются регулярные проверки уровня СКФ у семейного врача или другого лечащего врача, частота проверок зависит от функций почек и сопутствующих рисков.

 
Лекарства против диабета

 

Первичным выбором лекарств при лечении диабета II типа является метформин. Метформин применяют с целью контроля уровня сахара в крови и уменьшения содержания холестерина, и кроме этого он уменьшает риск возникновения сердечно- сосудистых заболеваний. В случае хронической болезни почек из-за нарушенной функции почек присутствует риск возникновения ацидоза, обусловленного приемом лекарств.

 

Если Ваш СКФ от 30 до 45 мл/мин/1,73 м2 (стадия G3B), то дозу принимаемого метформина нужно уменьшить, если Ваш СКФ меньше 30 мл/мин/1,73 м2 (стадия G4–G5), то прием лекарства нужно уменьшить и использовать для этого другие лекарства. Обсудите план лечения со своим лечащим врачом.

 

 

Другие распространенные лекарства, которые используют для лечения разных заболеваний

 
Статины
 
Статины используются для профилактики заболеваний сердечно-сосудистых заболеваний. Статины уменьшают содержание холестерина в крови. Использование статинов у пациентов с хронической болезнью почек дает хорошие результаты при профилактике серьезных сердечно-сосудистых заболеваний.
 
Аспирин
 
Аспирин часто используют в первичной профилактике сердечно-сосудистых заболеваний. Аспирин обладает разжижающим кровь свойством и поэтому вместе с потреблением аспирина повышается риск кровотечений. Если у Вас есть какое-либо заболевание сердечно-сосудистой системы, то при приеме аспирина Вы должны оценить вместе с врачом соотношение возможной пользы и риска кровотечения, при этом надо учитывать состояние своего здоровья и сопутствующие заболевания.
 
Нестероидные противовоспалительные средства
 
Если Вы регулярно употребляете нестероидные противовоспалительные средства (НПВС) — например, ибупрофен, напроксен, диклофенак или целекоксиб, то желательно проводить проверку функции почек не реже раза в год. Избегайте прием НПВС, если Ваш показатель СКФ слишком низок (до 30 мл/мин/1,73 м2). Не принимайте НПВС вместе с аспирином. Если кардиолог назначил Вам аспирин, проконсультируйтесь с врачом, какие лекарства для лечения болезней суставов и лечения боли можно будет безопасно принимать вместе с ним.
 
Дигоксин
 
Дигоксин — это широко используемое лекарство для лечения сердечной недостаточности и определенных типов нерегулярной сердечной деятельности. В случае хронической болезни почек дигоксин нужно принимать осторожно и учитывать состояние почечной функции. При уменьшении почечной функции концентрация дигоксина в крови может увеличится и вследствие этого может возникнуть накопление дигоксина в организме.

Антибиотики

 

Аминогликозиды являются антибиотиками определенного типа, которые используются для лечения разнообразных бактериальных заболеваний (например воспаление легких, острый бронхит и другие воспалительные заболевания). Использование аминогликозидов является распространенной причиной токсического повреждения почек, возникающего из-за приема лекарств (нефротоксических лекарств). Иногда все же прием аминогликозидов необходим. Аминогликозиды назначает врач, который при помощи анализа крови контро- лирует и  концентрацию лекарства в крови.

 
Витамин D

 

До начала приема витамина D обязательно проконсультируйтесь со своим семейным или лечащим врачом. В случае недостатка витамина D и хронической болезни почек желателен прием витамина D, исходя из определенного уровня содержания витамина D (25-OH).

 

Чтобы избежать передозировки витамина D, нужно отслеживать уровень витамина D в крови, частоту контрольных обследований назначает семейный врач.

 

Уровень витамина D в сыворотке:
	авитаминоз
25–50 nmol/L	тяжелый гиповитаминоз
50–75 nmol/L	гиповитаминоз
> 75 nmol/L	достаточный уровень
> 300 nmol/L	токсичный уровень

Источник: Haiglate Liit

При приеме витамина D могут возникнуть побочные действия, которые могут зависеть от стадии тяжести хронической болезни почек (излишнее количество кальция в крови, быстрое прогрессирование хронической болезни почек и др.).

 

Используйте только те лекарства, которые были назначены и разрешены врачом. Некоторые лекарства могут повредить почки. Знайте наименования своих лекарств и их дозы. Принимайте их только так, как это было предписано врачом. Используйте только такие пищевые добавки и витамины, которые Вам порекомендовал Ваш врач. Обязательно обсудите возникшие вопросы, связанные с лекарствами, вита- минами и пищевыми добавками с Вашим лечащим врачом или медсестрой. При посещении врачей всегда информируйте их, что у Вас хроническая болезнь почек. Вы также должны проинформировать лечащего врача о том, что другой врач назначил Вам какой-либо курс лечения.

  
 

Осложнения хронической болезни почек

Возникновение осложнений хронической болезни почек зависит напрямую от тяжести нарушения функций почек, что может быть обнаружено при помощи определения уровня СКФ и числовых показателей альбуминурии/протеинурии. При уменьшении СКФ осложнения встречаются чаще и они становятся более тяжелыми.

 
Основные осложнения:

• Недоедание, одной из причин которого может быть недостаточное количество калорий и/или белка в пище.
• Метаболический  ацидоз  –  это  нарушение  кислотно-щелочного  баланса, причиной которого является нарушенная работа почек. Почки не фильтруют достаточно крови и из-за этого уменьшается выделение кислоты (ионов водорода).
• Содержание в крови калия начинает превышать норму (гиперкалиемия), если выделение калия уменьшается из-за нарушения функций почек. Причиной этого может быть потребление продуктов с большим содержанием калия и прием лекарств, которые нарушают выделение калия (например, ингибиторы ангиотензинпревращающего фермента, блокаторы рецепторов ангиотензина II, диуретики и др).
• Нарушения баланса минеральных веществ (недостаток кальция и витамина D и излишнее содержание фосфора) и болезни костной системы (ренальная остеодистрофия). Риск появления заболеваний костной системы больше всего тогда, когда хроническая болезнь почек достигает стадии тяжести 3a-5. Уровень в крови фосфора, витамина D и кальция оценивается при проведении анализа крови.

Заболевания костной системы являются частыми осложнениями хронической болезни почек, поскольку из-за повреждения почек из организма через кровь не выделяются излишние фосфаты и таким образом возникает гиперфункция паращитовидной железы (увеличивается уровень гормона паращитовидной железы – паратгормона), что, в свою очередь, является причиной вымывания кальция из костей.

 

Такие нарушения баланса содержания кальция и фосфора приводят в случае отсутствия лечения к нарушению окостенения, болям в костях и переломам. В случае нарушения баланса кальция и фосфора образования костной ткани (кальцификаты) начинают покрывать внутренние органы и кровеносные сосуды, что является причиной нарушения функционирования данных органов.

• Анемия может возникнуть вследствие нарушенного эритропоэза (эритро- поэзом называют процесс образования красных кровяных телец или эритро- цитов) и низкого уровня железа в крови.
• Заболевания сердечно-сосудистой системы, которые способствуют дисли- пидемии (увеличение содержания холестерина в крови и изменение его структуры).

Хроническая болезнь почек часто сопровождается заболеваниями сердца. Из-за небольшой физической активности, неправильного питания и лишнего веса может увеличиться уровень холестерина в крови, что в свою очередь, может повредить артериальные кровеносные сосуды во всех органах и увеличить риск появления сердечно-сосудистых заболеваний.

 

Анемия в случае хронической болезни почек

 

Если почки заболели или повреждены, они не продуцируют в достаточном количестве эритропоэтин (ЭПО). Эритропоэтин, выработанный почками, не- обходим для формирования в костном мозге красных кровяных телец (эритроцитов). Эритроциты занимаются транспортировкой кислорода в организме. Если почки не вырабатывают в достаточном количестве эритропоэтин, и из-за этого уменьшается количество эритроцитов, то начинает развиваться малокровие или анемия. Анемия возникает у большинства пациентов с хронической болезнью почек.

 

Другой распространенной причиной возникновения анемии является недостаточное содержание железа, витамина В и фолиевой кислоты.

Симптомы анемии:

• бледность
• чувство усталости
• нехватка энергии в ежедневной деятельности
• отсутствие аппетита
• нарушения сна
• снижение концентрации внимания
• головокружения и боли в голове
• учащенное сердцебиение
• одышка и нехватка воздуха

 

Анемия встречается чаще всего у пациентов:

• с умеренно и тяжело пораженной функцией почек (стадия тяжести хрони- ческой болезни почек 3 или 4)
• с конечной стадией почечной недостаточности (стадия тяжести 5)

 

Не у всех людей с хронической болезнью почек появляются симптомы анемии. Если у Вас хроническая болезнь почек, то для проверки на возможную анемию нужно определять уровень гемоглобина (Hb) в крови не реже одного раза в год. Гемоглобин является частью красных кровяных телец, которые переносят кислород по всему телу. При слишком низком уровне гемоглобина мы имеем дело с анемией — важно выяснить причину анемии, чтобы запланировать правильную схему лечения.

 

Лечение анемии зависит от видов вызывающих ее причин. Лечение анемии очень важно, так как оно помогает предупреждать заболевания сердца и возникновение других проблем со здоровьем. Если у Вас уже есть какое-либо заболевание сердца, то лечение анемии поможет уменьшить риск его прогрессирования.

 

Возможности лечения анемии:

• Специальное лечение лекарствами, стимулирующими эритропоэтин (ESA). Врач обсудит с Вами пользу и риски ESA до начала лечения и проконтролирует действие ESA во время лечения. Лечение ESA не всегда оправдано, иногда достаточно приема препаратов с железом.
• Железосодержащие  препараты.  Для  большинства  людей  прием  железо-содержащих препаратов безопасен. Если у Вас аллергия на некоторые лекарства, сообщите об этом врачу. В некоторых редких случаях побочными действиями препаратов железа могут быть низкое кровяное давление, тошнота, рвота, понос, и возникновение избытка железа в организме. Некоторые реакции могут быть опасными и повредить здоровью.
• Врач сделает анализ Вашей крови для контроля содержания в ней железа и вынесет решение по поводу более безопасного и правильного метода для приема препаратов с железом. Железо можно принимать как в виде еды, таблеток, так и через инъекции.
• Витамин B₁₂ или фолиевая кислота. Эти препараты помогают сбалансировать лечение анемии. Для того, чтобы помочь обеспечить согласованное и безопасное лечение, врач может в случае хронической болезни почек и анемии порекомендовать Вам прием витамина  В₁₂ и фолиевой кислоты или добавить в Ваш рацион содержащие их продукты.
• Переливание  крови.  Если  уровень  гемоглобина  в  Вашей  крови  упадет на слишком низкий уровень, то Вам могут назначить переливание крови (красных кровяных телец). Красные кровяные тельца вводят в Ваш организм через вену и это увеличит их содержание в крови, что, в свою очередь, увеличит и снабжение организма кислородом.

 

Старайтесь быть активными в процессе поддержания своего здоровья. Ищите и находите информацию о хронической болезни почек и ее лечении. Обязательно обсудите возникшие вопросы с Вашим лечащим врачом или медсестрой.

  
 

В случае хронической болезни почек нет какой-либо определенной показанной для данного заболевания диеты. Ваш лечащий врач проконсультирует Вас на тему рекомендаций по режиму питания согласно тому, как изменяется функция почек во время болезни. Врач оценит на основании результатов анализов крови, получаете ли Вы из пищи необходимые питательные вещества и калории в достаточном количестве. При прогрессировании хронической болезни почек может начаться накопление некоторых веществ в организме (например, калий). В случае хронической болезни почек важно питаться полноценно, следить за объемом пищи и ее разнообразием. Все это поможет почкам лучше справиться со своей функцией. Отслеживание диеты при помощи Вашего лечащего врача и ее целесообразное изменение поможет защитить Ваши почки и предупредить прогрессирование хронической болезни почек. В случае легкого поражения почек в качестве основы режима питания можно взять так называемую пирамиду питания, но в случае тяжелого поражения почек диету нужно обязательно согласовать с врачом.

Определите свой интервал здорового веса и старайтесь удерживать Ваш вес в его пределах. Интервал здорового веса можно легко рассчитать при помощи формулы индекса массы тела (ИМТ) (вес человека в килограммах делят на возведенный в квадрат рост человека в метрах). Лучше обсудить дополнительно с врачом, насколько действительны для Вас полученные значения.

 
Индекс массы тела:

•  до 19 – недостаточная масса телa
• 19-24,9 – нормальный вес
• 25-29,9 – избыточная масса тела
• более 30 – ожирение

Если Вы слишком много теряете в весе, Ваш врач может порекомендовать специальные пищевые добавки. Если же вес тела слишком большой, это является большой нагрузкой для почек. В данном случае нужно обсудить с врачом, как именно можно понемногу снизить вес, без того, чтобы это было опасным для Вашего здоровья. Если вес тела увеличивается слишком быстро, обязательно проинформируйте об этом врача. Внезапное увеличение веса тела, которое сопровождается отеками, проблемами с дыханием и увеличением кровяного давления, может быть знаком того, что в Вашем организме накопляется слишком много жидкости.
 
Натрий
 
Натрий – это минеральное вещество, которое помогает регулировать обмен жидкости между кровью и тканями в организме, функции нервной системы и сохранять кислотно-щелочной баланс. Излишний натрий влияет на объем жидкости в организме и это может быть причиной увеличения кровяного давления, а также отека ног. В случае хронической болезни почек нужно ограничить содержание натрия в пище.
 
Натрий находится в большом количестве в соли, а также в продуктах, в которые добавлена соль. Больше всего соли находится в готовых соусах (например соевый соус), в приправах (чесночная или луковая соль), в готовых продуктах (супы в банках, консервы, сухие супы, бульоны), в обработанных продуктах (например ветчина, бекон, колбасы, копченая рыба), в соленых снэках, картофельных чипсах, соленых орехах и печеньях, в большинстве продуктов быстрого приготовления.

Некоторые рекомендации для уменьшения потребления соли:

• Покупайте свежие продукты и готовьте из них дома.
• Выбирайте продукты с меньшим содержанием соли. Не используйте при приготовлении продуктов соли больше, чем одну щепотку.
• Избегайте добавления соли во время еды.
• При добавлении приправ используйте свежие или сушеные травы и пряности, лимонный сок, ароматический уксус.
• Не используйте заменители соли, если врач их не рекомендовал. Большинство заменителей соли содержит излишнее количество калия.
• Старайтесь не есть фастфуд и готовые продукты, так как они содержат много скрытой соли.
• Внимательно читайте этикетки, чтобы выбирать продукты с меньшим содержанием соли.

 
Белки
 
Белки необходимы для нормальной деятельности мышц и тканей, для заживания ран и борьбы с инфекциями. Белки могут быть животного и растительного происхождения. Для ежедневной деятельности необходимы оба вида белков. Источниками животных белков являются, например, яйца, рыба, курица, красное мясо, молочные продукты и сыр. Источниками растительных белков являются овощи и зерновые культуры, бобовые и орехи.
 
В  случае  хронической  болезни  почек  потребление  как  слишком  большого, так и слишком малого количества белка может ухудшить состояние Вашего здоровья.  Сбалансированное  потребление  белков  поможет  Вам  уменьшать как нагрузку на почки, так и содержание конечных продуктов обмена веществ в крови, и таким образом замедлить прогрессирование заболевания. В то же время белковые продукты нельзя полностью исключать из рациона, так как безбелковая диета может стать причиной слабости, усталости и недоедания. Врач поможет Вам определить, сколько белка должна содержать Ваша пища в зависимости от состояния функции почек. Если из-за хронической болезни почек в пище ограничено содержание белков, то это значит, что может существенно уменьшиться и источник калорий. В таком случае Вы должны получать недостающие калории из других источников, которые не содержат белка. Например, можно увеличить потребление углеводов или добавить в свой рацион растительные жиры.

Некоторые рекомендации для разумного потребления белков:

• Вы должны знать, какое количество белков Вы можете потреблять за один день.
• Изучите, какие продукты содержат белок и выберите среди них наиболее подходящие для Вас.
• Старайтесь съедать за один раз небольшое количество белка.

 
Калий

 

Калий является важным минеральным веществом, которое помогает правильной работе мышц, нервов и сердца. Слишком высокое или слишком низкое количество калия в крови может быть опасным для организма. Обычно излишний калий удаляется из организма через почки. Если хроническая болезнь почек прогрессирует, то уровень калия в крови начинает расти, поскольку почки не способны более выводить из организма излишний калий (см. “Осложнения хронической болезни почек”). Уровень в крови калия оценивается регулярно при проведении анализа крови. Если содержание калия в крови слишком низкое, Ваш врач может назначить заменители калия. В случае, если содержание калия слишком высокое, назначаются лекарства, которые могут сбалансировать уровень калия в крови. Содержание калия в организме можно успешно регулировать и при помощи изменения диеты.

 

Если Вы должны ограничить потребление продуктов, содержащих калий, то:

• Изучите, какие продукты содержат наибольшее и наименьшее количество калия и делайте выбор в сторону здорового рациона.
• Внимательно читайте этикетки, чтобы выбирать продукты, не содержащие хлорид калия.

Фосфор и кальций

 

Фосфор является минеральным веществом, играющим важную роль в функционировании клеток, в регуляции мышечной работы, деятельности мозга и нервной системы, в формировании зубов и костей. Фосфор получают прежде всего из продуктов животного происхождения. Здоровые почки выделяют из организма излишние фосфаты, но в случае хронической болезни почек на далеко зашедших стадиях почки могут не справляться с этой задачей.

 

Кальций является минеральным веществом, важным для формирования цельных, здоровых костей и зубов, для свертывания крови и для функционирования сердца и нервов. Несколько продуктов, которые являются хорошими источниками кальция, часто содержат слишком много фосфора.

Если содержание фосфора в крови слишком большое, то содержание кальция уменьшается и кальций вымывается из костей. Кальций начинает накапливаться в кровеносных сосудах, суставах, мышцах и сердце – там, где обычно он не должен быть (см. “Осложнения хронической болезни почек”).
 
Для того,  чтобы  предупредить  вымывание  кальция  из  костей  и  уменьшить уровень фосфатов в крови, нужно ограничить потребление продуктов, которые содержат в большом количестве фосфор (например молочные продукты, бобы, горох, орехи, семена, продукты из зерновых культур, кока-кола).
 
Врач может назначить Вам лекарства, которые называют фосфор-связывающими препаратами. Лекарство нужно принимать во время еды согласно назначенной врачом частоте. Лекарство связывает фосфор таким образом, что он не может попасть в кровь.

•  В некоторые упакованные продукты добавляется фосфор. Чтобы избежать потребление излишнего фосфора, обязательно прочитайте этикетку.

Потребление жидкости

 

В случае легкой и умеренной стадии тяжести хронической болезни почек потребление жидкости обычно не ограничивают. Обсудите с врачом или медсестрой, сколько Вы должны потреблять жидкости. Если Вы чувствуете, что в теле начи- нает накапливаться жидкость и ноги опухают, обязательно проинформируйте об этом врача. Если болезнь почек все больше прогрессирует, может понадобится ограничение суточных объемов потребляемой воды.

 

Если врач предписал Вам ограниченное потребления жидкости, то:

 

• Уточните, какое максимальное количество жидкости Вы можете потреблять за сутки. Каждый день начинайте с наполнения кувшина разрешенным количеством воды. Если в течение дня Вы пьете также кофе или чай, вылейте из кувшина соответствующее количество жидкости. Если кувшин опустел, то это значит, что уже Вы использовали назначенный лимит жидкости.
• Нужно помнить, что многие твердые продукты также содержат жидкость, также нужно для расчета потребляемой жидкости необходимо учитывать и жидкость в супах.
• Старайтесь выбирать полезные здоровью напитки. Контролируйте содер- жание сахара, фосфора и кальция в напитках.
• Если иногда Вы едите консервы, то жидкость из консервов также учитывайте в расчете дневного лимита или сливайие лишнюю жидкость из консервной банки перед едой.

Если Вы вегетарианец
 
Если Вы вегетарианец, то oбязательно проинформируйте об этом своего врача. Диета вегетарианцев может содержать продукты со слишком большим количеством калия и фосфора, и, в то же время, содержать меньше белка. С каждодневной пищей нужно получать сбалансированное и правильно скомбинированное количество растительных белков и необходимое количество калорий. В то же время нужно держать под контролем уровень калия и фосфора в крови. Если еда недостаточно калорийна, то для производства энергии организм начинает потреблять белки.
 

Если Вы должны ограничить потребление какого-либо пищевого продукта, обсудите со своим врачом или медсестрой, как правильно построить свой пищевой рацион, чтобы с ежедневной порцией еды Вы все же получали необходимые питательные вещества и калории. ​Учитесь читать этикетки на упаковках продуктов, чтобы знать, сколько натрия, белка, калия, фосфора и кальция содержится в разных пищевых продуктах. Если у Вас есть лишний вес, постарайтесь достичь снижения веса тела. Снижение  веса тела поможет почкам дольше работать в  нормальном режиме. Если вес тела увеличивается слишком быстро, обязательно проинформируйте об этом врача. Пейте достаточно жидкости. Уменьшите количество потребляемой с пищей соли.

  

Потребление алкоголя и курение

Курение может оказывать серьезное долговременное действие на функции почек. Курение повреждает кровеносные сосуды. Люди с хронической болезнью почек чаще подвержены заболеваниям сердечно-сосудистой системы, чем здоровые люди. Курение играет при этом роль вспомогательного фактора риска. Если у Вас хроническая болезнь почек, то вместе с врачом нужно найти лучший способ бросить курить.

В случае хронической болезни почек потребление алкоголя не противопоказано полностью. Однако принимать алкоголь можно только в очень умеренных количествах. Излишнее потребление алкоголя может повредить печень, сердце и мозг и стать причиной серьезных проблем со здоровьем.

Женщинам не рекомендуется употреблять алкоголь в количестве более 1-2 единиц, а мужчинам – более 2-3 единиц за день. В течение одной недели по крайней мере три дня подряд нужно сделать безалкогольными. Одна единица алкоголя приравнивается с 10 граммами абсолютного алкоголя. Одной единицей является, например, крепкий алкогольный напиток (4 сл), рюмка вина (12 сл) или 250 мл 4% пива.

Физическая активность

 

Физическая активность и занятия спортом в случае хронической болезни почек не противопоказаны. Наоборот, достаточный объем физической активности помогает лучше справляться с болезнью.

 

Умеренная физическая активность важна, так как:

• дает Вам энергию
• улучшается сила и упругость мышц
• помогает Вам расслабиться
• помогает удерживать кровяное давление под контролем
• уменьшает содержание холестерина и триглицеридов в крови
• улучшает сон, делает его более глубоким
• помогает удерживать здоровый вес
• помогает предупреждать возникновение заболеваний сердца и диабета
• растет уверенность в себе и улучшается общее самочувствие

Каждый день Вы  можете тренироваться только небольшой период времени, но влияние тренировки длится весь день. До начала регулярных тренировок обязательно поговорите со  своим врачом. Врач может помочь Вам  выбрать подходящие виды спорта исходя из Вашего состояния здоровья и раннего опыта тренировок. При необходимости лечащий врач направит Вас на консультацию к врачу восстановительной медицины.
 
Хорошо подходят аэробные тренировки – ходьба, скандинавская ходьба, походы, плавание, водная гимнастика, езда на велосипеде (как в помещениях, так и на открытом воздухе), езда на лыжах, аэробика или другая деятельность, где необходима работа большой группы мышц. Если предпочитаются более спокойные тренировки, то для этого хорошо подходит йога.

Если Вы ранее не занимались спортом регулярно, то начинайте с легких тренировок, которые длятся 10-15 минут в день. Постепенно увеличивая нагрузку, Вы можете увеличить продолжительность тренировки до 30-60 минут и Вы тренироваться в большинстве дней недели. Начните свою тренировку с разминки и заканчивайте растяжкой, эти упражнения помогут Вам предупредить травмы. Старайтесь встроить свой график тренировок в план дня — тренировки можно проводить, например, утром или вечером. После основного приема пищи нужно подождать с тренировкой примерно один час. Также не рекомендуется проводить тренировки непосредственно перед сном (приблизительно один час).

Самым простым способом контролировать то, насколько Вам подходит трени- ровка:

 

• во время тренировки Вы должны быть способны говорить с компаньоном без одышки.
• в течение приблизительно одного часа после тренировки пульс должен восстановиться, самочувствие должно обычным. Если данные пункты не выполнены, то в следующий раз нужно тренироваться в более спокойном режиме
• мышцы не должны болеть настолько, чтобы это было препятствием для следующей тренировки
• интенсивность тренировки должна быть на уровне удобной нагрузки

И все же есть некоторые знаки, говорящие о том, что Вы должны отказаться от тренировок или прервать их:

• чувствуете себя очень уставшим
• во время тренировки возникает одышка
• чувствуете боль в груди, частота сердцебиений учащается внезапно или становится нерегулярной.
• чувствуете боль в животе
• в мышцах ног возникают спазмы
• возникает головокружение или сонливость

 
Помните, что регулярная физическая активность не дает “разрешение” на неконтролируемое потребление продуктов, которые должны быть ограничены. Диета и тренировка должны действовать совместно. Если Вы чувствуете, что кроме увеличения физической активности вырос и Ваш аппетит, обсудите это с врачом или диетологом. Они помогут изменить рацион так, чтобы количество потребляемых калорий было бы достаточным.

 

Если Вы курите, найдите возможность бросить эту привычку. ​В течение недели должно быть по крайней мере три безалкогольных дня подряд. Каждый день нужно находить время для физической активности. Гуляйте, проводите легкие тренировки или займитесь садом или огородом

  
 

Если у Вас диагностирована хроническая болезнь почек, то сначала это может вызвать негативные чувства. Информация о диагнозе может сначала вызвать шок, в нее бывает трудно поверить — может возникнуть тревожность в связи с каким-либо конкретной ситуацией (например обследование, процедура) или в общем (потеря контроля над своей жизнью, снижение качества жизни).
 
Человек может рассердиться, обвинять других и отрицать ситуацию – это первичные нормальные эмоции, но по прошествии некоторого времени человек должен начать признавать болезнь и привыкнуть к ней. После этого уже можно справится с необходимыми изменениями жизни, исходящих из хронической болезни почек. Если негативные чувства остаются сильными на протяжении времени и являются причиной ежедневных проблем, о них обязательно нужно рассказать врачу. На приеме у врача легче говорить о том, что является причиной физического неудобства: усталость, плохое самочувствие, головокружение и др. О своих чувствах всегда говорить сложнее и этого стараются избегать. Забота о психологическом состоянии также важна, признание своих чувств и воз- можность высказаться о них позволяют нам освободиться от них, и врач сможет найти возможность Вам помочь.
 
Стресс в основном появляется из-за изменений, которые нужно вводить в свою жизнь: менять рацион питания, зависимый от состояния почечной функции, привыкнуть к заболеванию, помнить о приеме лекарств. Вы можете получить много новой информации одновременно, и понимание ее может быть сложным. Лучший способ справиться со стрессом – признать, что проблема существует, ей нужно заниматься и это займет время. Общее плохое самочувствие и усталость (как физическая, так и эмоциональная) могут в какой-то момент довольно частыми. Вы можете чувствовать себя усталым и легко уязвимым вплоть до слез. Может быть представлено несколько симптомов – например, раздражительность, потеря личности, потеря интереса к происходящему вокруг, проблемы со сном. Эмоциональное истощение является причиной общей усталости. Такое состояние может возникнуть и прогрессировать медленно и практически незаметно. Если чувство печали уже становится отчаянным или безнадежным, из-за усталости нет больше мотивации делать что-либо, и такое состояние длится дольше чем 2 недели, то нужно проинформировать об этом врача.

Не смотря на то, что Вы не можете изменить диагноз, со своей стороны Вы можете сделать много для того, чтобы лучше справиться с болезнью:

 

• Обратите внимание на свои эмоции, не отрицайте их. Даже если Вы думаете, что эти эмоции не связаны с болезнью, расскажите о них, так как удержание в себе эмоций увеличивает стресс. Поделитесь ими с людьми, которым Вы доверяете – близкими, друзьями, своим врачом, медсестрой. Никто не может читать Ваши мысли, но люди всегда могут прийти Вам на помощь.
• Находите и читайте информацию о хронической болезни почек и о ее лечении, будьте активны при принятии решений, касающихся плана лечения. Не бойтесь задавать вопросы. До визита к врачу запишите все свои возникшие вопросы. Многие пациенты признают, что информированность о своей болезни и лечении помогает им чувствовать себя задействованным в процессе лечения. Если Вам кажется, что Вы не можете запомнить всю сказанное доктором, возьмите с собой на прием близкого человека или запишите полученную важную информацию.
• Старайтесь  активно  менять  свой  образ  жизни  и  придерживайтесь  реко- мендаций врача.
• Позаботьтесь о себе. Порадуйте себя любимыми занятиями: слушайте успокаивающую музыку, читайте любимую литературу или журналы, посещайте театр, совершайте прогулки на природе. Совершенно нормально сообщать людям о том, что Вы чувствуете, что не хотите и не успеваете участвовать в социальной деятельности.
• Если Вы чувствуете, что не хотите говорить о своих тревогах и обсуждать их, ведите дневник. Иногда запись своих мыслей помогает лучше справиться со своими чувствами и это в какой-то момент может облегчить и разговоры о них.
• При необходимости нужно прибегнуть к профессиональной помощи. В случае постоянных социальных проблем и перепадов настроения спросите врача, к какому специалисту Вы должны обратиться.
• Принимайте помощь, если Вы нуждаетесь в ней. Если люди предлагают помощь, значит они действительно хотят Вам помочь. Это придает им уверенность в том, что они участвуют в Вашей жизни и Вы нуждаетесь в них. Ваши близкие и друзья могут быть основным опорным пунктом Вашей поддержки.
• Местные объединения пациентов с хронической болезнью почек или группы поддержки являются хорошими местами для общения с другими пациентами. Там Вы можете получить и практические советы, обучающие курсы и эмо- циональную поддержку.

 

Свободное время и отпуск

Не отказывайтесь от своих любимых занятий и хобби. Они помогут Вам расслабиться, держать контакт с друзьями и отвлечься. Вы сами можете решить, насколько много Вы хотите говорить о своей болезни.  Отдых является важным, так как это то время, которое Вы можете провести со своими близкими вдалеке от ежедневных обязанностей. Если Вы планируете путешествие, проинформируйте об этом врача. Проконтролируйте, сделаны ли Вам необходимые анализы, запасены ли все необходимые лекарства, и узнайте, в какие медицинские учреждения при необходимости можно будет обратиться.

 

Работа

Возможность работы является для всех людей важным источником хорошей самооценки и удовлетворенности своей жизнью. Диагноз хронической болезни почек еще не значит, что Ваша трудоспособность потеряна вплоть до того момента, когда заболевание начнет непосредственно влиять на деятельность, связанную с работой и ежедневными обязанностями (например, ограничения во время заместительного лечения для почек, которые становятся необходимыми в последних стадиях тяжести хронической болезни почек). Конечно, Вы должны обсудить с врачом и допустимые в случае Вашей болезни продолжительность рабочих часов и виды работы (например, поднятие тяжести). Ваш лечащий врач сможет направить Вас на прием к врачу восстановительного лечения, который научит Вас правильным движениям или рабочим приемам. Вашего работодателя нужно проинформировать о том, нуждаетесь ли Вы в изменениях рабочего режима.

 

Медицинское страхование

В Эстонии действует система медицинского страхования, работающая на принципах солидарного страхования. Принцип солидарности означает, что все лица, имеющие медицинскую страховку, получают одинаковую медицинскую помощь, независимо от объема их денежного вклада, личных медицинских рисков или возраста. Право на медицинское страхование есть у людей, которые являются постоянными жителями Эстонии или находятся в Эстонии на основании срочного вида на жительство, или права на жительство, если за них выплачивается социальный налог. Кроме этих категорий, право на медицинское страхование имеют дети в возрасте до 19 лет, школьники, студенты, военнослужащие срочной  службы, беременные, безработные, находящиеся в  отпуске по уходу за ребенком, супруги-иждивенцы, пенсионеры, опекуны инвалидов, лица с частичной  или  отсутствующей трудоспособностью и  лица,  заключившие договор о  добровольном страховании. Расходы на  лечение застрахованного человека оплачивает Больничная касса. Статус медицинского страхования Вы можете проконтролировать на государственном портале www.eesti.ee в рубрике “Данные о медицинском страховании и семейном враче”.
 

Денежные компенсации

Больничная касса платит застрахованным лицам многие денежные компенсации, такие как компенсации по нетрудоспособности, дополнительная компенсация за лекарства и компенсации за услуги лечение зубов и искусственного оплодотворения. Подробную информацию о денежных компенсациях Вы можете прочитать на интернет-странице http://haigekassa.ee/ru/cheloveku/denezhnye-kompensacii
 

Лекарства, медицинские вспомогательные средства и вспомогательные средства

Льготные лекарства

Не смотря на то, что лекарства сейчас очень дорогие, часть их стоимости помогает компенсировать Больничная касса. Льготная скидка на лекарства, т.е. полная и частичная оплата лекарств является одним из способов обеспечения населения доступными по цене лекарствами. Это помогает избегать такой ситуации, когда человек не может начать необходимое лечение из-за слишком высокой цены на него. При покупке каждого рецепта покупатель должен оплатить обязательную долю самофинансирования, которая зависит от льготной ставки на данном рецепте. Ее величина составляет около 1-3 евро. К оставшейся части цены рецепта применяется льготная ставка согласно проценту выписанного рецепта. Таким образом покупатель дополнительно к обязательной доле финансирования платит и оставшуюся после вычета льготы часть цены. В случае, если для данного лекарства установлена предельная цена и цена покупаемого лекарства превышает предельную цену, то кроме доли обязательного финансирования и доли, оставшейся после вычета льготы, покупатель должен оплатить и часть цены, превышающей предельную цену. Последнюю долю называют часть стоимости рецепта, оплату которой невозможно избежать при выборе дорогой лекарственной упаковки. Покупатель рецепта при рациональном выборе лекарства с таким же действующим веществом, но со стоимостью не выше предельной цены может сэкономить значительные суммы.

 

Медицинские вспомогательные средства

Больничная касса компенсирует застрахованным необходимые медицинские вспомогательные средства, которые используются на дому и с помощью которых можно лечить болезни и травмы или применение которых препятствует углублению болезни.  Потребность в медицинских вспомогательных средствах оценивает лечащий врач и оформляет дигитальную карту для приобретения медицинского вспомогательного средства со льготой. Для покупки медицинского вспомогательного средства нужно обратиться в аптеку или в фирму, заключившую договор с Больничной кассой и предоставить взятый с собой документ, удостоверяющий личность.

 

Подробную информацию о льготных лекарствах и медицинских вспомогательных средствах Вы можете прочитать на интернет-странице.

Вспомогательные средства

Вспомогательные средства – это изделие или средство, с помощью которого можно предупредить возникшим или врожденным пороком здоровья или прогрессирование заболевания, компенсировать нарушение функций, обусловленное каким-либо повреждением или пороком здоровья, а также сохранять физическую и социальную независимость, работоспособность и активность.
 
Вспомогательные средства можно купить или взять в прокат на основании личной карты вспомогательных средств.
 
Основанием ходатайства о получении личной карты вспомогательных средств является  справка  от  врача  или  потребность  в  вспомогательном  средстве, которое было установлено реабилитационной группой специалистов. Потреб- ность во вспомогательном средстве не должна быть зафиксирована в справке врача или реабилитационном плане с точностью кода ISO, но должна быть записана в понятной для всех форме. Из нее должно быть ясно, в каком именно вспомогательном средстве нуждается человек. В случае некоторых вспомогательных средств (например протезы голени, инвалидные кресла, инвароллеры и др.) потребность смогут определить только врач-специалист или реабилитационная группа специалистов.
 
Точную информацию по поводу вспомогательных средств Вы можете найти на интернет-странице. 
 

Оценка работоспособности

Начиная с 1 января 2017 года вместо нетрудоспособности оценивается трудоспособность. Трудоспособность и/или порок здоровья определяют индивидуально для каждого человека соответственно его состоянию здоровья. Трудоспособность оценивает касса по безработице и порок здоровья определяет департамент социального страхования.
 
Оценка трудоспособности — это окончательное установление трудоспособ- ности человека, при этом учитывается состояние здоровья человека и оценка своей трудоспособности самим человеком. Касса по безработице подтверждает частичную трудоспособность или ее отсутствие на срок до пяти лет, до не дольше года вступления в пенсионный возраст. Дополнительную информацию об оценке трудоспособности Вы можете найти на интернет-странице кассы по безработице.

 

Определение порока здоровья

Порок, недостаток здоровья – это возникшая по причине состояния здоровья ущербность или отклонение, в случае которых у человека возникают препятст- вия и проблемы со способностью справится с ежедневной деятельностью и участием в жизни общества.

 

Ходатайствовать об установлении порока здоровья возможно, если:

 

• из-за проблем со здоровьем Вам трудно справиться с ежедневной деятел ностью и участвовать в жизни общества
• по сравнению с Вашими ровесниками Вы чаще нуждаетесь в руководстве, контроле и помощи

Порок здоровья устанавливается как для детей и людей рабочего возраста, так и для пенсионеров по старости. Подробную информацию можно прочитать на интернет-странице.
 

 

1. About Chronic Kidney Disease: a Guide for Patients. National Kidney Foundation. 2013–2014.
2. Chronic Kidney Disease (CKD). National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases.
3. Description of High Blood Pressure.
4. Diabeet. Patsiendi infomaterjal. Ida-Tallinna Keskhaigla. 
5. D-vitamiinist. Patsiendijuhend. TÜ Kliinikum 2014.
6. End Stage Renal Disease. New Patient Education Manual 2012. Carolinas HealthCare System Renal Services. Charlotte, North Carolina.
7. Kidney Disease Education. DaVita Inc.
8. Hidden Health Risks. Kidney Disease, Diabetes, and High Blood Pressure. National Kidney Foundation, 2014.
9. Kroonilise neeruhaiguse ennetus ja käsitlus, RJ-N/16.1-2017 Ravijuhendite nõukoda. 2017. 
10. Kuidas tervislikult toituda.
11. Living with Kidney Disease A comprehensive guide for coping with chronic kidney Disease. Second edition. Ministry of Health and Kidney Health New Zealand. 2014. Wellington: Ministry of Health.
12. National Kidney Foundation. A to Z Health Guide. 
13. Rosenberg, M., Luman, M., Kõlvald, K., Telling, K., Lilienthal K., Teor, A., Vainumäe, I., Uhlinova, J., Järv, L. (2010). Krooniline neeruhaigus – vaikne ja salajane haigus. Tartu Ülikooli Kirjastus.
14. Sprague, S.M. (2012). The value of measuring Bone Mineral Density in CKD non-dialysis & dialysis patients. Compact Renal.
15. The Emotional Effects of Kidney Failure. 
16. Täiskasvanute kõrgvererõhktõve patsiendijuhend, PJ-I/4.1-2015 Ravijuhendite Nõukoda. 2015
17. Virtanen, J. Metaboolne atsidoos. Eesti Arst 2016; 95 (10): 650–655.

Биологическая структура и функция возникают в результате масштабирования неконтролируемого обучения до 250 миллионов белковых последовательностей

Значимость

Изучение биологических свойств на основе данных последовательностей является логическим шагом на пути к генеративному и предсказательному искусственному интеллекту для биологии. Здесь мы предлагаем масштабировать модель глубокого контекстного языка с обучением без учителя до последовательностей, охватывающих эволюционное разнообразие. Мы обнаружили, что без предварительных знаний в усвоенных представлениях появляется информация о фундаментальных свойствах белков, таких как вторичная структура, контакты и биологическая активность.Мы показываем, что выученные представления полезны в тестах для удаленного обнаружения гомологии, предсказания вторичной структуры, дальнодействующих контактов остаток-остаток и мутационного эффекта. Обучение неконтролируемому представлению обеспечивает ультрасовременное контролируемое предсказание мутационного эффекта и вторичной структуры и улучшает современные функции для предсказания контактов на большие расстояния.

Abstract

В области искусственного интеллекта сочетание масштаба данных и возможностей модели, обеспечиваемое неконтролируемым обучением, привело к значительному прогрессу в обучении представлений и статистической генерации.В науках о жизни ожидаемый рост секвенирования обещает беспрецедентные данные о разнообразии естественных последовательностей. Моделирование белкового языка в масштабе эволюции — логический шаг к предсказательному и генеративному искусственному интеллекту для биологии. С этой целью мы используем обучение без учителя для обучения модели глубокого контекстного языка на 86 миллиардах аминокислот в 250 миллионах белковых последовательностей, охватывающих эволюционное разнообразие. Полученная модель содержит информацию о биологических свойствах в своих представлениях.Представления узнаются только из данных последовательности. Выученное пространство репрезентации имеет многомасштабную организацию, отражающую структуру от уровня биохимических свойств аминокислот до удаленной гомологии белков. Информация о вторичной и третичной структуре закодирована в представлениях и может быть идентифицирована линейными проекциями. Репрезентативное обучение создает функции, которые обобщаются для целого ряда приложений, обеспечивая ультрасовременное контролируемое прогнозирование мутационного эффекта и вторичной структуры и улучшая современные функции для прогнозирования контактов на большие расстояния.

Рост числа белковых последовательностей в общедоступных базах данных на протяжении десятилетий следовал экспоненциальной тенденции, создавая глубокое представление о широте и разнообразии белковых последовательностей на протяжении всей жизни. Эти данные являются многообещающей площадкой для изучения прогнозных и генеративных моделей биологии с использованием искусственного интеллекта. Мы сосредоточимся здесь на том, чтобы подогнать одну модель ко многим различным последовательностям, полученным на разных этапах эволюции. Соответственно, мы изучаем нейронные сети с высокой пропускной способностью, исследуя, что можно узнать о биологии белков при масштабном моделировании эволюционных данных.

Идея о том, что биологические функции и структура регистрируются в статистике последовательностей белков, выбранных в процессе эволюции, имеет долгую историю (1–3). Из возможных случайных возмущений последовательности эволюция склоняется к выбору тех, которые согласуются с приспособленностью (4). Ненаблюдаемые переменные, которые определяют приспособленность белка, такие как структура, функция и стабильность, оставляют запись в распределении наблюдаемых природных последовательностей (4).

Раскрытие информации, закодированной в вариациях белковой последовательности, — давняя проблема биологии.Аналогичная проблема в области искусственного интеллекта — понимание естественного языка, где гипотеза распределения утверждает, что семантика слова может быть получена из контекстов, в которых оно появляется (5).

Недавно было показано, что методы, основанные на самоконтроле, форме обучения без учителя, в которой контекст в тексте используется для прогнозирования пропущенных слов, материализовали представления значения слов, которые могут быть обобщены для задач естественного языка (6⇓⇓– 9).Возможность изучения таких представлений значительно улучшается с большими наборами обучающих данных (10, 11).

Белковые последовательности являются результатом процесса, сильно отличающегося от естественного языка. Неясно, эффективны ли модели и целевые функции для передачи естественного языка через различия между доменами. Мы исследуем этот вопрос, обучая высокопроизводительные языковые модели Transformer на эволюционных данных. Мы исследуем полученные неконтролируемые представления на наличие биологических принципов организации и информации о внутренних биологических свойствах.Мы находим метрическую структуру в пространстве представлений, которая согласуется с принципами организации на масштабах от физико-химической до отдаленной гомологии. Мы также обнаружили, что вторичная и третичная белковая структура может быть идентифицирована в репрезентациях. Структурные свойства, захваченные изображениями, обобщаются по складкам. Мы применяем эти представления к ряду задач прогнозирования и обнаруживаем, что они улучшают современные функции приложений.

Предпосылки

Выравнивание и поиск последовательностей — стандартная основа для сравнительного и статистического анализа данных биологической последовательности (12⇓⇓ – 15).Поиск в больших базах данных, содержащих информацию об эволюционном разнообразии, собирает связанные последовательности в множественное выравнивание последовательностей (MSA). Внутри семейств последовательностей мутационные паттерны несут информацию о функциональных сайтах, стабильности, третичных контактах, связывании и других свойствах (2-4). Консервативные сайты коррелируют с функциональной и структурной важностью (2). Локальный биохимический и структурный контексты отражаются в предпочтении отдельных классов аминокислот (16). Мутации коваринга связаны с функцией, третичными контактами и связыванием (4).

Перспектива вывода биологической структуры и функции из эволюционной статистики мотивировала развитие машинного обучения для отдельных семейств последовательностей. Анализ прямого связывания (17⇓ – 19) позволяет вывести ограничения на структуру белка путем подгонки генеративной модели в форме марковского случайного поля (MRF) к последовательностям в MSA белка. Для соответствия MRF были разработаны различные методы (20⇓⇓ – 23). Этот подход также можно использовать для вывода функциональных ограничений (24, 25), а генеративная картина может быть расширена за счет включения скрытых переменных (26).

В последнее время самоконтроль стал основным направлением в исследованиях искусственного интеллекта. В отличие от контролируемого обучения, которое требует ручного аннотирования каждой точки данных, методы с самоконтролем используют немаркированные наборы данных и, следовательно, могут использовать гораздо большие объемы данных. Самостоятельное обучение использует прокси-задачи для обучения, такие как предсказание следующего слова в предложении с учетом всех предыдущих слов (8, 9, 11, 27, 28) или предсказание слов, которые были замаскированы из их контекста (6, 29).

Увеличение размера набора данных и емкости модели показало улучшения в изученных представлениях. В недавней работе методы самоконтроля, используемые в сочетании с большими данными и моделями с высокой пропускной способностью, дали новые современные результаты, приближающиеся к возможностям человека, по различным тестам ответов на вопросы и семантическому рассуждению (6) и когерентной генерации естественного текста (11). ).

В этой статье исследуются подходы к языковому моделированию с самоконтролем, которые продемонстрировали современную производительность при решении ряда задач обработки естественного языка, применяя их к данным о белках в форме немеченых аминокислотных последовательностей.Поскольку белковые последовательности используют небольшой словарь из 20 канонических элементов, проблема моделирования больше похожа на модели языка на уровне символов (30, 31), чем на модели на уровне слов. Подобно естественному языку, белковые последовательности также содержат дальнодействующие зависимости, что мотивирует использование архитектур, которые обнаруживают и моделируют удаленный контекст (32).

Масштабирование языковых моделей до 250 миллионов разнообразных белковых последовательностей

Большие базы данных белковых последовательностей содержат разнообразные последовательности, отобранные на протяжении всей жизни.В наших экспериментах мы исследуем наборы данных, содержащие до 250 миллионов последовательностей из базы данных UniParc (33), которая содержит 86 миллиардов аминокислот. Эти данные сопоставимы по размеру с большими текстовыми наборами данных, которые используются для обучения архитектур нейронных сетей высокой емкости на естественном языке (6, 11). Чтобы моделировать данные эволюции с точностью, архитектуры нейронных сетей должны обладать емкостью и индуктивными смещениями, чтобы представлять их широту и разнообразие.

Мы исследуем Transformer (32), который превратился в мощную архитектуру модели общего назначения для изучения представлений и генеративного моделирования, превосходящую по производительности рекуррентные и сверточные архитектуры в настройках естественного языка.Мы используем глубокий преобразователь (6), взяв в качестве входных аминокислотные последовательности символов.

Преобразователь обрабатывает входные данные через серию блоков, которые чередуют самовнимание с соединениями с прямой связью. Самовнимание позволяет сети создавать сложные представления, включающие контекст из всей последовательности. Поскольку самовнимание явно конструирует попарные взаимодействия между всеми позициями в последовательности, архитектура Transformer напрямую представляет взаимодействия остаток-остаток.

Мы обучаем модели, используя цель моделирования замаскированного языка (6). Каждая входная последовательность искажается заменой части аминокислот специальным токеном маски. Сеть обучена предсказывать недостающие токены из поврежденной последовательности: ℒMLM = Ex∼XEM∑i∈M − logp (xi | x / M). [1] Для каждой последовательности x мы выбираем набор индексов M, чтобы замаскировать , заменяя истинный токен в каждом индексе i токеном маски. Для каждого замаскированного токена мы независимо минимизируем отрицательную логарифмическую вероятность истинной аминокислоты xi с учетом замаскированной последовательности x / M в качестве контекста.Интуитивно, чтобы сделать прогноз для замаскированной позиции, модель должна идентифицировать зависимости между замаскированным сайтом и немаскированными частями последовательности.

Оценка языковых моделей.

Мы начинаем с обучения серии Transformers на всех последовательностях в UniParc (33), держа случайную выборку из 1 M последовательностей для проверки. Мы используем эти модели повсюду, чтобы исследовать свойства представлений и информацию, полученную во время предварительного обучения.

Для сравнительной оценки эффективности обобщения различных языковых моделей мы используем UniRef50 (34), кластеризацию UniParc с 50% идентичностью последовательностей.Для оценки случайным образом отбирается удерживаемый набор из 10% кластеров UniRef50. Набор оценочных данных состоит из репрезентативных последовательностей этих кластеров. Все последовательности, принадлежащие удерживаемым кластерам, удаляются из наборов данных предварительного обучения.

Мы исследуем влияние лежащего в основе разнообразия последовательностей в данных предварительного обучения. Кластеризация UniParc показывает степенное распределение размеров кластеров (35), подразумевая, что большинство последовательностей принадлежит небольшой части кластеров.Обучение с использованием кластеризации последовательностей приводит к переназначению потерь при моделировании замаскированного языка в сторону более разнообразного набора последовательностей. Мы используем UniRef (34) для создания трех наборов данных для предварительного обучения с разными уровнями разнообразия: 1) набор данных с низким разнообразием (UR100) использует репрезентативные последовательности UniRef100, 2) набор разреженных данных с высоким разнообразием (UR50 / S) использует репрезентативный UniRef50. последовательности, и 3) набор данных с большим разнообразием и плотностью (UR50 / D) равномерно отбирает последовательности UniRef100 по кластерам UniRef50.

В Таблице 1 представлены характеристики моделирования на удерживаемых последовательностях UniRef50 в серии экспериментов, исследующих различные классы моделей, количество параметров и наборы данных для предварительного обучения. Модели сравниваются с использованием показателя экспоненциальной кросс-энтропии (ECE), который представляет собой экспоненту потерь модели, усредненных на один токен. В случае трансформатора это 2ℒMLM. ECE описывает среднюю неопределенность модели среди своего набора опций для каждого прогноза: от одного для идеальной модели до 25 (количество уникальных аминокислотных токенов в данных) для полностью случайного прогноза.Чтобы измерить сложность обобщения оценочного набора, мы обучаем серию моделей n -грамм в диапазоне длин контекста и настроек сглаживания Лапласа на UR50 / S. Лучшая модель n -грамм имеет ECE 17,18 с размером контекста четыре.

Таблица 1.

Оценка языковых моделей для обобщения на удерживаемые кластеры UniRef50

В качестве базового уровня мы обучаем двунаправленные языковые модели рекуррентной долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM) (9), которые являются последним словом в области рекуррентных моделей. в текстовом домене.В отличие от стандартных LSTM с авторегрессией слева направо, эти модели используют весь контекст последовательности, что делает их сопоставимыми с изучаемыми нами трансформаторами. Мы оцениваем малую модель с ~ 25 M параметров и большую модель с ~ 113 M параметрами. Обученные на наборе данных UR50 / S, малые и большие модели LSTM имеют ECE 14,4 и 13,5 соответственно.

Мы также обучаем два небольших трансформатора, 12-слойный (параметры 85,1 млн) и шестислойный трансформатор (параметры 42,6 млн) на наборе данных UR50 / S. Обе модели Transformer имеют лучшие значения ECE (10.45 и 11.79 соответственно), чем малая и большая модель LSTM, несмотря на то, что большая LSTM имеет больше параметров. Эти результаты показывают, что Transformer обеспечивает более точное моделирование белковых последовательностей для сопоставимого количества параметров.

Мы обучаем высокопроизводительные 34-слойные трансформаторы (примерно 670 M параметров) на трех наборах данных с разным разнообразием. Модель Transformer с высокой пропускной способностью, обученная на наборе данных UR50 / S, превосходит модели Transformers меньшего размера, что указывает на улучшение языкового моделирования с увеличением емкости модели.Трансформаторы, обученные на двух наборах данных с высоким разнообразием, UR50 / S и UR50 / D, улучшают обобщение по набору данных с низким разнообразием UR100. Лучший трансформер, обученный на самом разнообразном и плотном наборе данных, достигает ECE 8,46, что означает, что интуитивно модель выбирает среди ~ 8,46 аминокислот для каждого прогноза.

Мы также обучаем серию 34-уровневых моделей трансформаторов на 0,1, 1 и 10% набора данных UR50 / S, видя ожидаемую взаимосвязь между увеличением данных и улучшенной производительностью обобщения.Недостаточное оснащение наблюдается даже для самых крупных моделей, обученных на 100% UR50 / S, что указывает на потенциал для дополнительных улучшений с моделями с более высокой производительностью.

Трансформатор ЭСМ-1б.

Наконец, мы выполняем систематическую оптимизацию гиперпараметров модели на 100 M параметрических моделях, чтобы определить надежный набор гиперпараметров. Поиск гиперпараметров подробно описан в SI Приложение , раздел B. Мы масштабируем гиперпараметры, идентифицированные этим поиском, для обучения модели с ~ 650 M параметрами (33 уровня) в наборе данных UR50 / S, в результате чего получаем ESM-1b. Трансформатор.

Мультимасштабная организация в представлениях последовательностей

На вариацию, наблюдаемую в больших наборах данных последовательностей белков, влияют процессы на многих уровнях, включая свойства, которые напрямую влияют на приспособленность, такие как активность, стабильность, структура, связывание и другие выбираемые свойства (25, 36), а также вклады филогенетических ошибок (37), экспериментальных ошибок и ошибок отбора (38, 39) и источников шума, таких как случайный генетический дрейф (40).

Обучение без учителя может кодировать лежащие в основе факторы, которые, хотя и не наблюдаются, полезны для объяснения вариаций в последовательностях, наблюдаемых моделью во время предварительного обучения.Мы исследуем репрезентативное пространство сети на нескольких уровнях от биохимической до эволюционной гомологии, чтобы искать признаки биологической организации.

Нейронные сети содержат индуктивные смещения, которые придают структуру представлениям. Случайно инициализированные сети могут создавать функции, которые хорошо работают без какого-либо обучения (41). Чтобы понять, как процесс обучения формирует представления, необходимо сравнить представления до и после их обучения.Более того, базовый уровень внутренней организации ожидается в самих данных последовательностей в результате систематических ошибок в аминокислотном составе. Чтобы разобраться в роли частотного смещения в данных, мы также сравниваем с базовым уровнем, который отображает каждую последовательность в вектор нормализованного количества аминокислот.

Обучение кодирует биохимические свойства.

Нейронная сеть Transformer представляет идентичность каждой аминокислоты во входных и выходных вложениях. Входные вложения проецируют входные токены аминокислот в первый блок Transformer.Выходные вложения проецируют окончательные скрытые представления обратно в логарифмические вероятности. Взаимозаменяемость аминокислот в рамках данного структурного или функционального контекста в белке зависит от их биохимических свойств (36). Можно ожидать, что самоконтроль уловит эти закономерности для построения пространства репрезентации, отражающего биохимические знания.

Чтобы выяснить, научилась ли сеть кодировать физико-химические свойства в своих представлениях, мы проецируем матрицу весов последнего слоя встраивания сети в два измерения с t-распределенным стохастическим встраиванием соседей (t-SNE) (42).На рис. 1 структура встраиваемого пространства отражает биохимическую взаимозаменяемость с четкой кластеризацией гидрофобных и полярных остатков, ароматических аминокислот и организацией по молекулярной массе и заряду.

Рис. 1.

Биохимические свойства аминокислот представлены в выходных вложениях модели Transformer, визуализированных здесь с помощью t-SNE. Благодаря неконтролируемому обучению остатки группируются в гидрофобные, полярные и ароматические группы и отражают общую организацию по молекулярной массе и заряду.Визуализация 36-слойного Трансформера, обученного на UniParc.

Биологические вариации закодированы в репрезентативном пространстве.

Каждый белок может быть представлен как отдельный вектор путем усреднения по скрытому представлению в каждой позиции в его последовательности. Вложения белков представляют последовательности как точки в многомерном пространстве. Каждая последовательность представлена ​​в виде одной точки, а последовательности, назначенные сетью аналогичным представлениям, отображаются на близлежащие точки. Мы исследуем, как гомологичные гены представлены в этом пространстве.

Структура и функция ортологичных генов, вероятно, сохранятся, несмотря на расхождение их последовательностей (43). На рис. 2 A мы находим, что обучение формирует пространство представления так, что ортологичные гены группируются. Рис. 2 A показывает двумерную проекцию пространства представления модели с использованием t-SNE. До обучения организация ортологичных белков в пространстве представления модели является диффузной. Ортологические гены группируются в заученном пространстве репрезентации.

Рис. 2.

Представления последовательности белков кодируют и организуют биологические вариации. ( A ) Каждая точка представляет ген, и каждый ген окрашен в соответствии с ортологической группой, к которой он принадлежит (размерность уменьшается на t-SNE). Ортологические группы генов плотно сгруппированы в обученном пространстве репрезентации. Напротив, необученное репрезентативное пространство и униграммы не отражают сильную организацию эволюционными отношениями. ( B ) Гены, соответствующие общей биологической вариации, связаны линейно в обученном пространстве репрезентации.Гены окрашены в соответствии с их ортологической группой, а их виды обозначены меткой символа. PCA восстанавливает ось вида (горизонтальную) и ось ортологии (вертикальную) в обученном пространстве репрезентации, но не в нетренированном пространстве или пространстве униграммы. Представления взяты из 36-слойной модели Transformer, обученной на UniParc.

Мы исследуем, кодирует ли обучение без учителя биологические вариации в структуре пространства представления. Мы применяем анализ главных компонентов (PCA) для определения основных направлений вариации в репрезентациях, выбирая четыре ортологичных гена у четырех видов для поиска направлений вариации.Рис. 2 B показывает, что уменьшение линейной размерности восстанавливает виды и ортологию в качестве основных осей вариации в пространстве представления после обучения. Эта форма структуры отсутствует в представлениях до тренировки.

Чтобы количественно исследовать структуру пространства представления, мы оцениваем восстановление ближайшего соседа с помощью запросов на подобие векторов. Если биологические свойства кодируются в независимых направлениях в пространстве представления, то белки, соответствующие уникальной биологической вариации, связаны линейной векторной арифметикой.В приложении SI , рис. S1 мы обнаруживаем, что обучение улучшает восстановление целевых белков при запросах, закодированных как линейные преобразования по осям вида или генов.

Обучение кодирует удаленную гомологию.

Удаленно гомологичные белки имеют базовое структурное сходство, несмотря на расхождение их последовательностей. Если структурная гомология закодирована в метрической структуре пространства представления, то расстояние между белками отражает степень их структурного родства.

Мы исследуем, позволяет ли пространство представлений обнаруживать удаленную гомологию на уровне суперсемейства (белки, которые принадлежат к разным семействам, но находятся в одном суперсемействе) и складчатости (белки, которые принадлежат к разным суперсемействам, но имеют одинаковую укладку). Мы создаем набор данных для оценки удаленного обнаружения гомологии с помощью SCOPe (структурная классификация белков — расширенная) (44). Следуя стандартной практике (45), мы исключаем складки, подобные Россманну (c.2 — c.5, c.27 и 28, c.30 и 31) и четырех- или восьмилопастные β-винты (b.66 — b.70).

Неконтролируемый классификатор на расстоянии от запроса измеряет плотность гомологичных белков в окрестности запрашиваемой последовательности. Для каждого домена выполняется запрос на подобие векторов для всех других доменов, ранжируя их по расстоянию до домена запроса. Для оценки на уровне складки любой домен с одинаковой складкой является положительным, любой домен с другой складкой — отрицательным, и домены, принадлежащие к одному и тому же суперсемейству, исключаются.Для оценки на уровне суперсемейства любой домен с одним и тем же суперсемейством является положительным, любой домен с другим суперсемейством — отрицательным, и домены, принадлежащие к тому же семейству, исключаются. Мы указываем площадь под кривой ROC (AUC) для классификатора и Hit-10 (46), что дает вероятность восстановления удаленного гомолога в 10 результатах с наивысшим рейтингом.

Таблица 2 показывает, что векторные запросы ближайшего соседа с использованием представлений могут обнаруживать удаленные гомологи, которые находятся на уровне свертки, с производительностью, аналогичной HHblits (15), современной методике, основанной на скрытой марковской модели (HMM).На уровне суперсемейства, где сходство последовательностей выше, производительность HMM лучше, но вложения Transformer близки. Методы быстрого векторного поиска ближайшего соседа позволяют искать миллиарды последовательностей на предмет сходства с запрашиваемым белком за миллисекунды (47).

Таблица 2.

Удаленное обнаружение гомологии

Обучение кодирует выравнивание в пределах семейства белков.

MSA идентифицирует соответствующие сайты в семействе родственных последовательностей (23). Эти соответствия дают картину эволюционной изменчивости на разных участках в семействе последовательностей.Модель получает в качестве входных данных отдельные последовательности и не получает доступа к семейству связанных последовательностей, кроме как через обучение. Мы исследуем, кодируют ли окончательные скрытые представления последовательности информацию о семействе, к которому она принадлежит.

Информация о семействе может появиться в сети посредством присвоения аналогичных представлений позициям в различных последовательностях, которые выровнены в MSA семейства. Используя набор MSA структурно связанных последовательностей в Pfam (48), мы сравниваем распределение косинусных сходств представлений между парами остатков, которые выровнены в семейном MSA, с фоновым распределением косинусных сходств между невыровненными парами остатков.Большая разница между выровненным и невыровненным распределениями подразумевает, что представления используют общие функции для связанных сайтов во всех последовательностях семейства.

Рис. 3 A изображает распределение значений косинусного сходства между выровненными и невыровненными позициями в пределах репрезентативного семейства для обученной модели и базовых линий. Обучение без учителя приводит к заметному сдвигу между распределениями выровненных и невыровненных пар. Фиг.3 B и C показывают, что эти тенденции сохраняются при ограничениях, что пары остатков (1) имеют одинаковую аминокислотную идентичность или (2) имеют разные аминокислотные идентичности.

Рис. 3.

Окончательные представления от обученных моделей неявно выравнивают последовательности. Распределения косинусного сходства изображены для окончательных представлений остатков из последовательностей в семействе Pfam PF01010. Различия между выровненным (темно-синий) и невыровненным (светло-синий) распределениями подразумевают, что обученные представления Transformer являются мощным дискриминатором между выровненными и невыровненными позициями в последовательностях. Напротив, представления до обучения не разделяют выровненные (темно-красный) и невыровненные позиции (светло-красный).( A ) Общее распределение; распределение при условии, что пары остатков имеют ( B ) одинаковую аминокислотную идентичность; или ( C ) разные аминокислотные идентичности. AUC для 128 семейств Pfam указаны в приложении SI, таблица S1.

Мы оцениваем различия между выровненными и невыровненными распределениями по 128 семействам Pfam, используя AUC в качестве показателя различительной способности между выровненными и невыровненными парами. SI Приложение , таблица S1 показывает количественное улучшение средней AUC после неконтролируемого обучения, подтверждая идею о том, что самоконтроль кодирует информацию о MSA последовательности в ее представление последовательности.

Прогнозирование вторичной структуры и третичных контактов

Есть основания полагать, что неконтролируемое обучение приведет к тому, что представления модели будут содержать структурную информацию. Основная структура белка — это скрытая переменная, которая влияет на паттерны, наблюдаемые в данных последовательности. Например, локальные вариации последовательности зависят от вторичной структуры (16), а третичная структура вводит зависимости более высокого порядка в выборе аминокислот в разных сайтах внутри белка (49, 50).Хотя модель не может наблюдать структуру белка напрямую, она наблюдает закономерности в последовательностях обучающих данных, которые определяются структурой. В принципе, сеть может сжимать вариации последовательности, фиксируя общность структурных элементов данных, тем самым кодируя структурную информацию в представлениях.

Линейные проекции.

Мы начинаем с определения информации о структуре белка, которая линейно кодируется в представлениях.Использование линейных проекций гарантирует, что информация исходит из представлений Transformer, что позволяет напрямую проверять структурное содержание представлений. Сравнивая представления Трансформера до и после предварительного обучения, мы можем идентифицировать информацию, которая появляется в результате обучения без учителя.

Мы проводим пятикратный эксперимент с перекрестной проверкой, чтобы изучить обобщение структурной информации на уровне семьи, суперсемейства и складки.Для каждого из трех уровней мы построили набор данных из 15 297 белковых структур, используя базу данных SCOPe. Мы разделяем структуры на пять частей, разбивая их по семействам, суперсемействам и складываем соответственно. Пятикратная перекрестная проверка выполняется независимо для каждого из уровней структурной устойчивости.

Чтобы обнаружить информацию о вторичной структуре, мы подгоняем логистическую регрессию к скрытым представлениям, используя метки вторичной структуры с восемью классами. Чтобы обнаружить информацию о третичной структуре, мы подгоняли две отдельные линейные проекции к скрытым представлениям пар позиций в последовательности, взяв их скалярное произведение для регрессии бинарной переменной, указывающей, находятся ли позиции в контакте в трехмерной структуре белка.Нейронные представления сравниваются с 1) проекциями профиля последовательности и 2) неконтролируемыми контактами, предсказанными реализацией CCMpred (51) анализа прямой связи. MSA для базовых показателей генерируются из базы данных UniClust30 (52) с использованием трех итераций поиска HHblits. Для вторичной структуры мы сообщаем о восьми классах точности. Для контактной точности мы сообщаем о максимальной L-дальнодействующей точности, то есть о точности прогнозов наивысшего ранга L (длины белка) для контактов с разделением последовательностей не менее 24 остатков.

В таблице 3 показаны результаты экспериментов по перекрестной проверке. Перед предварительным обучением можно обнаружить минимальную информацию о вторичной структуре и контактах. После предварительного обучения проекции восстанавливают информацию о вторичной структуре и дальних контактах, которая распространяется на семьи, суперсемейства и складки. Распределения точности прогноза вторичной структуры с восемью классами ( SI, приложение , рис. S2) и распределения точности top-L для прогнозирования контакта на большие расстояния ( SI, приложение , рис.S3) демонстрируют, что предварительное обучение приводит к увеличению структурной информации по всему распределению тестовых областей. Таблица 3 показывает, что проекции представлений Transformer восстанавливают больше структуры, чем проекции профиля последовательности. Для контактов на большие расстояния проекции лучших моделей трансформаторов имеют более высокую точность, чем контакты, предсказанные CCMpred на всех уровнях структурного обобщения. По мере того, как уровень структурного разделения становится более удаленным, вторичная структура мало деградирует, при этом производительность на уровне семейства аналогична уровню складки.Для долгосрочных контактов, хотя обобщение снижено на кратном уровне по сравнению с семейным уровнем, лучшие модели по-прежнему отражают больше структуры, чем неконтролируемый базовый уровень. Обучение с более разнообразными последовательностями (наборы данных UR50) улучшает обучение как вторичной структуре, так и дальнодействующим контактам, с более выраженным эффектом на дальние контакты.

Таблица 3.

Линейные проекции

На рис. 4 показаны трехклассовые проекции вторичной структуры для двух доменов, принадлежащих вытянутым складкам.Перед предварительным обучением проекции дают бессвязное предсказание вторичной структуры. После предварительного обучения проекции восстанавливают когерентное предсказание с большинством ошибок, возникающих на границах областей вторичной структуры. На рис. 5 сравнивается прогнозируемая карта контактов с прогнозами CCMpred. Выступы трансформатора восстанавливают сложные схемы контактов, в том числе дальние контакты. Дальнейшие визуализации предполагаемых контактов для восьми случайно выбранных тестовых белков показаны в приложении SI , рис.S7.

Рис. 4.

Вторичная структура (линейные проекции). Примеры прогнозов для удерживаемых складок. Неконтролируемое предварительное обучение кодирует вторичную структуру в представления. После предварительного обучения линейные проекции восстанавливают вторичную структуру (левый столбец). Без предварительного обучения восстанавливается мало информации (правый столбец). ( A ) d1nt4a_ Фосфоглицерат-мутазоподобная складка; ( B ) d3wr7a_ Ацил-КоА N-ацилтрансферазы складываются. Цвета указывают на класс вторичной структуры, определяемый выступом: спираль (красный), нить (зеленый) и спираль (синий).Интенсивность цвета указывает на уверенность. Используются изображения от Трансформатора ESM-1b.

Рис. 5.

Контакты остаток – остаток (линейные выступы). ( Слева, ) Предсказания Top-L для примера d1n3ya_ с сохраненным уровнем свёртки с vWA-подобной свёрткой. Истинные срабатывания отображаются синим цветом, ложные срабатывания — красным, накладываются на карту наземных контактов серым цветом. ESM-1b Трансформаторные проекции под диагональю, прогнозы CCMpred над диагональю. ( Справа ) Распределение точности (верхний L, дальний), сравнивающее проекции ESM-1b с CCMpred по всем доменам в пяти тестовых разделах со структурным сопротивлением на уровне сгиба.Визуализированный домен отмечен знаком ×.

Глубокая нейронная сеть.

Мы обучаем глубокие нейронные сети предсказывать вторичную структуру и контакты из представлений. Мы выбираем современные нейронные архитектуры для решения обеих задач. Эти нисходящие модели обучаются с контролируемой потерей, чтобы предсказать либо вторичную структуру, либо карту контактов на основе предварительно обученных представлений. Архитектура нисходящей модели остается неизменной для экспериментов с разными представлениями и базовыми линиями, чтобы можно было проводить сравнение.

Для прогнозирования вторичной структуры мы заменяем линейный слой глубокой нейронной сетью, используя архитектуру модели, введенную методом NetSurf (53). Для третичной структуры мы прогнозируем двоичную карту контактов на основе скрытого представления последовательности. Мы используем расширенную сверточную остаточную сеть, аналогичную современным методам предсказания третичной структуры (54–56).

В таблице 4 сравниваются представления для прогнозирования вторичной структуры. Мы оцениваем модели на тестовом наборе CB513 (57) и доменах CASP13 (58).Для сравнения мы также повторно реализовали метод NetSurf. Модели обучаются на наборе обучающих данных NetSurf, который применяет 25% -ное удержание идентичности последовательности с CB513 и временное удержание с CASP13. Функции Transformer сравниваются до и после неконтролируемого предварительного обучения с функциями из базовых показателей LSTM. Их также сравнивают с профилями HMM, используемыми NetSurf. Лучшие характеристики Transformer (71,6%) соответствуют характеристикам профилей HMM (71,2%) и превышают опубликованные характеристики RaptorX (70.6%) в том же тесте (53), подразумевая, что модели белкового языка могут создавать характеристики, которые напрямую конкурируют с профилями последовательностей для предсказания вторичной структуры.

Таблица 4.

Восьмиклассная точность прогнозирования вторичной структуры на тестовых наборах CB513 и CASP13

В таблице 5 показаны характеристики различных представлений для прогнозирования дальних контактов верхнего L на панели тестов с использованием набора поездов RaptorX ( 59). Для сравнения мы обучаем ту же архитектуру, используя возможности RaptorX (54, 59).Тестовые наборы Test (59) и CASP11 (60) оцениваются с удержанием идентичности последовательности на уровне 25%, тестовый набор CASP12 (61) реализует временное удержание со структурными обучающими данными, а эксперимент CASP13 (58) реализует полное временное удержание как предтренировочных, так и обучающих данных. Что касается прогнозирования контактов, то лучшие функции обучения представлению не обеспечивают сопоставимой производительности с современными функциями RaptorX (50,2 против 59,4, соответственно, на тестовом наборе RaptorX).

Таблица 5.

Top-L, точность контакта на больших расстояниях

В тестах вторичной структуры представления Transformer дают более высокую точность, чем базовые линии LSTM с сопоставимым количеством параметров. Для предсказания контактов представления Transformer обеспечивают более высокую точность, чем LSTM, при этом даже самые маленькие представления Transformer превосходят LSTM с большим количеством параметров. Разнообразие данных предварительного обучения также оказывает сильное влияние, поскольку наборы данных с большим разнообразием обеспечивают значительные улучшения по сравнению с наборами данных с низким разнообразием.Относительная производительность представлений одинакова для всех четырех тестов контактов с использованием различных методологий удержания.

Связь между языковым моделированием и структурным обучением.

Чтобы исследовать взаимосвязь между целью языкового моделирования и информацией о структуре в модели, подбираются линейные проекции для вторичной структуры и контактов с использованием представлений из моделей Transformer, взятых из контрольных точек на траекториях предварительного обучения.Мы используем трансформаторы, обученные на UR50 / S. Мы подбираем прогнозы и оцениваем с разделением поездов и тестов, реализованным с помощью первого раздела набора данных структурных удержаний на уровне свертки. Для каждой модели на рис. 6 показана линейная связь между целью языкового моделирования и информацией о структуре, которая сохраняется в ходе предварительного обучения. Линейная посадка близка к идеальной как для вторичной структуры, так и для контактов. Аналогичный эксперимент также проводится для вторичной структуры с глубокой нейронной сетью вместо линейной проекции с использованием обучающих последовательностей NetSurf и набора тестов CB513.Линейная взаимосвязь между точностью вторичной структуры и ECE моделирования языка также наблюдается для головы глубинного прогнозирования ( SI, приложение , рис. S4). Таким образом, для данной модели и набора данных для предварительного обучения точность языкового моделирования, измеренная с помощью ECE, является хорошим показателем структурного содержания представлений. Поскольку производительность задачи языкового моделирования повышается с увеличением емкости модели, это предполагает, что дальнейшее масштабирование может улучшить результаты задач прогнозирования структуры.

Фиг.6.

Взаимосвязь между целью языкового моделирования и структурой обучения. Восьмиклассная точность прогнозирования вторичной структуры ( слева, ) и точность прогнозирования контакта на верхнем уровне L ( справа, ) как функция предварительного обучения ECE. Производительность оценивается по вытянутым складкам. Линейные проекции подбираются с использованием контрольных точек модели в ходе предварительного обучения на UR50 / S. Линейная взаимосвязь для каждой модели указывает на то, что для данной модели и набора данных предварительного обучения язык моделирования ECE является хорошим показателем структурного содержания представлений.Улучшение ECE модели приводит к увеличению информации о структуре. Это устанавливает связь между целью языкового моделирования и структурным обучением без учителя.

Предварительная подготовка для одного или нескольких семей.

Мы сравниваем тренировки по эволюционной статистике с тренировками по отдельным семействам белков. Мы предварительно обучаем отдельные 12-слойные модели трансформера на множественном выравнивании последовательностей Pfam трех наиболее распространенных в природе доменов длиной более 100 аминокислот: АТФ-связывающего домена АТФ-связывающих кассетных транспортеров, домена протеинкиназы и регулятора ответа. домен-получатель.Мы проверяем способность моделей, обученных на одном семействе белков, обобщать информацию о вторичной структуре внутри семейства и вне его, оценивая последовательности с наземными метками истинности из семейства, на котором была обучена модель, или из альтернативных семейств. Модели оцениваются с использованием линейных проекций. Во всех случаях модель, обученная на последовательностях внутри семейства, имеет более высокую точность, чем модели, обученные на последовательностях вне семьи ( SI Приложение , Таблица S2), что указывает на плохую обобщенность при обучении на отдельных семьях MSA.Что еще более важно, модель, обученная для всего разнообразия последовательностей UniParc, имеет более высокую точность, чем точность модели для одного семейства, даже на одном наборе оценочных данных для одного семейства. Это говорит о том, что представления, полученные из полного набора данных, обобщают информацию о вторичной структуре, изученной вне семейства последовательностей.

Комбинация функций

Возможности, обнаруженные при неконтролируемом моделировании языка белков, могут быть объединены с современными функциями для их дальнейшего улучшения.Современные методы используют информацию, полученную из MSA. Мы объединяем эту информацию с характеристиками модели Transformer.

Мы исследуем три подхода для включения информации из обучения репрезентации. Для каждой входной последовательности x: 1) прямой использует окончательное скрытое представление непосредственно из преобразователя, 2) avg берет среднее значение окончательного скрытого представления в каждой позиции по последовательностям из MSA x, и 3) cov создает признаки для каждой пары позиций, используя нецентрированную ковариацию по последовательностям из MSA x после уменьшения размерности окончательных скрытых представлений с помощью PCA.Обратите внимание, что direct и avg создают признаки для каждой позиции по x, а cov создают признаки для каждой пары позиций.

Вторичная структура.

Современные методы предсказания вторичной структуры обладают высокой точностью для задачи предсказания восьми классов. Мы исследуем, можно ли улучшить производительность, объединив функции Transformer с профилями последовательности. Таблица 6 показывает, что объединение представлений с профилями дополнительно повышает точность, что приводит к современным характеристикам прогнозирования вторичной структуры.

Таблица 6.

Комбинация функций (прогнозирование вторичной структуры)

Мы устанавливаем базовый уровень производительности, повторно внедрив Klausen et al. (53) с использованием тех же функций, что дало точность 71,2% (по сравнению с опубликованными характеристиками 72,1%) на испытательном наборе CB513. Затем мы добавляем функции Transformer, используя методы комбинации direct и avg ; они обеспечивают абсолютное улучшение точности на 0,9 и 2,5% соответственно. Это говорит о том, что функции Transformer содержат информацию, отсутствующую в функциях, производных от MSA.

Контакты остаток – остаток.

Глубокие нейронные сети сделали возможным недавний прорыв в предсказании белковых контактов и третичной структуры (54, 56). Современные нейронные сети для третичной структуры и предсказания контактов используют глубокие остаточные архитектуры с двумерными свертками над попарными картами признаков для вывода предсказания контакта или потенциала расстояния для каждой пары остатков (54, 56, 59).

В современных методах используются различные входные функции, наборы обучающих данных и контрольные сигналы.Чтобы провести контролируемое сравнение, мы исправляем стандартную архитектуру, обучающий набор данных, несколько выравниваний последовательностей и набор базовых входных функций для всех экспериментов, к которым мы добавляем предварительно обученные функции из модели Transformer. Для базовых функций мы используем набор функций RaptorX, который включает в себя оценочную матрицу для конкретной позиции (PSSM), прогнозирование вторичной структуры с тремя состояниями, однократное встраивание последовательности, соединения модели Поттса с корректировкой среднего продукта, взаимную информацию, попарный контакт. потенциал и прогнозируемая доступность.RaptorX был лучшим методом предсказания контактов в соревнованиях CASP12 и CASP13 (54). Наборы для обучения и оценки такие же, как и в предыдущем разделе.

Таблица 7 показывает, что добавление функций трансформатора из 34-уровневой модели, обученной на UR50 / S, последовательно приводит к улучшению во всех тестовых наборах. В таблице показаны значения максимальной точности с большой точностью, указывающие среднее значение и стандартное отклонение по пяти различным модельным семенам. Direct дает небольшое улучшение по сравнению с некоторыми тестовыми наборами. Avg лучше прямого, а cov обеспечивает дополнительный выигрыш. Например, cov дает абсолютное улучшение на 3,9% на тестовом наборе RaptorX и на 1,8% улучшение на тестовом наборе CASP13, оцененном с временными задержками как для точной настройки, так и для данных предварительного обучения. Дополнительные результаты и показатели для прогнозирования контактов приведены в приложении SI, таблица S3.

Таблица 7.

Комбинация признаков (предсказание контакта)

Прогнозирование мутационных эффектов

Пейзаж мутационной пригодности обеспечивает глубокое понимание биологии.Сочетание секвенирования следующего поколения с экраном мутагенеза позволяет параллельно считывать десятки тысяч вариантов одного белка (62). Детализация и охват этих экспериментов дает представление о ландшафте мутационной пригодности отдельных белков, давая количественные отношения между последовательностью и функцией белка. Мы адаптируем языковую модель белка Transformer для прогнозирования количественного эффекта мутаций.

Во-первых, мы исследуем прогнозирование эффекта внутрибелкового варианта, когда ограниченная выборка мутаций используется для прогнозирования эффекта ненаблюдаемых мутаций.Этот параметр полезен в приложениях для белковой инженерии (63). Мы оцениваем представления на двух наборах данных глубокого мутационного сканирования, используемых новейшими современными методами прогнозирования вариантных эффектов, Envision (64) и DeepSequence (26). В совокупности данные включают более 700 000 измерений эффекта вариантов из более чем 100 крупномасштабных экспериментальных наборов данных по мутагенезу.

Тонкая настройка трансформатора дает предсказатель мутационных эффектов, сравнимый с результатами Envision.Envision (64) для обобщения полагается на структурные и эволюционные особенности белка. Мы оцениваем, может ли Transformer достичь аналогичных результатов обобщения без прямого доступа к структурным особенностям. Используется та же методология разделения данных для обучения и оценки, что и у Gray et al. (64), чтобы можно было сравнить результаты. Мы используем 34-слойный трансформатор, обученный на UR50 / S. На рис. 7 показано, что точно настроенный трансформатор превосходит Envision по характеристикам на 10 из 12 белков. Для каждого белка доля p = 0.8 данных используются для обучения, а остальные данные используются для тестирования. Мы сообщаем среднее значение и стандартное отклонение для пятикратной перекрестной проверки в приложении SI, таблица S5. Результаты, изменяющие долю данных, используемых для обучения, представлены в приложении SI , рис. S5.

Рис. 7.

Репрезентативное обучение дает возможность современного контролируемого предсказания количественного эффекта мутаций. ( Слева ) Набор данных Envision (65). ( Справа ) Набор данных DeepSequence (26).Представления-преобразователи (34-слойные, UR50 / S) сравниваются с двунаправленной языковой моделью LSTM (большая модель, UR50 / S). Для каждого белка сообщается результат пятикратной перекрестной проверки. Для каждого раздела контролируемая точная настройка выполняется на 80% мутационных данных для белка, а результаты оцениваются на оставшихся 20%. Представления-преобразователи превосходят базовые представления LSTM в обоих наборах данных. Для каждого набора данных также показаны современные методы. Gray et al.(65) — это контролируемый метод, использующий структурные, эволюционные и биохимические особенности, обученный по тому же протоколу, что и для Transformer. Riesselman et al. (26) — это метод обучения без учителя на MSA каждого белка. Среднее и стандартное отклонение по пяти разделам для модели трансформатора и базовой линии LSTM.

Мы также оцениваем, используя ту же пятикратную методологию перекрестной проверки, в экспериментах по глубокому мутационному сканированию, собранных для DeepSequence (26). Точно настроенная модель Transformer превосходит точно настроенные базовые параметры LSTM.Мы не можем сравнивать напрямую, но мы также включаем производительность исходного метода DeepSequence, который является неконтролируемым и представляет собой современное состояние для этого набора данных.

Обобщение на новый ландшафт фитнеса.

Мы анализируем способность трансформера распространяться на фитнес-ландшафт нового белка. Следуя протоколу, представленному в Envision, мы используем анализ исключения по одному: чтобы оценить эффективность данного белка, мы обучаемся на данных по оставшимся n-1 белкам и тестируем оставшийся белок. SI Приложение , рис. S6 показывает, что предсказания Transformer на основе необработанных последовательностей работают лучше, чем Envision для пяти из девяти задач.

Связанные работы

Одновременно с препринтом этой работы Rives et al. (65), два связанных препринта Alley et al. (66) и Heinzinger et al. (67) также предложили моделирование белкового языка, хотя и в меньшем масштабе. Эти работы вместе с Rao et al. (68), были оценены на различных последующих задачах. Rives et al. (65) впервые предложили моделирование языка белков с помощью Transformers.Alley et al. (66) и Heinzinger et al. (67) обучить LSTM на UniRef50. Рао и др. (68) обучили 12-слойную модель трансформатора (38 M параметров) на Pfam (48). Исходные данные в этой статье сопоставимы с этими моделями. Большие модели трансформаторов, обученные в этой статье, значительно больше, чем в этих связанных работах.

Мы сравниваем результаты с соответствующими работами в таблице 8. Heinzinger et al. (67), Alley et al. (66) и Rao et al. (68) оценивают модели для различных последующих задач и наборов тестов.Мы извлекаем веса для вышеуказанных моделей, оценивая их непосредственно в нашей кодовой базе по сравнению с панелью наборов тестов, используемых в этой статье для удаленной гомологии, предсказания вторичной структуры и предсказания контактов, с теми же данными обучения и архитектурами моделей. Это позволяет напрямую сравнивать изображения. Таблица 8 показывает, что трансформаторы большой емкости имеют хорошие характеристики для вторичной структуры и предсказания контактов, значительно превосходящие Alley et al. (66), Heinzinger et al.(67) и Rao et al. (68). Небольшие модели трансформаторов, обученные в качестве базовых, также имеют более высокие характеристики, чем методы со сравнимыми номерами параметров.

Таблица 8.

Сравнение с моделями родственного языка белков

Встраивание белковых последовательностей стало предметом недавних исследований в области белковой инженерии (69). Беплер и Бергер (70) предварительно обучили LSTM на последовательностях белков, добавив наблюдение со стороны контактов для получения встраивания. После нашего препринта родственные работы основывались на его исследовании моделирования белковых последовательностей, изучении генеративных моделей (71, 72), внутренних представлений трансформеров (73) и приложений обучения репрезентации и генеративного моделирования, таких как классификация (74, 75) , предсказание мутационных эффектов (80) и дизайн последовательностей (76⇓ – 78).

Обсуждение

Одной из целей искусственного интеллекта в биологии могло бы стать создание управляемых прогностических и генеративных моделей, которые могут читать и генерировать биологические данные на своем родном языке. Соответственно, потребуются исследования методов, которые могут изучать внутренние биологические свойства непосредственно из белковых последовательностей, которые могут быть переданы для прогнозирования и генерации.

Мы исследовали глубокое обучение в процессе эволюции в масштабе крупнейших баз данных последовательностей белков, обучая контекстные языковые модели для 86 миллиардов аминокислот из 250 миллионов последовательностей.Пространство репрезентаций, полученных из последовательностей высокопроизводительными сетями, отражает биологическую структуру на нескольких уровнях, включая уровни аминокислот, белков и эволюционной гомологии. Информация о вторичной и третичной структуре интернализируется и представлена ​​в сети. Знание внутренних биологических свойств возникает без надзора — во время предварительного обучения не подается никакого обучающего сигнала, кроме последовательностей.

Мы обнаружили, что сети, которые были обучены на основе эволюционных данных, обобщают: информацию можно извлечь из представлений с помощью линейных проекций, глубоких нейронных сетей или путем адаптации модели с помощью супервизии.Точная настройка дает результаты, соответствующие современным достижениям в прогнозировании вариантов активности. Прогнозы делаются непосредственно из последовательности с использованием функций, которые были автоматически изучены языковой моделью, а не выбраны знанием предметной области.

Мы обнаружили, что предварительное обучение обнаруживает информацию, которой нет в современных функциях. Изученные функции могут быть объединены с функциями, используемыми современными методами прогнозирования структуры, для улучшения результатов. Эмпирическим путем мы обнаруживаем, что функции, обнаруженные более крупными моделями, лучше работают при выполнении последующих задач.Transformer превосходит LSTM с аналогичной емкостью в тестах. Увеличение разнообразия обучающих данных приводит к значительным улучшениям представлений.

В то время как модели белкового языка, которые мы изучаем, сопоставимы по масштабу с теми, которые используются в текстовой области, наши эксперименты еще не достигли предела масштаба. Мы заметили, что даже модели с самой высокой производительностью, которые мы обучили (с параметрами от ~ 650 до 700 M), не соответствовали наборам данных последовательности из-за недостаточной емкости модели.Связь, которую мы обнаруживаем между точностью языкового моделирования и информацией о структуре, закодированной в представлениях, предполагает, что модели с большей емкостью дадут лучшие представления. Эти результаты предполагают потенциал для дальнейшего масштабирования модели и разнообразия данных, включая последовательности из метагеномики.

Сочетание генеративных моделей высокой производительности с синтезом генов и характеристикой высокой пропускной способности может способствовать генеративной биологии. Обученные нами модели можно использовать для генерации новых последовательностей (79).Если нейронные сети могут передавать знания, полученные из белковых последовательностей, для разработки функциональных белков, это может быть связано с прогнозирующими моделями для совместной генерации и оптимизации последовательностей для желаемых функций. Размер текущих данных о последовательностях и их прогнозируемый рост указывают на возможность генеративной модели общего назначения, которая может конденсировать совокупность статистики последовательностей, интернализируя и интегрируя фундаментальные химические и биологические концепции, включая структуру, функцию, активность, локализацию, связывание и динамику. , чтобы генерировать новые последовательности, которые ранее не встречались в природе, но которые являются биологически активными.

Благодарности

Мы благодарим Тристана Беплера, Ричарда Бонно, Йилун Ду, Владимира Глигориевича, Анику Гупту, Омера Леви, Яна Пейкона, Хетунандана Камисетти, Лоренса ван дер Маатена, Итана Переса, Одеда Регева и Эмили Саньяна за отзывы о рукописи и содержательных беседах. Мы благодарим Jinbo Xu за то, что он поделился функциями RaptorX и помог с CASP13. Мы благодарим Майкла Клаузена за предоставленный обучающий код NetSurf. А. была поддержана в Нью-Йоркском университете грантом NSF № 1339362.

Сноски

• Вклад авторов: A.R., J. Meier, T..S., S.G., Z.L., M.O., C.L.Z., J. Ma, and R.F. спланированное исследование; A.R., J. Meier, T..S., S.G., Z.L., J.L., D.G. и J. Ma провели исследования; A.R., J. Meier, T..S., S.G., Z.L., J.L., D.G. и J. Ma проанализировали данные; and A.R., J. Meier, T..S., S.G., Z.L., J.L., D.G., M.O., C.L.Z., J. Ma, and R.F. написал газету.

• Заявление о конкурирующих интересах: A.R., J. Meier, S.G., D.G., M.O., C.L.Z., J.Ма, Р.Ф. являются соавторами заявки на патент США, относящейся к работе этой рукописи.

• Эта статья представляет собой прямое представление PNAS. D.T.J. Приглашенный редактор по приглашению редакционной коллегии.

• Эта статья содержит вспомогательную информацию в Интернете по адресу https://www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.2016239118/-/DCSupplemental.

• Авторские права © 2021 Автор (ы). Опубликовано PNAS.

Разработка функций белка — инфраструктура биоинформатики для Universal Protein Resource (UniProt) в EMBL-EBI

Существуют миллиарды белков, которые составляют живой мир, и каждый из них играет роль в функционировании клеток.UniProt — это общедоступная научная база данных, содержащая информацию о биологической функции миллионов белков. Аннотации белков — это сбор всей существующей информации о данном белке и обеспечение ее легкого доступа для исследователей со всего мира. Это позволяет исследователям ответить на ряд научных вопросов, в том числе на то, как вариации генома влияют на функцию белка и, следовательно, на фенотип, восприимчивость к болезням и реакцию на лекарства.

Мы признаны во всем мире лидером в области биоинформатической инфраструктуры для белковых баз данных и услуг.Мы разрабатываем ведущие в мире ресурсы, такие как UniProt, Gene Ontology Annotation и Enzyme portal, которые стали неотъемлемой частью инструментов, которые исследователи используют ежедневно в своей работе. На протяжении всей нашей работы мы руководствуемся нашим стремлением сделать эти инструменты и ресурсы общедоступными.

Наши исследовательские интересы включают:
— изучение новых методов аннотации и представления белков с использованием алгоритмов машинного обучения
— предоставление высококачественной аннотации в эталонных протеомах для научного сообщества
— анализ данных и визуализация данных о белках в контексте протеомики и вариация.

Мы твердо убеждены в том, что разнообразные и инклюзивные команды ускоряют инновации. В нашу международную команду входят биоинформатики, разработчики программного обеспечения, специалисты по обработке данных, веб-разработчики, исследователи пользовательского опыта (UX) и дизайнеры пользовательского интерфейса (UI), которые объединились для разработки и улучшения наших известных ресурсов и инфраструктуры для данных и представления последовательностей белков.

Мы гордимся тем, что работаем и сотрудничаем с исследователями со всего мира, и приветствуем предложения по проектам от магистрантов, студентов и других людей, разделяющих наш энтузиазм в отношении биоинформатики.

Обзор посттрансляционной модификации | Thermo Fisher Scientific

Посттрансляционные модификации белков (ПТМ) увеличивают функциональное разнообразие протеома за счет ковалентного добавления функциональных групп или белков, протеолитического расщепления регуляторных субъединиц или деградации целых белков. Эти модификации включают фосфорилирование, гликозилирование, убиквитинирование, нитрозилирование, метилирование, ацетилирование, липидирование и протеолиз и влияют почти на все аспекты нормальной клеточной биологии и патогенеза.Следовательно, выявление и понимание ПТМ имеет решающее значение при изучении клеточной биологии, а также при лечении и профилактике заболеваний.

---

Вступление

За последние несколько десятилетий ученые обнаружили, что протеом человека намного сложнее, чем геном человека. Хотя по оценкам геном человека включает от 20 000 до 25 000 генов, общее количество белков в протеоме человека оценивается более чем в 1 миллион. Эти оценки демонстрируют, что отдельные гены кодируют несколько белков.Геномная рекомбинация, инициация транскрипции на альтернативных промоторах, дифференциальная терминация транскрипции и альтернативный сплайсинг транскрипта — это механизмы, которые генерируют разные транскрипты мРНК из одного гена.

Повышению сложности от уровня генома к протеому дополнительно способствуют посттрансляционные модификации белков (PTM). ПТМ представляют собой химические модификации, которые играют ключевую роль в функциональной протеомике, поскольку они регулируют активность, локализацию и взаимодействие с другими клеточными молекулами, такими как белки, нуклеиновые кислоты, липиды и кофакторы.

Посттрансляционные модификации являются ключевыми механизмами увеличения протеомного разнообразия. Хотя геном включает от 20 000 до 25 000 генов, протеом, по оценкам, включает более 1 миллиона белков. Изменения на уровне транскрипции и мРНК увеличивают размер транскриптома относительно генома, а множество различных посттрансляционных модификаций экспоненциально увеличивает сложность протеома как по отношению к транскриптому, так и по отношению к геному.

---

Кроме того, протеом человека является динамичным и изменяется в ответ на множество стимулов, а посттрансляционные модификации обычно используются для регулирования клеточной активности. ПТМ встречаются в различных боковых цепях аминокислот или пептидных связях, и они чаще всего опосредуются ферментативной активностью. Действительно, по оценкам, 5% протеома содержат ферменты, которые выполняют более 200 типов посттрансляционных модификаций. Эти ферменты включают киназы, фосфатазы, трансферазы и лигазы, которые добавляют или удаляют функциональные группы, белки, липиды или сахара в боковых цепях аминокислот или из них; и протеазы, которые расщепляют пептидные связи для удаления определенных последовательностей или регуляторных субъединиц.Многие белки также могут модифицироваться с помощью автокаталитических доменов, таких как автокиназа и автопротолитические домены.

Посттрансляционная модификация может происходить на любом этапе «жизненного цикла» белка. Например, многие белки модифицируются вскоре после завершения трансляции, чтобы обеспечить правильную укладку или стабильность белка или направить растущий белок в различные клеточные компартменты (например, ядро, мембрану). Другие модификации происходят после завершения фолдинга и локализации, чтобы активировать или инактивировать каталитическую активность или иным образом повлиять на биологическую активность белка.Белки также ковалентно связаны с метками, которые нацелены на деградацию белка. Помимо единичных модификаций, белки часто модифицируются путем сочетания посттрансляционного расщепления и добавления функциональных групп с помощью ступенчатого механизма созревания или активации белка.

Protein PTMs также могут быть обратимыми в зависимости от природы модификации. Например, киназы фосфорилируют белки по боковым цепям определенных аминокислот, что является обычным методом каталитической активации или инактивации.И наоборот, фосфатазы гидролизуют фосфатную группу, чтобы удалить ее из белка и обратить биологическую активность. Протеолитическое расщепление пептидных связей является термодинамически благоприятной реакцией и поэтому навсегда удаляет пептидные последовательности или регуляторные домены.

Следовательно, анализ белков и их посттрансляционных модификаций особенно важен для изучения болезней сердца, рака, нейродегенеративных заболеваний и диабета. Характеристика ПТМ, хотя и является сложной задачей, дает неоценимое представление о клеточных функциях, лежащих в основе этиологических процессов.С технической точки зрения, основные проблемы при изучении посттрансляционно модифицированных белков — это разработка специфических методов обнаружения и очистки. К счастью, эти технические препятствия преодолеваются с помощью множества новых и усовершенствованных протеомных технологий.

Справочник по экспрессии белков

Это 118-страничное руководство содержит исчерпывающую информацию об экспрессии белков и поможет вам выбрать правильную систему экспрессии и технологии очистки для вашего конкретного применения и потребностей.Получите советы и рекомендации перед началом эксперимента и найдите ответы на повседневные проблемы, связанные с экспрессией белка.

Справочник по экспрессии белков

›

---

Посттрансляционные модификации (ПТМ)

Как отмечалось выше, большое количество различных PTM не позволяет провести тщательный анализ всех возможных модификаций белка. Таким образом, этот обзор касается лишь небольшого числа наиболее распространенных типов ПТМ, изучаемых сегодня в исследованиях белков. Кроме того, больше внимания уделяется фосфорилированию, гликозилированию и убиквитинированию, и поэтому эти PTM описаны более подробно на страницах, посвященных соответствующим PTM.

Фосфорилирование

Обратимое фосфорилирование белка, в основном по остаткам серина, треонина или тирозина, является одной из наиболее важных и хорошо изученных посттрансляционных модификаций. Фосфорилирование играет важную роль в регуляции многих клеточных процессов, включая клеточный цикл, рост, апоптоз и пути передачи сигнала. В следующем примере был использован вестерн-блот-анализ для оценки специфичности фосфопротеинов в лизатах, полученных из лишенных сыворотки линий раковых клеток HeLa и NIH 3T3, стимулированных эпидермальным фактором роста (EGF) и фактором роста, полученным из тромбоцитов (PDGF), соответственно.

Обогащение высокочистых фосфопротеинов из сложных биологических образцов. Вестерн-блоттинг выполняли с помощью набора Thermo Scientific Pierce Phosphoprotein Enrichment Kit, и клеточные лизаты получали в соответствии с инструкциями набора для обогащения фосфопротеинов. Обнаружение белков было достигнуто с помощью фосфоспецифических антител, которые распознают ключевые регуляторные белки, участвующие в передаче сигналов фактора роста. Цитохром C (pI 9,6) и p15Ink4b (pI 5,5) служили отрицательными контролями для неспецифического связывания нефосфорилированных белков.FT = проточная фракция, W = объединенные промывные фракции, E = объединенные элюированные фракции и L = необогащенный общий клеточный экстракт.

---

Гликозилирование

Гликозилирование белков признано одной из основных посттрансляционных модификаций, оказывающих значительное влияние на укладку, конформацию, распределение, стабильность и активность белков. Гликозилирование включает в себя разнообразный выбор добавок сахарных фрагментов к белкам, который варьируется от простых моносахаридных модификаций ядерных факторов транскрипции до очень сложных разветвленных полисахаридных изменений рецепторов клеточной поверхности.Углеводы в форме аспаргин-связанных (N-связанных) или серин / треонин-связанных (O-связанных) олигосахаридов являются основными структурными компонентами многих клеточных поверхностных и секретируемых белков.

Типы гликозилирования. Гликопептидные связи можно разделить на определенные группы в зависимости от природы связи сахар-пептид и присоединенного олигосахарида, включая N-, O- и C-связанное гликозилирование, гликозилирование и фосфогликозилирование.

---

Убиквитинирование

Убиквитин представляет собой полипептид массой 8 кДа, состоящий из 76 аминокислот, который присоединен к µ-Nh3 лизина в целевых белках через С-концевой глицин убиквитина.После начального события моноубиквитинирования может происходить образование убиквитинового полимера, и полиубиквитинированные белки затем распознаются протеасомой 26S, которая катализирует деградацию убиквитинированного белка и рециркуляцию убиквитина. Следующий эксперимент представляет собой пример методов, используемых для обнаружения убиквитинированных белков.

Обнаружение убиквитина в лизатах клеток HeLa. Вестерн-блоттинг был проведен для сравнения четырех методов обнаружения убиквитинового белка в лизатах клеток HeLa.После обработки эпоксомицином лизаты клеток HeLa (150 мкг) обрабатывали четырьмя различными методами. Полученные фракции проточного (F) и элюированного (E) были нормализованы по объему относительно исходного необработанного лизата (H) и идентичные объемы подверглись электрофорезу для детекции вестерн-блоттинга. По сравнению с набором поставщика C и методом на основе антител, набор Thermo Scientific Pierce для обогащения убиквитином дает больше убиквитинированного белка во фракции элюирования (и меньше белка в проточной фракции), что указывает на значительно лучшее обогащение убиквитинированных белков.Смола GSH является отрицательным контролем для сравнения.

---

S-нитрозилирование

Оксид азота (NO) производится тремя изоформами синтазы оксида азота (NOS) и представляет собой химический посредник, который реагирует со свободными остатками цистеина с образованием S-нитротиолов (SNO). S-нитрозилирование является критическим PTM, используемым клетками для стабилизации белков, регулирования экспрессии генов и обеспечения доноров NO, а образование, локализация, активация и катаболизм SNO строго регулируются.

S-нитрозилирование — обратимая реакция, и SNO имеют короткий период полужизни в цитоплазме из-за хозяина восстанавливающих ферментов, включая глутатион (GSH) и тиоредоксин, которые денитрозилируют белки. Следовательно, SNO часто хранятся в мембранах, везикулах, интерстициальном пространстве и липофильных белковых складках, чтобы защитить их от денитрозилирования. Например, каспазы, которые опосредуют апоптоз, хранятся в митохондриальном межмембранном пространстве как SNO. В ответ на внеклеточные или внутриклеточные сигналы каспазы высвобождаются в цитоплазму, и сильно восстанавливающая среда быстро денитрозилирует белки, что приводит к активации каспаз и индукции апоптоза.

S-нитрозилирование не является случайным событием, и только определенные остатки цистеина подвергаются S-нитрозилированию. Поскольку белки могут содержать несколько цистеинов и из-за лабильного характера SNO, S-нитрозилированные цистеины может быть трудно обнаружить и отличить от не-S-нитрозилированных аминокислот. Анализ переключения биотина, разработанный Jaffrey et al., Является распространенным методом обнаружения SNO, и этапы анализа перечислены ниже:

• Все свободные цистеины блокируются.
• Все оставшиеся цистеины (предположительно только денитрозилированные) денитрозилированы.
• Освободившиеся тиоловые группы затем биотинилируют.
• Биотинилированные белки обнаруживаются с помощью SDS-PAGE и вестерн-блоттинга или масс-спектрометрии.

Схема реакции для мечения и обнаружения S-нитрозилирования с помощью набора для вестерн-блоттинга S-нитрозилирования. Образцы сначала подвергаются реакции с MMTS для блокирования свободных сульфгидрилов в S-нитрозилированных белках. Затем S-нитрозоцистеины селективно восстанавливаются аскорбатом для мечения с помощью реагента Thermo Scientific iodoTMTzero Label Reagent.Впоследствии поставляемое антитело против TMT используется для обнаружения белков, меченных TMT, при вестерн-блоттинге.

---

Метилирование

Перенос одноуглеродных метильных групп на азот или кислород (N- и O-метилирование, соответственно) в боковые цепи аминокислот увеличивает гидрофобность белка и может нейтрализовать отрицательный заряд аминокислоты, когда связаны с карбоновыми кислотами. Метилирование опосредуется метилтрансферазами, а S-аденозилметионин (SAM) является первичным донором метильной группы.

Метилирование происходит так часто, что SAM считается наиболее часто используемым субстратом в ферментативных реакциях после АТФ. Кроме того, хотя N-метилирование необратимо, O-метилирование потенциально обратимо. Метилирование — это хорошо известный механизм эпигенетической регуляции, поскольку метилирование и деметилирование гистонов влияет на доступность ДНК для транскрипции. Аминокислотные остатки могут быть конъюгированы с одной метильной группой или несколькими метильными группами для усиления эффектов модификации.

На рисунке ниже представлена ​​иллюстрация PMT, связанных с частицами ядра нуклеосомы.

Изображение, показывающее посттрансляционные модификации, связанные с гистоновыми частицами. Нуклеосомы представлены красными сферами, обернутыми ДНК (показаны серым). Также показаны положения PTM, расположенных на гистоновых белках h3A (и h3A.X), h3B, h4 и h5. Эти PTM влияют на экспрессию генов, изменяя структуру хроматина и рекрутируя модификаторы гистонов.События PTM опосредуют различные биологические функции, такие как активация и инактивация транскрипции, упаковка хромосом, а также процессы повреждения и восстановления ДНК.

---

N-ацетилирование

N-ацетилирование, или перенос ацетильной группы на азот, происходит почти во всех эукариотических белках посредством как необратимых, так и обратимых механизмов. N-концевое ацетилирование требует расщепления N-концевого метионина метионинаминопептидазой (MAP) перед заменой аминокислоты ацетильной группой из ацетил-CoA ферментами N-ацетилтрансферазы (NAT).Этот тип ацетилирования является ко-трансляционным, поскольку N-конец ацетилируется на растущих полипептидных цепях, которые все еще прикреплены к рибосоме. Хотя от 80 до 90% эукариотических белков ацетилируются таким образом, точное биологическое значение до сих пор неясно.

Ацетилирование по ε-Nh3 лизина (называемое ацетилированием лизина) на N-концах гистона является распространенным методом регуляции транскрипции гена. Ацетилирование гистонов — это обратимое событие, которое снижает конденсацию хромосом, чтобы способствовать транскрипции, и ацетилирование этих остатков лизина регулируется факторами транскрипции, которые содержат активность гистонацетилетрансферазы (HAT).В то время как факторы транскрипции с активностью HAT действуют как коактиваторы транскрипции, ферменты гистондеацетилазы (HDAC) являются ко-репрессорами, которые обращают вспять эффекты ацетилирования, снижая уровень ацетилирования лизина и увеличивая хромосомную конденсацию.

Сиртуины (регулятор молчащей информации) представляют собой группу НАД-зависимых деацетилаз, нацеленных на гистоны. Как следует из их названия, они поддерживают молчание генов за счет гипоацетилирования гистонов и, как сообщается, помогают в поддержании стабильности генома.

Хотя ацетилирование было впервые обнаружено в гистонах, цитоплазматические белки также были ацетилированы, и поэтому ацетилирование, по-видимому, играет большую роль в клеточной биологии, чем просто регуляция транскрипции. Кроме того, перекрестное взаимодействие между ацетилированием и другими посттрансляционными модификациями, включая фосфорилирование, убиквитинирование и метилирование, может изменять биологическую функцию ацетилированного белка.

Ацетилирование белка может быть обнаружено с помощью иммунопреципитации хроматина (ChIP) с использованием специфичных для ацетиллизина антител или масс-спектрометрии, где увеличение гистона на 42 единицы массы представляет собой однократное ацетилирование.

---

Липидирование

Липидирование — это метод нацеливания белков на мембраны органелл (эндоплазматический ретикулум [ER], аппарат Гольджи, митохондрии), везикулы (эндосомы, лизосомы) и плазматическую мембрану. Есть четыре типа липидирования:

• С-концевой гликозилфосфатидилинозитол (GPI) якорь
• N-концевое миристоилирование
• S-миристоилирование
• S-пренилирование

Каждый тип модификации дает разные белки типы липидирования увеличивают гидрофобность белка и, следовательно, его сродство к мембранам.Различные типы липидирования также не исключают друг друга, поскольку два или более липидов могут быть присоединены к данному белку.

GPI прикрепляет поверхностных белков клетки к плазматической мембране. Эти гидрофобные фрагменты получают в ER, где они затем добавляются к растущему белку единым блоком. GPI-заякоренные белки часто локализуются на липидных рафтах, богатых холестерином и сфинголипидами, которые действуют как сигнальные платформы на плазматической мембране. Этот тип модификации обратим, поскольку якорь GPI может высвобождаться из белка фосфоинозитол-специфической фосфолипазой C.Действительно, эта липаза используется при обнаружении GPI-заякоренных белков для высвобождения GPI-заякоренных белков из мембран для разделения гелей и анализа с помощью масс-спектрометрии.

N-миристоилирование — это метод, позволяющий придать белкам гидрофобный рычаг для локализации на мембране. Миристоильная группа представляет собой 14-углеродную насыщенную жирную кислоту (C14), которая придает белку достаточную гидрофобность и сродство к мембранам, но недостаточно для постоянного закрепления белка в мембране. Следовательно, N-миристоилирование может действовать как переключатель конформационной локализации, при котором конформационные изменения белка влияют на доступность ручки для прикрепления к мембране.Из-за этой условной локализации сигнальные белки, которые селективно локализуются на мембране, такие как киназы семейства Src, являются N-миристоилированными.

N-миристоилированию способствует N-миристоилтрансфераза (NMT) и использует миристоил-КоА в качестве субстрата для присоединения миристоильной группы к N-концевому глицину. Поскольку метионин является N-концевой аминокислотой всех эукариотических белков, этот PTM требует расщепления метионина вышеупомянутым MAP перед добавлением миристоильной группы; это представляет собой один пример нескольких PTM на одном белке.

S-пальмитоилирование добавляет пальмитоильную группу C16 от пальмитоил-КоА к тиолатной боковой цепи остатков цистеина через пальмитоилацилтрансферазы (PAT). Из-за более длинной гидрофобной группы этот якорь может навсегда закрепить белок на мембране. Однако эта локализация может быть обращена тиоэстеразами, которые разрывают связь между белком и якорем; таким образом, S-пальмитоилирование используется в качестве переключателя включения / выключения для регулирования локализации мембраны. S-пальмитоилирование часто используется для усиления других типов липидирования, таких как миристоилирование или фарнезилирование (см. Ниже).S-пальмитоилированные белки также избирательно концентрируются на липидных рафтах.

S-пренилирование ковалентно добавляет фарнезильную (C15) или геранилгеранильную (C20) группу к специфическим остаткам цистеина в пределах пяти аминокислот от C-конца через фарнезилтрансферазу (FT) или геранилгеранилтрансферазы (GGT I и II). В отличие от S-пальмитоилирования, S-пренилирование является гидролитически стабильным. Приблизительно 2% всех белков пренилированы, включая всех членов суперсемейства Ras. Эта группа молекулярных переключателей является фарнезилированной, геранилгеранилированной или их комбинацией.Кроме того, эти белки имеют специфические мотивы из 4 аминокислот на С-конце, которые определяют тип пренилирования одиночного или двойного цистеина. Пренилирование происходит в ER и часто является частью поэтапного процесса PTMs, за которым следует протеолитическое расщепление с помощью Rce1 и метилирование с помощью изопренилцистеинметилтрансферазы (ICMT).

---

Протеолиз

Пептидные связи неопределенно стабильны в физиологических условиях, и поэтому клеткам требуется какой-то механизм для разрыва этих связей.Протеазы представляют собой семейство ферментов, которые расщепляют пептидные связи белков и играют решающую роль в процессинге антигена, апоптозе, отщеплении поверхностных белков и передаче сигналов клетками.

Семейство из более чем 11000 протеаз различается по субстратной специфичности, механизму расщепления пептидов, расположению в клетке и продолжительности активности. Хотя этот вариант предполагает широкий набор функций, протеазы обычно можно разделить на группы в зависимости от типа протеолиза. Деградационный протеолиз имеет решающее значение для удаления несобранных белковых субъединиц и неправильно свернутых белков, а также для поддержания концентраций белка на уровне гомеостатических концентраций за счет снижения данного белка до уровня небольших пептидов и отдельных аминокислот.Протеазы также играют биосинтетическую роль в клеточной биологии, которая включает отщепление сигнальных пептидов от возникающих белков и активацию зимогенов, которые являются неактивными предшественниками ферментов, которые требуют расщепления в определенных участках для функционирования фермента. В этом отношении протеазы действуют как молекулярные переключатели, регулирующие активность ферментов.

Протеолиз — термодинамически благоприятная и необратимая реакция. Следовательно, активность протеазы жестко регулируется, чтобы избежать неконтролируемого протеолиза с помощью механизмов временного и / или пространственного контроля, включая регуляцию расщеплением цис- или транс-и компартментализацией (например,ж., протеасомы, лизосомы).

Разнообразное семейство протеаз можно классифицировать по участку действия, например аминопептидазы и карбоксипептидазы, которые расщепляют амино- или карбокси-конец белка, соответственно. Другой тип классификации основан на группах активных сайтов данной протеазы, которые участвуют в протеолизе. Основываясь на этой стратегии классификации, более 90% известных протеаз попадают в одну из четырех следующих категорий:

• Сериновые протеазы
• Цистеиновые протеазы
• Протеазы аспарагиновой кислоты
• Металлопротеазы цинка

Следующий типичный пример демонстрирует эффективность коммерчески доступного протеазного теста.

Кривые реакции колориметрического анализа протеазы. Набор для колориметрического анализа протеазы Thermo Scientific Pierce использовали для измерения активности протеазы V-8 и подчелюстной протеазы для переваривания казеинового субстрата по сравнению с поставляемым стандартом трипсина.

---

1. Международный консорциум по секвенированию генома человека (2004) Завершение эухроматической последовательности генома человека. Nature 431: 931–45.
2. Дженсен О.Н. (2004) Протеомика, специфичная для модификации: характеристика посттрансляционных модификаций с помощью масс-спектрометрии. Curr Opin Chem Biol 8: 33–41.
3. Ayoubi TA, Van De Ven WJ (1996) Регулирование экспрессии генов с помощью альтернативных промоторов. FASEB J 10: 453–60.
4. Walsh C (2006) Посттрансляционная модификация белков: Расширение инвентаря природы. Энглвуд (Колорадо): издатели Робертс и Ко. xxi, p 490.
5. Gaston BM et al. (2003) Передача сигналов S-нитрозилирования в клеточной биологии. Mol Interv 3: 253–63.
6. Jaffrey SR, Snyder SH (2001) Метод переключения биотина для обнаружения S-нитрозилированных белков. Sci STKE 86: пл1.
7. Han P, Chen C (2008) Переключатель биотина без детергентов в сочетании с жидкостной хроматографией / тандемной масс-спектрометрией в анализе S-нитрозилированных белков. Rapid Commun Mass Spectrom 22: 1137–45.
8. Imai S et al. (2000) Белок транскрипционного молчания и долголетия SIR2 представляет собой НАД-зависимую гистоновую деацетилазу. Nature 403: 795–800.
9. Glozak MA et al. (2005) Ацетилирование и деацетилирование негистоновых белков. Ген 363: 15–23.
10. Yang XJ, Seto E (2008) Ацетилирование лизина: кодифицированные перекрестные помехи с другими посттрансляционными модификациями. Mol Cell 31: 449–61.

Обложка: слои, структура и функции

Обзор

Три слоя кожи поверх мышечной ткани.

Что такое скин?

Кожа — самый большой орган тела, состоящий из воды, белков, жиров и минералов. Ваша кожа защищает ваше тело от микробов и регулирует температуру тела.Кожные нервы помогают вам чувствовать жар или холод.

Ваша кожа вместе с волосами, ногтями, сальными и потовыми железами является частью покровной системы (in-TEG-you-ME I NT-a-ree). «Покровный» означает внешний покров тела.

Анатомия

Какие слои кожи?

Кожа состоит из трех слоев ткани:

• Эпидермис , верхний слой.
• Dermis , средний слой.
• Гиподерма , нижний или жировой слой.

Что делает эпидермис (верхний слой кожи)?

Эпидермис — это верхний слой кожи, который вы можете увидеть и потрогать. Кератин, белок внутри клеток кожи, составляет клетки кожи и вместе с другими белками слипается, образуя этот слой. Эпидермис:

• Действует как защитный барьер : Эпидермис не дает бактериям и микробам проникать в ваш организм и кровоток и вызывать инфекции.Он также защищает от дождя, солнца и других элементов.
• Создает новую кожу : Эпидермис постоянно производит новые клетки кожи. Эти новые клетки заменяют примерно 40 000 старых клеток кожи, которые ваше тело ежедневно сбрасывает. У вас новая кожа каждые 30 дней.
• Защищает ваше тело : клетки Лангерганса в эпидермисе являются частью иммунной системы организма. Они помогают бороться с микробами и инфекциями.
• Обеспечивает цвет кожи : Эпидермис содержит меланин, пигмент, придающий коже ее цвет.От количества меланина зависит цвет вашей кожи, волос и глаз. Люди, которые производят больше меланина, имеют более темную кожу и могут быстрее загорать.

Что делает дерма (средний слой кожи)?

Дерма составляет 90% толщины кожи. Этот средний слой кожи:

• Имеет коллаген и эластин : Коллаген — это белок, который делает клетки кожи сильными и эластичными. Другой белок, содержащийся в дерме, эластин, сохраняет эластичность кожи.Это также помогает растянутой коже вернуть свою форму.
• Рост волос : корни волосяных фолликулов прикрепляются к дерме.
• Держит вас на связи : нервы в дерме сообщают вам, когда что-то слишком горячее для прикосновения, зуд или очень мягкое. Эти нервные рецепторы также помогают вам чувствовать боль.
• Создает масло : сальные железы в дерме помогают сохранять кожу мягкой и гладкой. Масло также препятствует тому, чтобы ваша кожа впитывала слишком много воды, когда вы плаваете или попадаете под ливень.
• Вырабатывает пот : Потовые железы в дерме выделяют пот через поры кожи. Пот помогает регулировать температуру тела.
• Обеспечивает кровью : Кровеносные сосуды дермы снабжают эпидермис питательными веществами, сохраняя слои кожи здоровыми.

Что делает гиподерма (нижний слой кожи)?

Нижний слой кожи или гиподерма — это жировой слой. Подкожная клетчатка:

• Подушечки для мышц и костей : жир в подкожной клетчатке защищает мышцы и кости от травм при падении или несчастном случае.
• Имеет соединительную ткань : Эта ткань соединяет слои кожи с мышцами и костями.
• Помогает нервам и кровеносным сосудам : Нервы и кровеносные сосуды в дерме (средний слой) увеличиваются в гиподерме. Эти нервы и кровеносные сосуды разветвляются, чтобы соединить гиподерму с остальной частью тела.
• Регулирует температуру тела : жир в подкожной клетчатке предохраняет вас от холода или жара.

Из чего еще состоит кожа?

Один дюйм вашей кожи состоит примерно из 19 миллионов кожных клеток и 60 000 меланоцитов (клеток, вырабатывающих меланин или пигмент кожи).Он также содержит 1000 нервных окончаний и 20 кровеносных сосудов.

Состояния и расстройства

Какие состояния и нарушения влияют на кожу?

Как внешняя система защиты организма ваша кожа подвержена различным проблемам. К ним относятся:

Забота

Как я могу защитить свою кожу?

С возрастом вы теряете коллаген и эластин. Это приводит к истончению среднего слоя кожи (дермы). В результате кожа может обвиснуть и образоваться морщины.

Хотя вы не можете остановить процесс старения, эти действия могут помочь сохранить здоровье кожи:

• Наносите солнцезащитный крем каждый день (даже если вы в основном находитесь в помещении). Выберите солнцезащитный крем с фактором защиты от солнца широкого спектра (SPF) не менее 30.
• Не загорайте в помещении и на улице . Загар вызывает повреждение кожи. Он вызывает старение кожи и может вызвать рак кожи.
• Найдите здоровые способы справиться со стрессом . Стресс может ухудшить определенные состояния кожи.
• Выполняйте регулярные проверки кожи и родинок , чтобы найти изменения, которые могут быть признаками рака кожи.
• Бросить курить и употреблять табачные изделия . Никотин и другие химические вещества, содержащиеся в сигаретах и ​​электронных сигаретах, ускоряют старение кожи.
• Используйте мягкие очищающие средства для умывания утром и вечером.
• Регулярно принимайте душ и наносите увлажняющий лосьон, чтобы предотвратить сухость кожи.

Часто задаваемые вопросы

Когда мне следует поговорить с врачом?

Вы должны позвонить своему врачу, если у вас возникли проблемы:

• Изменение размера, цвета, формы или симметрии родинки.
• Кожа меняется как новая родинка.
• Порез, который не может закрыть бытовая повязка (возможно, потребуется наложение швов).
• Сильные ожоги с волдырями.
• Признаки кожных инфекций, такие как красные полосы или желтые выделения.
• Необъяснимая кожная сыпь или состояние кожи.

Записка из клиники Кливленда

Как самый большой орган тела, ваша кожа играет жизненно важную роль в защите вашего тела от микробов и элементов. Он поддерживает комфортную температуру тела, а нервные окончания под кожей обеспечивают осязание.Это внешнее покрытие тела может иметь серьезные проблемы, такие как рак кожи, а также более распространенные проблемы, такие как прыщи и кожная сыпь. Ваш лечащий врач может посоветовать, как сохранить здоровье кожи.

Технологии SNAP-tag®: инструменты для изучения функции белков

Ученые, исследующие функцию белков в клетках, задаются довольно простыми вопросами: где? Когда? С кем? Ответить на эти вопросы для любого конкретного белка может быть непросто, и, как известно большинству ученых, часто существует болезненное несоответствие между масштабом проблемы и инструментами, доступными для ее решения.

New England Biolabs теперь представляет набор белковых инструментов для специфической маркировки гибридных белков синтетическими зондами, которые помогут ученым осветить различные аспекты функции белков.

Ковалентное маркирование слитых белков с использованием тегов SNAP, CLIP, ACP и MCP

Экспрессия представляющего интерес белка в виде слитого белка с дополнительным полипептидом (меткой), который помогает в характеристике белка, была впервые использована группой Джона Беквита в 1980 г. (1): β-галактозидаза была слита с цитоплазматическим веществом. мембранный белок MalF для облегчения его очистки.С тех пор все большее количество меток становится популярным в различных областях биологии. Практика клеточной биологии без использования флуоресцентных белков сегодня немыслима, а очистка рекомбинантных белков с использованием аффинных меток является стандартной практикой.

Визуализация с помощью технологии SNAP-tag: клонируйте интересующий ген в вектор экспрессии NEB. 2) Трансфекция слитой плазмиды в клетки, белок экспрессируется в клетках. 3) Добавьте интересующий ярлык. 4) Происходит ковалентная модификация, маркировка белка для визуализации.

Однако, несмотря на повсеместную роль гибридных белков в науке о белках, традиционные теги сталкиваются с двумя основными ограничениями:

и. Они ограничены свойствами, которые могут быть закодированы генетически. Например, спектроскопические свойства доступных в настоящее время флуоресцентных белков часто уступают синтетическим флуорофорам, но такие флуорофоры не могут быть генетически закодированы.

ii. Традиционные теги создаются специально для конкретного приложения, и один тег часто не подходит для изучения различных аспектов функции белка: экспрессии, транспорта, взаимодействия и деградации.

Подход, устраняющий эти недостатки, основан на метках, которые могут быть специально помечены синтетическими зондами, такими как флуорофоры или аффинные метки. NEB теперь представляет набор новых технологий маркировки для специальной маркировки гибридных белков в приложениях для клеточной биологии и белковой науки.

SNAP-тег

Наиболее универсальным из этих тегов является тег SNAP, мутант 20 кДа белка репарации ДНК O ⁶ -алкилгуанин-ДНК-алкилтрансфераза, которая специфически и быстро реагирует с производными бензилгуанина (BG) (рис. 1), что приводит к необратимым ковалентное мечение SNAP-метки синтетическим зондом (2).SNAP-тег имеет ряд функций, которые делают его идеальным для множества применений в маркировке белков. Скорость реакции SNAP-tag с производными BG в значительной степени не зависит от природы синтетического зонда, прикрепленного к BG, что позволяет маркировать слитые белки SNAP с помощью большого количества синтетических зондов.

Во-вторых, SNAP-тег не имеет ограничений относительно клеточной локализации и экспрессии хозяина. В-третьих, субстраты для меток SNAP химически инертны по отношению к другим белкам, что позволяет избежать неспецифического мечения в клеточных приложениях.Наконец, многие субстраты для меток SNAP проницаемы для клеток, что позволяет мечения внутриклеточных белков в живых клетках.

CLIP-тег

Второй тег, представленный NEB, является родственником тега SNAP, тега CLIP (3). CLIP-тег был создан путем инженерии субстратной специфичности SNAP-тега, что позволило ему специфично реагировать с производными O ₂ -бензилцитозина (BC) (рис. 1). Поскольку теги SNAP и CLIP специфически реагируют с ортогональными субстратами, слитые белки SNAP и CLIP могут быть помечены одновременно и специфически с помощью различных синтетических зондов в живых клетках.Основное применение CLIP-тега — двойное мечение гибридных белков в сочетании с SNAP-тегом.

ACP-теги и MCP-теги

Третий метод, предлагаемый NEB, концептуально отличается от мечения слитых белков SNAP и CLIP, поскольку он основан на катализируемой ферментами посттрансляционной модификации. Представляющий интерес белок слит с белком-носителем ацила (ACP), и соответствующий слитый белок специфически метят производными CoA посредством посттрансляционной модификации, катализируемой фосфопантетеинилтрансферазой AcpS.(4) Интересной особенностью ACP-тега является его небольшой размер — 9 кДа. (5) Кроме того, мутант ACP, называемый MCP, метится фосфопантетеинилтрансферазой Sfp, но не AcpS, что позволяет селективно мечения слитых белков ACP и MCP различными зондами в одном образце. В отличие от нескольких субстратов тегов SNAP и CLIP, субстраты тегов ACP не проницаемы для клеток; поэтому этот подход лучше всего подходит для мечения белков клеточной поверхности. Таким образом, NEB предлагает четыре полностью ортогональных технологии маркировки (SNAP-tag, CLIP-tag, MCP-tag и ACP-tag), которые можно использовать для выборочной маркировки соответствующих слитых белков синтетическими зондами как при визуализации клеток, так и при in vitro Приложения.

Рисунок 1: Механизм SNAP- или CLIP-метки: SNAP-метка или CLIP-метка, слитые с интересующим белком, метят себя с помощью «X», высвобождая гуанин или цитозин. Рисунок 2: Одновременная маркировка: живой HEK293, экспрессирующий SNAP-адренергический рецептор b2 и гистон 2B-SNAP, были помечены с помощью SNAP-Surface Alexa Fluor® 488 (зеленый), а затем звезды SNAP-Cell TMR (красный).

Приложение: местоположение, время и взаимодействие?

Расположение белка

Правильная локализация и перемещение белков являются неотъемлемым аспектом клеточной функции.Мечение слитых белков SNAP и CLIP синтетическими флуорофорами в живых клетках позволяет определить их клеточную локализацию с помощью флуоресцентной микроскопии (рис. 2). Поскольку теги SNAP и CLIP могут быть помечены разными флуорофорами, возможна одновременная локализация более одного белка (посредством слияния SNAP и CLIP или в комбинации с флуоресцентными белками). Мечение слитых белков SNAP и CLIP может осуществляться либо на фиксированных клетках, поскольку метки сохраняют свою активность во время фиксации, либо, чаще, на живых клетках.Визуализация живых клеток позволяет динамически изучать транслокацию белков в реальном времени. Типичным примером является мониторинг ядерного перераспределения слияния SNAP человеческого рецептора эстрогена α (ER) при инкубации клеток с частичным антагонистом ER 4-гидрокситамоксифеном (6,7). Еще одна очень привлекательная особенность мечения слитых белков состоит в том, что само мечение может быть ограничено определенными участками клетки. Например, использование непроницаемых для клеток субстратов SNAP-tag или системы ACP / MCP, специфичной для клеточной поверхности, позволяет визуализировать фракцию протеина плазматической мембраны, присутствующую на поверхности клетки, посредством специфической маркировки (8).Таким образом, этот подход позволяет различать разные популяции белка клеточной поверхности: те, которые должным образом перемещаются на плазматическую мембрану, от тех, которые сохраняются в секреторном пути или уже интернализованы, например, при связывании лиганда. Возможность ограничить эксперименты субпопуляциями рецепторов, связанных с G-белком (GPCR), которые правильно сложены и функционально представлены клеточными поверхностями, использовалась в ряде важных исследований (9,10). Следует также отметить, что такое различение не может быть легко достигнуто при использовании флуоресцентных белков.

Синхронизация с белками

Поскольку время маркировки данного гибридного белка находится под экспериментальным контролем, вопросы о трафике белка, обмене белка, динамике органелл и сборке макромолекул становятся открытыми для исследования. Стабильность ковалентного мечения дает возможность использовать разные красители в разные моменты времени во время эксперимента, чтобы различать старые и вновь синтезированные белки в живых клетках. Такие эксперименты по маркировке с использованием многоцветных импульсов генерируют различные популяции идентичных в остальном белков с отличительными признаками, определяемыми только моментом времени соответствующей маркировки каждой популяции.Этот подход был использован для исследования синтеза и оборота фосфоламбана с течением времени: многоцветное импульсное мечение этого белка в течение 24-часового периода позволило различать более старые и новые копии, раскрывая потенциальную новую роль в дифференцировке миобластов (11). Jansen et al. меченые белки транслируются в пределах определенного окна клеточного цикла для исследования роли центромерного белка A (CENP-A), варианта гистона h4, в определении центромеры и делении клеток (12). Неожиданно эти эксперименты показали, что CENP-A вставляется в центромерные гистоны только в фазе G1.Недавно McMurray и Thorner использовали многоцветное импульсное мечение, чтобы дифференцировать старые и новые молекулы двух септинов от почкующихся дрожжей, Cdc10 и Cdc12, чтобы исследовать их стабильность и рециклинг во время динамических структурных переходов в делении и развитии клеток (13). Эксперименты по маркировке показали, что механизмы, управляющие включением септина, специфичны для каждой субъединицы и для состояния развития клетки. Также следует отметить, что возможно последовательное мечение более чем двумя флуорофорами; такие эксперименты по маркировке особенно привлекательны для изучения формирования биологической структуры, как было показано для синтеза клеточной стенки у почкующихся дрожжей (14).Наконец, неперекрывающаяся субстратная специфичность SNAP-tag и CLIP-tag позволяет проводить одновременные эксперименты с отслеживанием импульсов для визуализации разных поколений двух разных белков в одной клетке, что еще больше увеличивает потенциал этого подхода (3).

Взаимодействие с белками

Белковые взаимодействия лежат в основе большинства биологических процессов, и химическая маркировка гибридных белков также предлагает множество возможностей для характеристики таких взаимодействий. Белки могут быть помечены флуорофорами, идеально подходящими для экспериментов по переносу энергии флуоресценции.Это было использовано для изучения гомо- и гетеродимеризации GPCR (9,10). Помимо предоставления возможности выбирать пары флуорофоров, которые лучше подходят для экспериментов FRET, чем флуоресцентные белки, химическое мечение дает дополнительное преимущество, заключающееся в том, что незрелые или неправильно свернутые белки, сохраняющиеся в секреторном пути, не вносят вклад в наблюдаемый сигнал. Сложные эксперименты FRET также могут быть дополнены более традиционными биохимическими подходами: магнитные бусинки, дериватизированные с помощью BG-субстрата SNAP-tag, могут быть использованы для эффективных экспериментов с понижением частоты для идентификации и характеристики партнеров по взаимодействию интересующего белка.Наконец, слияния SNAP-тегов также привлекательны для высокопроизводительных анализов белок-белковых взаимодействий in vitro ; либо на основе FRET с использованием резонанса поверхностных плазмонов (15), либо путем создания белковых микрочипов (16,17). Возможность ответить на один вопрос с помощью множества различных экспериментальных подходов делает SNAP-тег особенно привлекательным для анализа белок-белковых взаимодействий.

Будущее белков SNAP- и CLIP-тегов?

Вышеупомянутые примеры из литературы демонстрируют потенциал специфической химической маркировки слитых белков, в частности SNAP- и CLIP-тегов, для решения центральных вопросов клеточной биологии и науки о белках.Инновации в химии за счет синтеза новых маркировочных субстратов с полезными свойствами откроют совершенно новые способы изучения функции белков: недавно представленные оптические переключатели для повышенной чувствительности в экспериментах FRET (18) или использование экологически чувствительных красителей (19) являются хорошими. Примеры. Простота синтеза таких субстратов и доступность необходимых строительных блоков из NEB позволяют даже ученым с небольшим опытом в области химии собирать свои собственные субстраты.В то время как достижения в разработке новых белков с внутренней флуоресценцией вынуждают их пользователей проходить непрерывные циклы субклонирования и характеризации, пользователи SNAP-тега и его родственников могут быть уверены, что получат прямую выгоду от таких будущих изобретений.

Список литературы

1. Shuman, H.A., Silhavy, T.J., and Beckwith, J.R. (1980) J. Biol. Chem. 255, 168.
2. Keppler, A., Gendreizig, S., Gronemeyer, T. et al. (2003) Нац. Biotechnol. 21, 86.
3. Gautier, A., Juillerat, A., Heinis, C. et al. (2008) Chem. Биол. 15, 128.
4. Джордж Н., Пик Х., Фогель Х. и др. (2004) J. Am. Chem. Soc. 126, 8896.
5. Инь, Дж., Стрейт, П.Д., Маклафлин, С. и другие. (2005) Proc. Natl. Акад. Sci. США 102, 15815.
6. Keppler, A., Kindermann, M., Gendreizig, S. et al. (2004) Методы 32, 437.
7. Пик, Х. Янкевичс, Х., Фогель, Х. (2007) Дж.Мол. Биол . 374, 1213.
8. Keppler, A., Pick, H., Arrivoli, C. et al. (2004) Proc. Natl. Акад. Sci. США 101, 9955.
9. Maurel, D., Comps-Agrar, L., Brock, C. et al. (2008) Нац. Методы 5, 561.
10. Meyer, B.H., Segura, J.M., Martinez, K.L. и другие. (2006) Proc. Natl. Акад. Sci. США 103, 2138.
11. Стенойен Д.Л., Кнюшко Т.В., Лондоно М.П. и другие. (2007) Американский журнал физиологии 292, C2084.
12. Янсен, Л.Э., Блэк, Б.Е., Фольц, Д. и другие. (2007) J. of Cell Bio. 176, 795.
13. McMurray, M.A. и Thorner, J. (2008) Curr. Биол , 18, 1203.
14. Vivero-Pol, L., George, N., Krumm, H. et al. (2005) J. Am. Chem. Soc . 127, 12770.
15. Киндерманн, М., Джордж, Н., Джонссон, Н. и др. (2003) J. Am. Chem. Soc. 125, 7810.
16. Зилафф И., Арнольд А., Годин Г. и другие. (2006) Chembiochem 7, 194.
17. Jongsma, M. A. и Litjens, R.H. (2006) Proteomics 6, 2650.
18. Мао С., Беннингер Р. К., Ян Ю. и др. (2008) Биофизический журнал 94, 4515.
19. Prummer, M., Meyer, B.H., Franzini, R. et al. (2006) Chembiochem 7, 908.

Из выражений NEB, осень 2008 г., том 3.3
Кай Джонссон, доктор философии, Федеральная политехническая школа Лозанны

Какова функция синтеза белка?

Этапы синтеза белка

Есть два основных этапа синтеза белка: транскрипция и трансляция.Сначала в транскрипции , ДНК (дезоксирибонуклеиновая кислота) или основной план клетки копируется в РНК , другую молекулу, содержащую генетическую информацию. РНК подобна фотокопии ДНК с инструкциями по белку. После копирования РНК (рибонуклеиновой кислоты) она покидает ядро ​​и перемещается в цитоплазму клетки, где находятся рибосомы.

ДНК скопирована в РНК

На рибосомах происходит перевод .Рибосомы считывают РНК и сообщают другой вспомогательной молекуле, тРНК (передающая РНК), чтобы получить части, необходимые для построения белка. Эти части называются аминокислотами . Как только аминокислоты попадают в рибосому, рибосома склеивает их вместе, образуя белок. После того, как аминокислоты соединены вместе, белок приобретает правильную форму в цитоплазме и теперь готов к работе.

Трансляция белка на рибосоме

Функция белка

Белки контролируют все аспекты клеточной жизни.Существует бесчисленное множество процессов, в которых используется белок, но для целей сегодняшнего урока давайте рассмотрим роль белка в трех особенно важных частях тела.

Функция при заживлении ран

Каждый раз, когда вы получаете порез, ожог или перелом костей, ваше тело должно восстановить ткань. Это происходит в процессе деления клеток, или создания большего количества клеток. Клетки мышц, кровеносных сосудов и кожи делятся, заполняя рану и заменяя мертвые клетки. Белки, называемые циклинами, участвуют в передаче сигналов об этом процессе — они проверяют, все ли в порядке, прежде чем процесс начинается, и сообщают клетке, когда пора делиться.Другой белок, называемый ДНК-полимеразой, копирует ДНК клетки до начала деления клетки, следя за тем, чтобы каждая клетка получила правильное количество ДНК. Волокна веретена, которые разделяют клетки во время деления, контролируются белками микротрубочек. Без этих важных белков ваши раны могут никогда не зажить!

Белки микротрубочек помогают в делении клеток заживлять раны

Функции мозга

Клетки мозга, называемые нейронами, представляют собой клетки очень уникальной формы.У них есть клеточное тело, форма которого позволяет принимать сигналы от других клеток вашего мозга, и у них есть длинный выступ, называемый аксоном, который может переносить сигналы далеко от вашего мозга. Некоторые аксоны вырастают до 6 футов в длину, неся сообщения от мозга до пальцев ног. Тот же белок, из которого состоят волокна веретена, тубулин, помогает клетке перемещать вещи из тела клетки вниз по аксону. Эти белки собираются в длинные магистрали, позволяя другим белкам, таким как динеин, фактически захватывать химические сообщения и направлять их к другому концу клетки.Без этих белков сообщения могли бы никогда не попасть из нашего мозга в пальцы ног, и ходьба больше не была бы вариантом.

Динеин — это белок, который передает сообщения от одного конца нейрона к другому.

Функция иммунной системы

Иммунная система обеспечивает безопасность нашего тела. Белые кровяные тельца, называемые макрофагами, рыщут по телу в поисках захватчиков, которых они могут поглотить и уничтожить. Для этого эти клетки вращаются вокруг кровеносных сосудов, используя белки, называемые лектинами.Эти белки находятся на поверхности макрофагов и прилипают к мембране клеток кровеносных сосудов. Без лектинов белые кровяные тельца не смогли бы путешествовать и атаковать захватчиков.

Макрофаги скручиваются с помощью белков, называемых лектинами.

Белки также участвуют в других защитных системах. В-клетки — это клетки, которые вырабатывают антитела или белки, которые прилипают к захватчикам, как бактерии, в нашем организме. Антитела закупоривают бактерии, не позволяя им перемещаться, а также делая их более заметными для макрофагов.Затем макрофаг может легко поглотить и уничтожить бактерии. Антитела вырабатываются В-клетками в большом количестве и специфичны для присутствующего захватчика. В-клеткам нужно много рибосом, чтобы производить огромное количество этих белков, когда вы больны.

В-клетки производят белки, которые могут захватывать захватчиков, таких как бактерии

Резюме урока

Итак, синтез белка — это процесс создания белка из РНК.Есть два этапа: транскрипция, когда ДНК копируется в РНК, и трансляция, когда рибосомы читают РНК для образования белков. Белки невероятно важны для организма и участвуют во всех процессах организма, таких как создание новых клеток для заживления ран, связь между мозгом и телом и помощь нашей иммунной системе в поддержании нашего здоровья.

ученых определили белок, который поддерживает работу сердца в пожилом возрасте

Белок винкулин предотвращает гибель сердечной мышцы у стареющих плодовых мух, крыс и обезьян, что является многообещающим ключом к лечению возрастной сердечной недостаточности у людей.

Предоставлено: Национальный институт старения.

Человеческое сердце производит несколько драгоценных новых клеток, но ему удается генерировать миллиарды жизнеобеспечивающих ударов по мере старения.

Исследования, проведенные учеными из Джона Хопкинса, Калифорнийского университета в Сан-Диего и другими учреждениями на плодовых мушках, крысах и обезьянах, показывают, что уровни белка винкулина повышаются с возрастом, чтобы изменить форму и производительность клеток сердечной мышцы — здоровое адаптивное изменение, которое помогает поддерживать жизнеспособность сердечной мышцы на протяжении многих десятилетий.

«Сердце — удивительно устойчивый орган, но он обычно не регенерируется, и его способность перекачивать кровь неизменно снижается с возрастом», — говорит Энтони Каммарато, доктор философии, один из главных исследователей исследования и доцент медицины. и физиология в Медицинской школе Университета Джона Хопкинса.

«Наши результаты показывают, что винкулин способствует благоприятным структурным и физиологическим изменениям в стареющих сердечных клетках, и может быть важной терапевтической целью для замедления неизбежной гибели сердечной мышцы», — добавляет Каммарато.

Новые открытия о роли винкулина, по словам исследователей, могут проложить путь к лечению, которое продлит жизнь пациентов, страдающих сердечной недостаточностью, в основном заболеванием старения, характеризующимся увеличением сердца и слабой помпой. По оценкам, в течение следующего десятилетия только в Соединенных Штатах от него пострадают более 8 миллионов человек.

Результаты финансируемого из федерального бюджета исследования, опубликованные 17 июня в журнале Science Translational Medicine , , показывают повышение уровня винкулина в стареющих сердцах многих видов.По словам исследователей, присутствие белка в организмах различной физиологической сложности является верным признаком его сохранения среди видов и его эволюционного значения.

Исследователи, ищущие ключи к разгадке загадочной способности сердца продолжать перекачивать кровь в отсутствие надежной регенерации клеток, сосредоточили внимание на винкулине, уже известном своей ролью в поддержании позвоночника клетки или цитоскелета — из-за доказательств того, что ткань сердца, полученная от пациентов с заболеваниями или стареющие сердца показали его высокий уровень.

«Мы хотели знать, был ли винкулин мошенником или просто сторонним наблюдателем в развитии сердечных заболеваний и возрастной сердечной недостаточности», — говорит Каммарато. «Оказывается, винкулин — хороший парень, это способ организма замедлить разрушение одного из самых жизненно важных органов по мере старения».

В первоначальной серии экспериментов исследователи проанализировали уровни винкулина в сердечной мышце взрослых и стареющих плодовых мух, крыс и обезьян. Во всех трех случаях уровень винкулина неуклонно повышался с возрастом.

Затем исследователи проанализировали биопсию сердец крыс. По сравнению с сердечными клетками, полученными от молодых крыс, ткань старых животных показала заметное скопление винкулина в соединениях клеток — мостиках, соединяющих одну клетку с другой — паттерн, который команда также наблюдала у плодовых мушек. Ученые считают, что эта закономерность позволяет винкулину усиливать передачу механической силы от клетки к клетке и усиливать общее сокращение сердца.

Чтобы точно выяснить, как винкулин помогает поддерживать работу сердца в пожилом возрасте, ученые сосредоточили свое внимание на плодовых мушках из-за хорошо известной генетики насекомых, быстрого старения и короткой жизни, что облегчило изучение изменений, вызванных винкулином в течение всего периода жизни. на всю жизнь быстрее и эффективнее.Они сравнили несколько штаммов мух, в том числе штамм с нормально функционирующими генами винкулина и штамм с естественным дефицитом винкулина.

Изучая клетки сердечной мышцы под микроскопом, исследователи заметили заметные различия между группами. Сердечные клетки мух с нормальным накоплением винкулина с возрастом уменьшались в размерах и демонстрировали характерное скопление винкулина по периферии клетки и вдоль межклеточных мостиков. Когда исследователи заставили гены мух с дефицитом винкулина вырабатывать больше белка, их сердечные клетки быстро уменьшились в размерах и образовали те же характерные кластеры винкулина вокруг границы, которые наблюдаются в клетках, полученных от их кузенов с нормальными генами винкулина.

Чтобы определить, привели ли эти клеточные изменения к различиям в сердечной функции, исследователи провели нечто похожее на стресс-тест сердца человека. Они погрузили изолированные бьющиеся сердца насекомых в густой раствор, заставляя их работать больше, чем обычно. Сердца мух с нормальным винкулином переносили нагрузку намного лучше, чем сердца мух с дефицитом винкулина. То же самое произошло с сердцами мух с дефицитом винкулина, которые исследователи генетически изменили, чтобы производить больше белка.

На последнем этапе исследователи изучили внутреннюю часть сердечных клеток. По словам Каммарато, они заметили , как и , почему винкулин вызывают изменения в сердечной деятельности. Клетки, окруженные винкулином, имели заметно хорошо организованную внутреннюю часть, их мышечные белки, подпитывающие сокращение, располагались почти в идеальном порядке. Напротив, мышечные белки внутри сердечных клеток мух с дефицитом винкулина имели явно более беспорядочную структуру.

«То, что мы увидели, было прекрасным визуальным доказательством принципа, согласно которому форма определяет функцию», — говорит Каммарато.«Обвивая клетку, как резиновая лента, винкулин, кажется, сохраняет ее внутреннюю часть в безупречном порядке и тем самым обеспечивает сохранность формы и характеристик».
Однако наиболее поразительно то, что мухи, чьи гены были индуцированы для прецизионного повышения выработки винкулина только в сердце, щадя другие органы, выживали в среднем на 150 процентов дольше, чем их собратья с дефицитом винкулина.

Каммарато говорит, что ученым уже давно известно, что по мере старения сердца тонкие молекулярные сдвиги могут влиять на рост клеток, поведение и функцию ключевых белков.Все эти изменения со временем изменяют способность сердца качать и сокращаться. Предыдущие исследования были сосредоточены на механизмах, нарушающих работу сердца. Напротив, настоящее исследование было направлено на то, чтобы точно определить, как изменения в функции белков на самом деле сохраняют сердечную силу.

«Винкулин, по-видимому, лежит в основе естественного защитного механизма, который усиливает стареющую сердечную клетку и помогает ей лучше распознавать возрастные изменения и реагировать на них», — говорит старший автор исследования Адам Энглер, доктор философии, доцент Биоинженерии в Калифорнийском университете в Сан-Диего и научным сотрудником Санфордского консорциума регенеративной медицины.

«Использование собственных защитных механизмов организма и их терапевтическое использование может помочь остановить убыль органов, которые не регенерируют», — говорит Каммарато.

Дженнифер Ван Эйк, доктор философии из Университета Джона Хопкинса, была соисследователем исследования.

Другие учреждения, участвовавшие в исследовании, включали Государственный университет Сан-Диего, Медицинский центр Сидарс-Синай, Национальный институт старения и Медицинский исследовательский институт Санфорд-Бернхэм в Ла-Хойя, Калифорния.

Работа финансировалась Национальными институтами здравоохранения под номерами грантов HHSN268201000032C, P01HL077180, T32HL105373, R01AG045428, DP02OD006460, R01GM32443, R56HL124091 и R21HL106529; Американской кардиологической ассоциацией по грантам 10SDG4180089 и 13PRE14410037; и Американской федерацией исследований старения.