Шерага был просто поражен — он никак не ожидал, что в далекой России, притом не в Москве, его научное направление шагнуло так далеко. И когда я окончательно перебрался в США, его рекомендация во многом обеспечила мне хороший прием коллег и, главное, устройство на работу.

Сильней трясти надо

Вариант молекулярного моделирования, разработанный нашей группой, относился к так называемой молекулярной механике. Пептидная молекула, состоящая из шариков-атомов, соединенных стерженьками — валентными связями, и в самом деле не слишком отличалась от чисто механической системы — той же змейки Рубика. Это сходство подчеркивалось еще и тем, что набор в принципе возможных трехмерных структур молекулы задавался извне комбинациями заранее вычисленных низкоэнергетических конформаций аминокислотных остатков. Точно гак же любые допустимые пространственные структуры змейки могли быть образованы лишь фиксированными поворотами шарниров, соединяющих ее фрагменты.

Перебрать таким способом конформации небольшой пептидной молекулы — и не пропустить самые низкоэнергетические из них — можно, но для длинных белковых цепочек этот подход не подойдет из-за астрономического количества возможностей, которые надо будет учитывать. С другой стороны, в случае белка заранее известно, что нас интересует только одна конформация — нативная, та, в которой белок с данной аминокислотной последовательностью существует в растворе. Только она обеспечивает биологическую функцию белка, и задача теоретического конформационного анализа белков состоит в том, чтобы отыскать именно эту конформацию.

Известно, кроме того, что многие белки обладают способностью к так называемой ренатурации, самопроизвольному восстановлению пространственной структуры. Белковая молекула может свернуться в нативную конформацию сама по себе, под влиянием главным образом своих собственных внутримолекулярных взаимодействий. А раз так, к чему сложные алгоритмы перебора конформационных возможностей белков: достаточно задать хоть какие-то начальные координаты атомов молекулы — и их взаимодействия должны привести к нативной пространственной структуре. Подход, основанный на таких соображениях, получил название молекулярной динамики.

Математическое воплощение процесса молекулярной динамики сводится к решению системы уравнений Ньютона (того самого, из средней школы), описывающей движения каждого атома во времени под воздействием сил притяжения и отталкивания его соседей. Движения всей молекулы можно представить себе как некую траекторию, проходящую по энергетическому ландшафту — по «долинам» и «оврагам» с относительно низкой энергией и «перевалами» между ними. В таком представлении нативная конформация белковой молекулы будет находиться на дне самой глубокой впадины этого ландшафта. Чтобы достичь ее, надо научиться преодолевать «перевалы», встречающиеся по пути, и не застревать в промежуточных «долинах» и «оврагах». Для этого в уравнениях движения учитывается не только потенциальная энергия взаимодействия атомов, но и кинетическая составляющая, зависящая от условной температуры молекулярной системы. При увеличении температуры вероятность изменить состояние системы атомов — перескочить через «перевал» — значительно возрастает.

Многие алгоритмы, «подталкивающие» систему к состоянию с наименьшей энергией, были предложены вовсе не для биологических молекул. При создании атомной бомбы, например, для расчетов рассеяния нейтронов использовался метод Монте-Карло. Его идея заключалась в том, что случайное изменение состояния системы нейтронов принимается или отвергается в качестве последующего шага на траектории энергии в зависимости от вероятности понижения энергии системы. И не только нейтронов — системы любых объектов, энергия которой может быть вычислена. И даже не только энергия, но и другие величины — метод Монте-Карло применяется сейчас в самых различных областях, от чистой математики до исследований глобального потепления.

Но молекулярная динамика, тоже позволяющая, в принципе, изучать изменения систем любых объектов, все же началась с конформационных расчетов биологических молекул. Молодые исследователи Майкл Левитт и Арье Уоршел предельно упростили модель панкреатического ингибитора трипсина и, стартовав из полностью вытянутой конформации, получили в результате свернутую структуру, более или менее близкую к пространственной структуре этого пятидесятивосьмичленного белка, обнаруженной ранее рентгеноструктурным анализом. Они же предложили совершенно новый подход к расчетам конформаций ферментов, разрывающих валентные связи других молекул в биохимических реакциях. Энергия ближайшего атомного окружения этих связей, включая атомы фермента, рассчитывалась квантово-механическими методами, а более далекие взаимодействия учитывались с помощью эмпирических потенциальных функций.

Все это происходило в те же годы, когда разворачивалась наша брадикининовая эпопея. И так же, как и у нас, главной проблемой был недостаток вычислительных ресурсов. Правда, в Институте Вейцмана в Израиле, где работали тогда Левитт и Уоршел, уже построили очень мощный по тем временам компьютер, названный «Големом» — по имени робота, созданного, по преданию, в еврейском квартале Праги в шестнадцатом веке. Но, конечно, с современными гигантами «Голем» сравниться не мог. Через сорок лет Левитт вспоминал:

«Тот компьютер располагал памятью в 300 килобайт, примерно одной десятитысячной памяти теперешнего смартфона. Расчеты, на которые тогда затрачивалось 18 минут, сейчас могут быть выполнены за 0,18 секунды на стандартном лаптопе».

Тормозили работу и другие обстоятельства. Израиль находился — да и сейчас находится — в окружении враждебных арабских стран, которые неоднократно стремились его уничтожить. Арье Уоршелу, например, пришлось воевать дважды — в шестидневную войну 1967 года и в войну Судного дня в 1973 году. В институт он вернулся капитаном танковых войск.

Первые компьютерные программы молекулярной динамики продемонстрировали принципиальную возможность свернуть белковую молекулу не в случайный клубок, а в структуру, похожую на нативную. Но они не были предназначены для использования другими группами при решении более широкого круга проблем информационного анализа. Требовалось разработать вычислительный инструмент — пакет программ, оснащенный универсальным набором потенциальных функций атом-атомных взаимодействий, надежными алгоритмами решения систем уравнений движений атомов и удобными способами вычисления конформационной энергии. Несколько лабораторий в разных странах взялись за эту задачу; одной из наиболее успешных оказалась группа Мартина Карплуса в Гарвардском университете в США.

К тому времени профессор Карплус уже был известным специалистом в теоретической органической химии, автором «уравнения Карплуса», описывающего зависимость некоторых величин, измеряемых методом ядерного магнитного резонанса, от значений углов поворотов вокруг валентных связей. Заинтересовавшись молекулярным моделированием, он собрал вокруг себя единомышленников, и за несколько лет они написали пакет программ для конформационных расчетов, который назвали CHARMM — сокращение от Chemistry HARward Molecular Mechanics. Слово chemistry — «химия» — было добавлено чуть позже — вначале пакет назывался HARMM, что могло ассоциироваться с harm, «ущерб»; новое же название напоминало слово charm — «обаяние».

Первым белковым объектом, конформационную энергию которого рассчитал CHARMM средствами молекулярной динамики, стал все тот же панкреатический ингибитор трипсина. Однако даже этот первый расчет пришлось выполнять в Европе — в США компьютеры требуемой мощности имелись тогда, в 1977 году, только у военных. Поэтому Дальнейшее применение нового пакета было ограничено — до тех пор, пока не наступила компьютерная революция.

Она не стала неожиданностью: