Архивы: по дате | по разделам | по авторам

«Биоконструкторы». Молекулярное моделирование и конструирование

Архив
автор : Игорь Хмельков   17.03.2003

«Конструирование белка… представляет первый существенный шаг к более общей возможности молекулярного конструирования, которая позволила бы нам структурировать материю атом за атомом».

«Конструирование белка… представляет первый существенный шаг к более общей возможности молекулярного конструирования, которая позволила бы нам структурировать материю атом за атомом».
Кевин Алмер, директор по перспективным исследованиям корпорации Genex (из первой главы книги Э. Дрекслера «Машины создания»)


Молекулярное моделирование и конструирование (молекулярный дизайн) — это звенья общего процесса создания молекулярной системы от замысла до воплощения. С большой долей условности технологию создания молекулярной системы можно отнести либо к биотехнологии, когда речь идет о биомолекулах, например о протеинах (белках), либо к нанотехнологии.

Нельзя объять необъятное, поэтому в рамках статьи речь пойдет о молекулярном моделировании и дизайне биомолекул.

Если рассматривать эти вещи с точки зрения фундаментальной науки, то вопрос, для чего все это «делается», обычно не возникает. Применительно же к технологии он правомерен. В нашем случае целевыми областями (и, соответственно, экономическим базисом) молекулярного моделирования и конструирования являются медицина (прежде всего фармацевтика), биотехнология и сельское хозяйство.

При конструировании, предположим, нового самолета используются средства автоматизированного проектирования (САПР). Такие системы можно было бы использовать и при молекулярном конструировании, но в отличие от авиастроения, где нам давно известно, как ведет себя тот или иной материал, каковы параметры упругости того или иного сплава, какова аэродинамика основных частей, в молекулярном дизайне о конструктивных параметрах «деталей» и «материалов» сведений пока еще очень мало. Не хватает знаний о свойствах тех «кирпичиков», из которых можно  легко строить новые молекулярные системы. И это уже не технологическая, а фундаментальная научная задача.

Существует несколько способов «делания» науки. Двигаясь классическим путем, небольшая группа ученых работает в лаборатории, периодически публикуя свои результаты и знакомясь с результатами своих коллег по материалам научных журналов (или через Интернет). Но в молекулярном моделировании слишком велики объемы информации и слишком быстро они растут. Поэтому возникла идея — привлечь добровольцев, подобных тем, которые сейчас обрабатывают информацию с радиотелескопов (проект SETI@home) и занимаются поиском новых лекарственных препаратов, используя для этого собственные компьютеры.

MD@home (MD — сокращение от «молекулярная динамика», см. рис. 1). Его задача — изучить свойства и поведение упомянутых выше «кирпичиков», то есть получить тот исходный материал, который можно было бы использовать в молекулярных САПР. Проект организован группой молекулярной динамики (www. moldyn.ru) кафедр биофизики и биоинженерии биологического факультета МГУ. Руководит группой профессор К. В. Шайтан. Главное направление исследований — изучение фундаментальных принципов формирования структур природных биополимеров и использование этих принципов для создания искусственных биомолекулярных систем, в особенности — белков.

Вряд ли будет преувеличением сказать, что львиная доля трудностей в молекулярном моделировании связана с пространственной структурой белковых молекул. Здесь мы не обойдемся без небольшого теоретического экскурса, посвященного пространственной (или третичной) структуре белковых молекул.

Синтез…
Результатом молекулярного конструирования является проект трехмерной структуры молекулы. Воплотить его «в жизнь» можно различными способами.
Теоретически, задача может быть решена при помощи устройства молекулярных размеров – так называемого наноманипулятора. «Теоретически решена» означает, что никто пока не объявил о создании такого инструмента. Практически же, белковые молекулы умеют собирать из отдельных аминокислот молекулярные биологи. У них уже есть действующий наноманипулятор – это рибосома клетки, надмолекулярная структура, собирающая нужные организму (клетке) протеины на основе генетической программы.
Для тех, кто интересуется биологическим аспектом молекулярного конструирования можно посоветовать посетить российский молекулярно-биологический портал – www. molbiol.ru.
У химиков есть свой способ синтезировать молекулы. Органический синтез белковых молекул - это крайне длительный многостадийный процесс. В 1962 году американский ученый Роберт Меррифилд предложил оригинальную идею синтеза, существенным образом упростившую и ускорившую процесс. Метод получил название твердофазного. В этом методе синтез осуществляется в колонке, заполненной твердым сорбентом, на котором фиксируются растущие молекулярные цепи. За один цикл синтезируемая молекула увеличивается на одно звено – мономер. Подобным способом «собираются» не только белки, но и нуклеиновые кислоты. За синтез нескольких пептидов и фермента рибонуклеазы твердофазным методом Р. Меррифилд получил в 1984 году Нобелевскую премию.  Оказалось, что твердофазный синтез не слишком сложно автоматизировать. Сейчас целый ряд коммерческих компаний предлагают соответствующее оборудование – пептидные синтезаторы и синтезаторы ДНК (например, фирма Applied Biosystems www.appliedbiosystems.com). Отметим, что производительность такого оборудования еще не достаточно высока – за сутки синтезируется цепь длиной не более чем в несколько десятков мономеров.

Литература:
Халимская Л.М. Химический синтез белков и нуклеиновых кислот с использованием автоматических синтезаторов (см. www.pereplet.ru/obrazovanie/stsoros/1091.html).


Э.

Фишер в 1902 году установил, что белковые молекулы представляют собой гигантские полипептиды (биополимеры), построенные из остатков двадцати типов альфа-аминокислот1 (пептидов). Последовательность аминокислот — это так называемый биологический текст, описывающий белковую молекулу. Он соответствует генетической последовательности, по которой белок синтезируется в клетке. Это есть первичная структура белка.

Полипептидные цепи, сворачиваясь, образуют конфигурации спиралевидной или слоистой формы (альфа-спирали и бета-слои). Это элементы вторичной структуры белковой молекулы. Понятие вторичной структуры белка было введено Л. Полингом и Р. Кори. Элементы вторичной структуры и неспирализованные участки полипептидной цепи сворачиваются в компактную белковую глобулу с уникальным пространственным расположением атомов. Это и есть третичная или пространственная структура молекулы.

Надо сказать, что есть еще и четвертичная структура белковой молекулы. Она характеризует строго определенную структуру комплекса или конгломерата крупных белковых молекул (субъединиц).
Принцип образования уникальной пространственной структуры белков — до сих пор не решенная загадка. Дело в том, что простейший подсчет показывает: если бы полипептидная цепь при сворачивании в глобулу перебирала бы случайным образом близкие по энергии конфигурации, то времени жизни Вселенной не хватило бы для сворачивания цепи в уникальную, определенную функциональным назначением пространственную структуру (парадокс Левенталя). Кроме того, не каждый полипептид сворачивается в белковую структуру.


1 (назад)Приставка «альфа» связана с понятием изомерии.

В фундаментальном смысле молекулярное моделирование и конструирование — огромное поле, на котором вспаханы лишь отдельные участки. До сих пор никто не может предсказать результат сворачивания произвольной полипептидной последовательности. Ясно одно: в химической последовательности аминокислот каким-то образом записана информация о многомерной структуре поверхности потенциальной энергии макромолекулы. И если на этой поверхности есть хорошо сформированное «ущелье», ведущее к уникальной третичной структуре, то полипептид сворачивается в молекулу белка. Процесс можно сравнить с тем, как вода, пролившаяся дождем в горах, стекая по руслам рек, в конце концов оказывается в море (см. рис. 2, 3).

Биологические свойства белка определяются его пространственной структурой. Именно поэтому моделирование пространственной структуры имеет такое значение. Интересно, что объем знаний о первичной структуре белковых молекул растет существенно быстрее, чем объем знаний о пространственной структуре. На 7 января 2003 года число записей в банках данных по трехмерным структурам белков (Protein Data Bank; www.rcsb.org/pdb) составляло 19 691, тогда как по аминокислотным последовательностям на 13 декабря 2002 года (SWISS-PROT; cn.expasy.org/sprot/ sprot-top.html) — 120 607. К этому значению надо прибавить еще 729 579 записей, построенных в результате трансляции нуклеотидных последовательностей, содержащихся в банке данных European Molecular Biology Laboratory (Германия; www.embl.de), см. рис. 4.

Существует несколько принципиально различающихся методов моделирования пространственной структуры белка, в частности:
- Распознавание фолда (от англ. folding — укладка, упаковка) с использованием библиотеки известных фолдов.
- Предсказание архитектуры белковой глобулы на основе знаний об атомных взаимодействиях.
- Моделирование по гомологии.
Распознавание фолда — это начальный этап моделирования структуры. Оно применяется, если не известны близкие гомологи моделируемой молекулы. Точности построенной на базе этого метода модели недостаточно, чтобы исследовать механизмы функционирования макромолекулы и, в конечном счете, создаваемой молекулярной системы.
Предсказание по известным квантовомеханическим принципам строения молекулы, осуществляемое без использования знаний о структуре гомологов или других дополнительных методов, дает примерно такую же точность, что и распознавание фолда.
Наиболее успешным считается предсказание трехмерной структуры белковой молекулы по аминокислотной последовательности с использованием данных о пространственной структуре одного или нескольких гомологов.


Первые попытки моделирования пространственной структуры белковых молекул были предприняты еще в конце 1960-х годов. Тогда использовались модели из проволоки и пластика. Компьютерная графика стала применяться десятилетие спустя.
Интересно проследить, как методы молекулярного моделирования и конструирования используются в реальном процессе создания новых лекарственных препаратов. Благодаря успехам в биоинформатике можно говорить о том, что переход от гена к лекарству уже сложился и включает в себя следующие этапы [6]:

- Анализ генома человека и/или анализ генома болезнетворных микроорганизмов.
- Выявление составляющих генома (генов), кодирующих макромолекулы, которые могут быть использованы в качестве мишеней для новых лекарств.
- Экспериментальное определение или компьютерное моделирование структуры макромолекул-мишеней.
- Поиск или конструирование (низкомолекулярных) органических веществ, которые способны взаимодействовать с молекулами-мишенями (такие вещества называются лигандами). Моделирование взаимодействия лигандов с макромолекулами-мишенями и сравнительная оценка прочности связывания.
Таким образом, молекулярное моделирование и конструирование используются на поздних стадиях процесса создания нового лекарства. Действительно, этот процесс можно рассматривать как процесс создания новой молекулярной системы: комплекса «макромолекула — лекарство».
Работы в этом направлении ведутся во всем мире очень активно, в том числе в Институте биомедицинской химии Российской Академии медицинских наук (НИИБМХ РАМН; www.ibmh. msk.su).
Существуют два принципиально различающихся подхода к молекулярному конструированию (дизайну) — статический и динамический.

Классическим примером статического молекулярного конструирования является докинг (стыковка) молекул, то есть подбор низкомолекулярного соединения (малой молекулы), наилучшим образом соответствующего «посадочному месту» макромолекулы. При этом считается, что малая молекула конформационно подвижна, а макромолекула — нет. Иными словами, характерные времена конформационных движений макромолекулы много больше таковых для малой молекулы. Принимается допущение, что малая молекула приближается к большой по вектору, соединяющему центр масс малой молекулы и «посадочное место».

Метод докинга широко применяется для разработки новых лекарственных препаратов. Общеизвестно, что лечебное действие большинства медицинских препаратов основано на регуляции биохимических процессов. Поэтому, как правило, препараты (лиганды) действуют на мембранные или внутриклеточные белки-рецепторы, связываясь с активным центром таких белков.
Этот метод позволяет значительно ускорить разработку новых препаратов, так как в течение одного дня можно перебрать несколько сот вариантов препарата на одном компьютере и, подобрав наиболее удачный вариант, переходить к его экспериментальной проверке.
Динамический молекулярный дизайн учитывает взаимодействия компонентов конструируемой молекулярной системы в динамике. В отличие от статического дизайна в динамическом учитывается изменение конформации макромолекулы фермента при стыковке с лигандом. Основа динамического дизайна — метод молекулярной динамики, широко используемый и как базовый метод молекулярного моделирования.

Идея проекта MD@home заключается в следующем: «По своей сути… он является родственным проекту Folding@Home, но самое главное отличие состоит в том, что в проекте F@H авторы «в лоб» перебирают конфигурации белков (полипептидов), пытаясь найти подходящую. Они сразу начали со сложных систем, не исследовав фундаментальных основ сворачивания фрагментов белков (олигопептидов). <…> Мы пытаемся понять особенности поведения «кирпичиков», из которых состоят белки, а именно фрагментов их цепочек (олигопептидов). <…> Неразумно строить большое здание, не изучив материалы и «сопротивление материалов». Вот мы и поставили перед собой такую задачу — понять, какие же вклады в общее поведение белков вносят те или иные кирпичики (аминокислоты и олигопептиды)» (www.moldyn.ru/distributed/description.htm). На настоящий момент в проекте зарегистрировано около трехсот участников, из которых активно работает более трети.
По поводу трудностей в молекулярных расчетах. Вот пример: сейчас в проекте MD@home мы считаем трипептиды (цепочки из трех аминокислотных остатков). Расчет одного трипептида на приличном компьютере (P4 2,7 ГГц) занимает четыре-пять часов. Нам нужно рассчитать фазовые траектории для восьми тысяч трипептидов, причем проделать вычисления дважды, чтобы затем сравнить траектории. Это может потребовать несколько месяцев. Далее ждут тетра- и пентапептиды.


Метод молекулярной динамики (МД) позволяет моделировать детальную микроскопическую картину внутренней подвижности макромолекулы. В его основе лежит расчет классических (ньютоновских) траекторий движения макромолекулы в фазовом пространстве координат и импульсов ее атомов. В МД молекула рассматривается как система взаимодействующих классических частиц. Метод молекулярной динамики успешно используется в теоретических исследованиях структуры и динамики биологических макромолекул, жидкостей, твердых тел и других молекулярных систем. [2]
Наряду с методом молекулярной динамики используется еще одна группа квазидинамических методов, объединенных под общим названием «метод Монте-Карло».
Метод Монте-Карло отличается от метода молекулярной динамики тем, что каждая следующая конформация молекулы определяется не путем решения уравнений Ньютона, а как результат случайного процесса.

Чтобы понять принципы молекулярно-динамических расчетов, снова обратимся к теории, теперь уже к физико-математической [3]. Итак, нас интересуют движения в макромолекуле, которые подготавливают систему к реакции, обеспечивают изменение структуры после химической реакции, определяют влияние предыдущей реакции на последующие процессы. Собственно, сама химическая реакция описывается в терминах электронных взаимодействий, что требует применения аппарата квантовой механики. А вот движение системы до и после реакции можно успешно описать уравнениями классической механики при температурах выше 10°К2. Правда, есть исключения, например, атомы водорода, для которых существенны квантовые поправки даже при 1000°К.
Основа метода молекулярной динамики — численное решение классических уравнений Ньютона для системы взаимодействующих частиц3. Задав координаты и скорости всех частиц в начальный момент времени, численно решают уравнения движения, вычисляя на каждом шаге все силы, новые координаты и скорости частиц. Объем вычислительной задачи, главным образом, зависит от способа решения уравнений движения. Даже для небольшого белка количество уравнений может достигать десяти тысяч.

Другим принципиальным вопросом в молекулярной динамике является способ задания потенциальной энергии молекулы, дифференцированием которой по радиус-вектору определяется соответствующая проекция силы, действующая на атом со стороны других частиц. Потенциальная энергия молекулы задается в виде суммы вкладов, определяемых различными видами взаимодействий (химическими связями, валентными и торсионными углами, ван-дер-ваальсовыми контактами, электростатикой и т. п.).


2 (назад) Напомним, что 0 °C соответствует 273 °К.
3 (назад) Вторая производная от радиус-вектора некоторого атома по времени, помноженная на массу этого атома, равна суммарной силе, действующей на атом со стороны других атомов молекулярной системы.

Инструменты
Процесс создания молекулярной системы не может быть организован без соответствующего программного инструментария4. Среди российских разработок следует назвать, прежде всего, MoDyp©. Этот комплекс программ с интерактивным интерфейсом разработан Группой молекулярной динамики МГУ для детального моделирования (методом МД) подвижности молекулярных систем с использованием различных силовых параметров и режимов вычисления. Ядро MoDyp© положено в основу программы для распределенных вычислений проекта MD@home.
В Институте биомедицинской химии разработана оригинальная программа для моделирования и дизайна методом докинга — DockSearch. Она реализует процедуры геометрической стыковки двух молекул и работает с базой данных трехмерных структур малых молекул (низкомолекулярных органических соединений).
Среди коммерческих инструментов моделирования следует упомянуть программные продукты компаний Wavefunction и Tripos.
SPARTAN — программный продукт для молекулярного моделирования, выпускаемый фирмой Wavefunction. Версии SPARTAN существуют как для рабочих станций, так и для персональных компьютеров, а отдельные вычислительные модули доступны в версиях для суперкомпьютеров (фирм Fujitsu и Cray). Как и MoDyp, SPARTAN имеет интерфейс для организации распределенных сетевых вычислений.
В числе возможностей SPARTAN — методы молекулярной механики и квантовой химии. Рассчитываемые пакетом свойства включают энтальпию, энтропию, свободную энергию, дипольные моменты, и др. Для SPARTAN разработан современный графический интерфейс, предусмотрена возможность обмена данными с другими известными программами.
Alchemy 2000 — пакет молекулярного моделирования и визуализации для персонального компьютера, разработанный компанией Tripos (www.tripos.com). Программа обладает хорошим графическим интерфейсом, мощными средствами визуализации, позволяет рассчитывать энергетические параметры, искать структурные конформации и выполнять молекулярно-динамическое моделирование. Alchemy 2000 умеет работать не только с молекулами белков, но и с другими молекулярными объектами (полимерами, малыми молекулами).
Программный продукт NAMD (www. ks.uiuc.edu/Research/namd) разработан группой теоретической биофизики Университета штата Иллинойс совместно с Институтом Бэкмана и предназначен для высокопроизводительного параллельного молекулярно-динамического моделирования. В отличие от SPARTAN и Alchemy 2000 он распространяется бесплатно. Пользователям предлагается исходный код NAMD, документация и комплект скомпилированных бинарных файлов для различных параллельных вычислительных платформ.
Еще один известный продукт от группы теоретической биофизики — VMD (сокращение от Visual Molecular Dynamics, www.ks.uiuc.edu/Research/vmd). VMD разработан специально для визуализации и анализа таких биологических систем, как белки, нуклеиновые кислоты, молекулярные системы на основе липидов (например, компоненты клеточных мембран). Программа понимает формат Protein Data Bank (PDB) и позволяет использовать различные варианты и методы визуализации и расцвечивания молекул. VMD пригоден для анимации и анализа фазовой траектории, полученной в результате молекулярно-динамического моделирования. Интересной особенностью программы является то, что она может использоваться в качестве графической составляющей компьютерной системы моделирования и работать на удаленном компьютере. Программа интегрируется с NAMD.
GROMACS (www.gromacs.org) — весьма разносторонний пакет программ для моделирования динамики крупных молекулярных систем (от тысяч до миллионов частиц). Разработанный группой Германа Берендсена из департамента биофизической химии Гронингенского университета, сейчас GROMACS развивается и поддерживается благодаря усилиям энтузиастов из разных стран. Пакет предназначался для моделирования биомолекул (белки и липиды), имеющих много связанных взаимодействий между атомами, но так как GROMACS обеспечивает высокую скорость расчетов для несвязанных взаимодействий. Считается, что это один из самых быстрых инструментов. Пакет работает в среде Linux и распространяется свободно.

Завершая рассказ о программных инструментах для молекулярного моделирования, нельзя не упомянуть HyperChem — популярный коммерческий программный продукт, который выпускается фирмой Hypercube (www.hyper. com) и представляет собой комплекс инструментов, реализующих методы молекулярной механики, квантовой химии и молекулярной динамики. Популярность HyperChem связана, прежде всего, с наличием массы примеров и подробной документации, что делает этот пакет практически незаменимым при изучении принципов и практических подходов к молекулярному моделированию (следует добавить, что компания Hypercube в течение тридцати дней разрешает использовать HyperChem бесплатно).

Семинары и конференции
В сентябре — октябре 2002 года в Дубне прошел 5-й Международный конгресс по математическому моделированию, на котором впервые была организована секция молекулярной динамики и математического моделирования химических и макромолекулярных систем. Там встречались многие активные участники этих работ в России. С тезисами и докладами можно ознакомится по адресу www. moldyn. ru/dubna.htm.

Конференция «Информационно-вычислительные технологии в решении фундаментальных научных проблем и прикладных задач химии, биологии, фармацевтики и медицины» состоялась 13 июня 2002 года в Москве. На секции «Моделирование и визуализация в научных исследованиях» было представлено 146 докладов. Ознакомиться с материалами конференции можно по адресу www.ivtn.ru (необходима регистрация).

Уже несколько лет работает совместный семинар ряда кафедр биофака, мехмата, физфака и химфака МГУ по математическим основам молекулярного моделирования и конструирования. Тем не менее, интерес к молекулярной динамике проявляют многие вузы, где при методической поддержке специалистов МГУ создаются учебно-научные группы по применению методов МД к различного рода физико-химическим и биологическим процессам. Известно, например, об организации таких групп в Университете дружбы народов и в Якутском государственном университете. На кафедре биоинженерии биофака МГУ под руководством профессора К. В. Шайтана действует лекторий по основам молекулярного моделирования и молекулярной динамики (объявления о лекциях можно найти на www.moldyn.ru).

Молекулярное моделирование и конструирование — мультидисциплинарная задача. В числе активных участников российских исследований в области молекулярного моделирования и дизайна (макромолекул и низкомолекулярных органических веществ) можно назвать следующие научные группы, лаборатории и организации:
- Группа молекулярной динамики проф. К. В. Шайтана (кафедры биофизики и биоинженерии биологического факультета МГУ; www.moldyn.ru) Эта группа первой стала изучать конкретную геометрию и топологию многомерной энергетической поверхности как фундаментальную основу формирования пространственной структуры и динамического поведения биополимеров. Работы по геометрии и топологии многомерных поверхностей ведутся в содружестве с кафедрой дифференциальной геометрии и приложений механико-математического факультета МГУ под руководством академика А. Т. Фоменко (higeom.math.msu.su).
- Группа академика А. Р. Хохлова (физический факультет МГУ, Лаборатория физической химии полимеров polly.phys.msu.ru).
- Лаборатория органического синтеза химического факультета МГУ (акад. Н. С. Зефиров) www.chem.msu.su/rus/lab/organic/orgsyn.html.
- Лаборатория проф. А. С. Арсеньева (www.nmr.ru). Институт биоорганической химии (www.ibch.ru:8101).
- Институт биомедицинской химии (проф. В. В. Поройков, проф. А. С. Иванов); www. ibmh.msk.su.
- Институт химической физики РАН (polymer.chph.ras.ru/index.htm). Группа компьютерного моделирования. Руководитель к.ф.-м.н. М. А. Мазо.
- Институт математических проблем биологии, Лаборатория молекулярной динамики (заведующий лабораторией — к.ф.-м.н. Н. К. Балабаев; lmd.impb.psn.ru).
- Институт биологии Карельского научного центра РАН (Петрозаводск; biology.krc.karelia.ru). А. Л. Рабинович, П. О. Рипатти. Исследование свойств молекул липидов и липидных мембранных систем методами имитационного компьютерного моделирования.

Автор выражает благодарность за помощь, оказанную при подготовке статьи, доктору физико-математических наук, профессору К. В. Шайтану, а также одному из авторов пакета MoDyp К. М. Леонтьеву за помощь в подготовке иллюстраций.


4 (назад) По поводу иного инструментария см. врезку «Синтез».

Использованные материалы:
[1] Материалы группы молекулярной динамики МГУ (www.moldyn.ru).
[2] Шайтан К. В., Сарайкин С. С. Метод молекулярной динамики. (www.moldyn.ru/library/md/DEFAULT.HTM).
[3] Шайтан К. В. Молекулярная динамика пептидов. (www.moldyn.ru/bioinzhenerija/doc/stat/moldyn.htm).
[4] Материалы 1-й Национальной конференции «Информационно-вычислительные технологии в решении фундаментальных научных проблем и прикладных задач химии, биологии, фармацевтики и медицины» (www.ivtn.ru).
[5] Ю. Б. Филиппович. Основы биохимии. — М.: Агар, 1999.
[6] Новые технологии в биомедицине: биоинформатика. Арчаков А. И., Поройков В. В., Белкина Н. В., Гусев С. А., Дубанов А. В., Иванов А. С., Лагунин А. А., Лисица А. В., Скворцов В. С., Соболев Б. Н. НИИ биомедицинской химии РАМН, 1983 (www.ibmh.msk.su/bioinformatics/i/i01-poster-rus.htm).

© ООО "Компьютерра-Онлайн", 1997-2022
При цитировании и использовании любых материалов ссылка на "Компьютерру" обязательна.