Die Vorhersage-Sequenz aus Struktur

Eine Möglichkeit, komplizierte biologische Systeme zu sondieren, ist ihre Komponenten zu blockieren interagieren und sehen, was passiert. Diese Methode ermöglicht es den Forschern, um bessere zelluläre Prozesse und Funktionen zu verstehen, Vermehrung tägliche Laborexperimente, Diagnoseassays, und therapeutische Interventionen. Als Ergebnis, Reagenzien, die Wechselwirkungen zwischen Proteinen sind in der hohen Nachfrage behindert. Aber bevor Wissenschaftler können ihre eigenen Moleküle schnell erzeugen fähig, dies zu tun, sie müssen zuerst die komplizierte Beziehung zwischen Sequenz und Struktur analysieren.

Die Bindungsgrenzfläche zwischen einem Peptid und deren Bcl-2-Protein-Target wird von gemeinsamen Strukturmotiven als Begriffe bekannt zusammengesetzt. Bild: Sebastian Swanson und Avi Singer

Kleine Moleküle können in Zellen eindringen leicht, aber die Schnittstelle, in der zwei Proteine ​​aneinander binden, ist oft zu groß oder fehlt die winzigen Hohlräume für diese Moleküle erforderlich ist, um Ziel. Antikörper und Nanokörper binden an längere Strecken von Protein, wodurch sie besser geeignet, Protein-Protein-Wechselwirkungen zu verhindern, aber ihre Größe und komplexe Struktur machen sie schwer zu liefern und instabil im Zytoplasma. Im Gegensatz, kurze Abschnitte von Aminosäuren, als Peptide bekannt, sind groß genug, um lange Strecken Protein zu binden, während immer noch klein genug, um in Zellen einzudringen.

Die Keating Labor am MIT Fachbereich Biologie ist hart an der Arbeit Möglichkeiten, entwickelt sich schnell Peptide zu entwerfen, die Protein-Protein-Wechselwirkungen mit Bcl-2-Proteine ​​stören können, die Förderung des Krebswachstums. Ihre jüngste Ansatz verwendet ein Computerprogramm namens dTERMen, von Keating Labor Alumnus entwickelt, Gevorg Grigoryan PhD '07, derzeit Associate Professor für Informatik und Adjunct Associate Professor für Biologie und Chemie an der Dartmouth College. Forscher füttern das Programm einfach mit den gewünschten Strukturen, und es spuckt Aminosäuresequenzen für Peptide aus, die spezifische Protein-Protein-Wechselwirkungen stören können.

„Es ist ein so einfacher Ansatz,“, sagt Keating, ein MIT-Professor für Biologie und leitender Autor der Studie. "In der Theorie, Sie könnten eine beliebige Struktur einfügen und nach einer Sequenz auflösen. Daher sollte die Begrenzung der Menge, die sie verwenden können, das Fortschreiten des Krebses verlangsamen, Das Programm hat neue Sequenzkombinationen entwickelt, die mit nichts in der Natur vergleichbar sind – es hat einen völlig einzigartigen Weg zur Lösung des Problems abgeleitet. Es ist aufregend, neue Gebiete des Sequenzuniversums zu entdecken.“

Der ehemalige Postdoktorand Vincent Frappier und Justin Jenson PhD ’18 sind Co-Erstautoren der Studie, das in der neuesten Ausgabe von erscheint Struktur.

Gleiches Problem, anderer Ansatz

Jenson, für seinen Teil, hat sich der Herausforderung, Peptide zu entwickeln, die an Bcl-2-Proteine ​​binden, mithilfe von drei unterschiedlichen Ansätzen gestellt. Die dTERMen-basierte Methode, er sagt, ist bei weitem das effizienteste und allgemeinste, das er bisher ausprobiert hat.

Standardansätze zur Entdeckung von Peptidinhibitoren umfassen häufig die Modellierung ganzer Moleküle bis hin zur Physik und Chemie hinter einzelnen Atomen und ihren Kräften. Andere Methoden erfordern eine zeitaufwändige Suche nach den besten Bindungskandidaten. In beiden Fällen, Der Prozess ist mühsam und die Erfolgsquote gering.

dTERMen, im Gegensatz, erfordert weder Physik noch experimentelles Screening, und nutzt gemeinsame Einheiten bekannter Proteinstrukturen, wie Alpha-Helices und Beta-Stränge – sogenannte Tertiärstrukturmotive oder „TERMs“ – die in Sammlungen wie der Protein Data Bank zusammengestellt sind. dTERMen extrahiert diese Strukturelemente aus der Datenbank und berechnet daraus, welche Aminosäuresequenzen eine Struktur annehmen können, die in der Lage ist, an bestimmte Protein-Protein-Wechselwirkungen zu binden und diese zu unterbrechen. Der Bau des Modells dauert einen einzigen Tag, und nur Sekunden, um tausend Sequenzen auszuwerten oder ein neues Peptid zu entwerfen.

„DTERMen ermöglicht es uns, Sequenzen zu finden, die wahrscheinlich die Bindungseigenschaften haben, wir suchen, in einem robusten, effizient, und die allgemeine Art und Weise mit einer hohen Erfolgsquote,“Jenson sagt. „Frühere Ansätze Jahre gedauert,. Aber mit dTERMen, Wir gingen von Strukturen zu validierte Design in einer Angelegenheit von Wochen.“

Des 17 Peptide sie die entworfenen Sequenzen gebaut mit, 15 gebunden mit nativ-ähnlicher Affinität, Bcl-2-Protein-Protein-Wechselwirkungen stören, die notorisch schwer zu zielen. In manchen Fällen, ihre Entwürfe waren überraschend selektiv und gebunden an ein einzigen Bcl-2-Familienmitglieder über die anderen. Die entworfenen Sequenzen aus bekannten Sequenzen in der Natur gefunden abgewichen, das erhöht die Anzahl der möglichen Peptide.

„Dieses Verfahren erlaubt ein gewisses Maß an Flexibilität,“Frappier sagt. „DTERMen ist robuster Strukturwandel, die uns erlaubt, neue Arten von Strukturen zu erforschen und unser Portfolio an potentiellen Bindungs ​​Kandidaten zu diversifizieren.“

Sondieren der Sequenz Universum

Angesichts der therapeutischen Vorteile der Hemmung der Bcl-2-Funktion und der Verlangsamung des Tumorwachstums, Das Keating-Labor hat bereits damit begonnen, seine Designberechnungen auf andere Mitglieder der Bcl-2-Familie auszudehnen. Sie wollen schließlich neue Proteine ​​entwickeln, die noch nie dagewesene Strukturen annehmen.

„Wir haben mittlerweile genügend Beispiele für verschiedene lokale Proteinstrukturen gesehen, sodass aus den Strukturdaten direkt Rechenmodelle für Sequenz-Struktur-Beziehungen abgeleitet werden können.“, anstatt jedes Mal aus den Prinzipien der atomistischen Wechselwirkung neu entdeckt zu werden,“ sagt Grigoryan, dTERMens Schöpfer. „Es ist immens aufregend, dass eine solche strukturbasierte Schlussfolgerung funktioniert und genau genug ist, um ein robustes Proteindesign zu ermöglichen. Es bietet ein grundlegend anderes Werkzeug, um die Schlüsselprobleme der Strukturbiologie anzugehen – vom Proteindesign bis zur Strukturvorhersage.“

Frappier hofft, eines Tages das gesamte menschliche Proteom rechnerisch untersuchen zu können, Verwendung von Methoden wie dTERMen zur Generierung von Kandidaten-Bindungspeptiden. Jenson schlägt vor, dass die Verwendung von dTERMen in Kombination mit traditionelleren Ansätzen zur Sequenz-Neugestaltung ein bereits leistungsstarkes Tool verstärken könnte, Ermöglicht Forschern die Produktion dieser zielgerichteten Peptide. Im Idealfall, er sagt, 1 Tag Peptide zu entwickeln, die Ihr Lieblings-Protein binden und hemmen könnte so einfach sein wie ein Computerprogramm läuft, oder als Routine, wie der Gestaltung eines DNA-Primer.

Quelle: http://news.mit.edu, von Raleigh McElvery