La prédiction de la structure séquence

Une façon de sonder les systèmes biologiques complexes est de bloquer leurs composants d'interagir et de voir ce qui se passe. Cette méthode permet aux chercheurs de mieux comprendre les processus et les fonctions cellulaires, augmentation des expériences de laboratoire de tous les jours, des dosages de diagnostic, et les interventions thérapeutiques. Par conséquent, des réactifs qui empêchent les interactions entre protéines sont très demandés. Mais avant que les scientifiques peuvent générer rapidement leurs propres molécules personnalisées capables de le faire, ils doivent d'abord analyser la relation complexe entre la séquence et la structure.

L'interface de liaison entre un peptide et son objectif de protéine Bcl-2 est composé de motifs structuraux communs connus comme des termes. Image: Sebastian et Avi chanteur Swanson

Les petites molécules peuvent facilement pénétrer dans les cellules, mais l'interface où deux protéines se lient les uns aux autres est souvent trop grand ou ne possède pas les minuscules cavités nécessaires à ces molécules pour cibler. Les anticorps et les Nanobodies se lient aux protéines de plus étendues, ce qui les rend mieux adaptés pour empêcher les interactions protéine-protéine, mais leur grande taille et structure complexe les rendent difficiles à livrer et instable dans le cytoplasme. Par contre, courts tronçons d'acides aminés, connu sous le nom de peptides, sont assez grands pour se lier de longues étendues de protéines tout en étant assez petit pour entrer dans les cellules.

Le laboratoire Keating au département de biologie du MIT est activement à élaborer des façons de concevoir rapidement des peptides qui peuvent perturber les interactions protéine-protéine impliquant Bcl-2 protéines, qui favorisent la croissance du cancer. Leur approche la plus récente utilise un programme informatique appelé dTERMen, développé par ancien étudiant de laboratoire Keating, Gevorg Grigoryan PhD '07, actuellement professeur agrégé de science informatique et professeur agrégé adjoint des sciences biologiques et de la chimie au Dartmouth College. Les chercheurs se nourrissent simplement le programme de leurs structures souhaitées, et il crache des séquences d'acides aminés pour des peptides capables de rompre les interactions protéine-protéine spécifiques.

«C'est une approche simple à utiliser,» Dit Keating, un professeur du MIT de la biologie et auteur principal de l'étude. "En théorie, vous pourriez mettre dans une structure et de résoudre pour une séquence. Dans notre étude, le programme est venu avec de nouvelles combinaisons de séquences qui ressemblent à rien trouvé dans la nature - il déduit d'une manière tout à fait unique pour résoudre le problème. Il est excitant d'être découvrir de nouveaux territoires de l'univers de séquence « .

L'ancien postdoc Vincent Frappier et Justin Jenson PhD '18 sont co-premiers auteurs de l'étude, qui apparaît dans le dernier numéro de Structure.

Même problème, une approche différente

Jenson, pour sa part, a abordé le défi de concevoir des peptides qui se lient à des protéines Bcl-2 en utilisant trois approches distinctes. La méthode de la dTERMen, il dit, est de loin le plus efficace et général, il a essayé encore.

approches standard pour la détection des inhibiteurs de peptides impliquent souvent la modélisation de molécules entières jusqu'à la physique et la chimie derrière les atomes individuels et leurs forces. D'autres méthodes nécessitent des écrans chronophages pour les meilleurs candidats de liaison. Dans les deux cas, le processus est ardu et le taux de réussite est faible.

Dterm, par contre, ni la physique ni nécessite le dépistage expérimental, et tire parti des unités communes de structures protéiques connues, comme les hélices alpha et brins bêta - motifs de structure tertiaire appelé ou « - » qui TERM sont compilés dans des collections comme la Protein Data Bank. dTERMen extrait ces éléments de structure à partir de la banque de données et les utilise pour calculer lesquels des séquences d'acides aminés peuvent adopter une structure capable de se lier à et d'interrompre les interactions protéine-protéine spécifiques. Il faut une journée pour construire le modèle, et quelques secondes pour évaluer un millier de séquences ou concevoir un nouveau peptide.

« DTERMen nous permet de trouver des séquences qui sont susceptibles d'avoir les propriétés de liaison que nous recherchons, dans un robuste, efficace, et d'une manière générale avec un taux de réussite élevé,» Jenson dit. « Les anciennes approches ont pris des années. Mais en utilisant dTERMen, nous sommes passés de structures à des conceptions validées en quelques semaines « .

Du 17 peptides, ils ont construit en utilisant les séquences destinées, 15 lié avec une affinité comme native, rompre les interactions protéine-protéine Bcl-2 qui sont notoirement difficiles à cibler. Dans certains cas, leurs conceptions étaient étonnamment sélective et lié à un seul membre de la famille Bcl-2 sur les autres. Les séquences conçues à partir de séquences connues déviées dans la nature, ce qui augmente considérablement le nombre de peptides possibles.

« Cette méthode permet à un certain niveau de flexibilité,», Dit-Frappier. « DTERMen est plus robuste aux changements structurels, ce qui nous permet d'explorer de nouveaux types de structures et de diversifier notre portefeuille de candidats potentiels de liaison « .

Probing l'univers de séquence

Compte tenu des avantages thérapeutiques de l'inhibition de la fonction de Bcl-2 et le ralentissement de la croissance tumorale, le laboratoire Keating a déjà commencé à étendre leurs calculs de conception à d'autres membres de la famille Bcl-2. Ils ont l'intention de développer à terme de nouvelles protéines qui adoptent des structures qui ont jamais été vus auparavant.

« Nous avons vu assez d'exemples de différentes structures de protéines locales que les modèles de calcul de relations séquence-structure peuvent être déduites directement à partir des données structurelles, plutôt que d'avoir à être redécouvert à chaque fois que des principes d'interaction atomistique,» Dit Grigoryan, créateur de dTERMen. « Il est extrêmement excitant que ces œuvres d'inférence basées sur la structure et est suffisamment précis pour permettre la conception des protéines robuste. Il constitue un outil fondamentalement différent pour aider à lutter contre les problèmes clés de la biologie structurale - de la conception de protéines à la prédiction structure « .

Frappier espère un jour être en mesure de dépister toute informatiquement du protéome humain, en utilisant des méthodes comme dTERMen pour générer des peptides de liaison candidats. Jenson suggère que l'utilisation dTERMen en combinaison avec des approches plus traditionnelles de refonte de la séquence pourrait amplifier un outil puissant déjà, l'autonomisation des chercheurs pour produire ces peptides ciblés. Idéalement, il dit, une jours de développement peptides qui se lient et inhibent votre protéine préférée pourrait être aussi facile que l'exécution d'un programme informatique, ou routine la conception d'une amorce d'ADN.

La source: http://news.mit.edu, par Raleigh McElvery