sequência de estrutura Prevendo

Uma maneira de sondar sistemas biológicos intrincados é bloquear a interação de seus componentes e ver o que acontece. Este método permite aos pesquisadores entender melhor os processos e funções celulares, aumentando os experimentos diários de laboratório, ensaios de diagnóstico, e intervenções terapêuticas. Como um resultado, reagentes que impedem interações entre proteínas estão em alta demanda. Mas antes que os cientistas possam gerar rapidamente suas próprias moléculas personalizadas capazes de fazê-lo, eles devem primeiro analisar a relação entre complicado sequência e estrutura.

A interface de ligação entre um péptido e o seu alvo proteico de Bcl-2 é composto por motivos estruturais comuns conhecidos como termos. Imagem: Sebastian Swanson e Avi Cantor

As molulas pequenas podem entrar nas células facilmente, mas a interface onde duas proteínas ligam-se um ao outro é frequentemente demasiado grande ou não tem as pequenas cavidades necessárias para estas moléculas para alvejar. Os anticorpos e nanocorpos ligam-se a trechos mais longos de protea, o que os torna mais adequados para impedir a interaces protea-protea, mas seu grande tamanho e estrutura complexa torná-los difíceis de entregar e instável no citoplasma. Por contraste, trechos curtos de aminoidos, conhecido como péptidos, são suficientemente grandes para se ligarem longas extensões de proteína enquanto continuam a ser pequena o suficiente para entrar nas células.

O laboratório Keating no Departamento de Biologia do MIT está trabalhando duro para desenvolver maneiras de conceber rapidamente peptídeos que podem perturbar interacções proteína-proteína envolvendo proteínas Bcl-2, que promovem o crescimento do cancro. Sua abordagem mais recente utiliza um programa de computador chamado dTERMen, desenvolvido pela Keating aluno laboratório, Gevorg Grigoryan PhD '07, Atualmente é professor associado de ciência da computação e professor associado adjunto de ciências biológicas e química na Dartmouth College. Pesquisadores simplesmente alimentar o programa de suas estruturas desejadas, e expelir as sequências de aminoácidos de péptidos capazes de perturbar interacções específicas proteína-proteína.

“É uma abordagem simples de usar,” diz Keating, professor de biologia do MIT e autor sênior do estudo. "Em teoria, você poderia colocar em qualquer estrutura e resolver para uma sequência. Em nosso estudo, o programa surgiu com novas combinações de sequências que não são como nada encontrado na natureza - deduziu uma maneira completamente única de resolver o problema. É emocionante descobrir novos territórios do universo sequencial.”

O ex-pós-doutorado Vincent Frappier e Justin Jenson PhD '18 são co-primeiros autores do estudo, que aparece na última edição da Estrutura.

Mesmo problema, abordagem diferente

Jenson, para a parte dele, abordou o desafio de concepção de péptidos que se ligam a Bcl-2 proteínas utilizando três abordagens distintas. O método baseia-dTERMen, ele diz, é, de longe, o mais eficiente e geral ele ainda tentou.

As abordagens convencionais para descobrir inibidores de péptidos, muitas vezes envolvem a modelagem moléculas inteiras para baixo para a física e química atrás átomos individuais e as suas forças. Outros métodos exigem telas demoradas para os melhores candidatos de ligação. Em ambos os casos, o processo é árduo e a taxa de sucesso é baixa.

DTERM, por contraste, necessita nem física nem triagem experimental, e utiliza unidades comuns de estruturas de proteínas conhecidas, como hélices alfa e folhas beta - chamado motivos estruturais terciária ou “Termos” - que são compilados em coleções como o Protein Data Bank. dTERMen extrai estes elementos estruturais a partir do banco de dados e utiliza-los para calcular sequências de aminoácidos que podem adoptar uma estrutura capaz de se ligar a e interromper interacções específicas proteína-proteína. Leva um único dia para construir o modelo, e meros segundos para avaliar mil seqüências ou projetar um novo peptídeo.

“DTERMen nos permite encontrar seqüências que são susceptíveis de ter as propriedades de ligação que estamos procurando, em um robusto, eficiente, e maneira geral, com uma alta taxa de sucesso,”Jenson diz. “As abordagens anteriores ter levado anos. Mas usando dTERMen, fomos de estruturas de projetos validados em questão de semanas “.

Do 17 péptidos que construído usando as sequências projectadas, 15 ligado com afinidade semelhante à nativa, interromper-2 Bcl interacções proteína-proteína que são notoriamente difíceis de atingir. Em alguns casos, seus modelos foram surpreendentemente selectiva e acoplado a um único membro da família Bcl-2 sobre os outros. As sequências projectadas desviadas a partir de sequências conhecidas encontrado na natureza, o que aumenta muito o número de peptídeos possíveis.

“Este método permite um certo nível de flexibilidade,", diz Knock. “dTERMen é mais robusto à mudança estrutural, o que nos permite explorar novos tipos de estruturas e diversificar nosso portfólio de potenciais candidatos a vinculação.”

Sondando o universo da sequência

Dados os benefícios terapêuticos de inibir a função Bcl-2 e retardar o crescimento do tumor, o laboratório Keating já começou a estender seus cálculos de projeto para outros membros da família Bcl-2. Eles pretendem eventualmente desenvolver novas proteínas que adotem estruturas nunca antes vistas.

“Já vimos exemplos suficientes de várias estruturas de proteínas locais que modelos computacionais de relações sequência-estrutura podem ser inferidos diretamente de dados estruturais, em vez de ter que ser redescoberto a cada vez a partir de princípios de interação atomística,” diz Grigoryan, Criador do dTERMen. “É imensamente emocionante que essa inferência baseada em estrutura funcione e seja precisa o suficiente para permitir o design robusto de proteínas. Ele fornece uma ferramenta fundamentalmente diferente para ajudar a resolver os principais problemas da biologia estrutural – desde o design da proteína até a previsão da estrutura”.

Frappier espera um dia ser capaz de rastrear todo o proteoma humano computacionalmente, usando métodos como dTERMen para gerar peptídeos de ligação candidatos. Jenson sugere que o uso de dTERMen em combinação com abordagens mais tradicionais para redesenhar sequência podia amplificar uma ferramenta poderosa já, capacitar pesquisadores para produzir esses peptídeos alvo. Idealmente, ele diz, um dia o desenvolvimento de peptídeos que se ligam e inibem sua proteína favorita poderia ser tão fácil quanto executar um programa de computador, ou como rotina como a concepção de um iniciador de ADN.

Fonte: http://news.mit.edu, por Raleigh McElvery