Skládání proteinů: Algoritmy výpočetní biologie a jejich dopad

Skládání proteinů, proces, kterým polypeptidový řetězec získává svou funkční trojrozměrnou (3D) strukturu, je základní problém v biologii. Specifické 3D uspořádání atomů určuje funkci proteinu, což mu umožňuje plnit různé role v buňce, jako je katalyzování biochemických reakcí, transport molekul a poskytování strukturální podpory. Porozumění principům řídícím skládání proteinů je klíčové pro pochopení biologických procesů a vývoj nových terapií pro onemocnění spojená s chybným skládáním proteinů.

„Problém skládání“ se týká výzvy předpovědět 3D strukturu proteinu z jeho aminokyselinové sekvence. Zatímco experimentální techniky, jako je rentgenová krystalografie, NMR spektroskopie a kryo-elektronová mikroskopie, mohou určit struktury proteinů, jsou často časově náročné, nákladné a ne vždy aplikovatelné na všechny proteiny. Výpočetní přístupy nabízejí komplementární a stále výkonnější prostředky pro predikci a pochopení skládání proteinů.

Význam skládání proteinů

Význam skládání proteinů se rozšiřuje do mnoha oblastí biologie a medicíny:

• Porozumění nemocem: Mnoho nemocí, včetně Alzheimerovy, Parkinsonovy, Huntingtonovy choroby a prionových onemocnění, je spojeno s chybným skládáním a agregací proteinů. Porozumění tomu, jak se proteiny chybně skládají, může vést k vývoji cílených terapií. Například výzkum chybného skládání amyloid-beta peptidu u Alzheimerovy choroby využívá výpočetní modely k prozkoumání potenciálních terapeutických intervencí, které zabraňují agregaci.
• Objevování léků: Znalost struktury proteinu je nezbytná pro racionální návrh léků. Porozuměním 3D struktuře proteinového cíle mohou výzkumníci navrhovat léky, které se specificky vážou na protein a modulují jeho funkci. Strukturní biologie, podporovaná výpočetními metodami, byla nápomocná při vývoji léků cílených na HIV proteázu a neuraminidázu chřipky, což demonstruje sílu návrhu léků založeného na struktuře.
• Proteinové inženýrství: Schopnost předvídat a manipulovat se strukturou proteinů umožňuje vědcům konstruovat proteiny s novými funkcemi nebo vylepšenými vlastnostmi pro průmyslové a biotechnologické aplikace. To zahrnuje navrhování enzymů se zvýšenou katalytickou aktivitou, vývoj proteinů se zvýšenou stabilitou a vytváření nových biomateriálů. Příklady zahrnují inženýrství enzymů pro výrobu biopaliv a navrhování protilátek se zlepšenou afinitou vazby.
• Základní biologie: Objasnění principů skládání proteinů poskytuje vhled do základních zákonů biologie a pomáhá nám pochopit, jak život funguje na molekulární úrovni. Zlepšuje naše chápání vztahu mezi sekvencí, strukturou a funkcí a umožňuje nám ocenit eleganci biologických systémů.

Výpočetní přístupy ke skládání proteinů

Výpočetní biologie využívá různé algoritmy a techniky k řešení problému skládání proteinů. Tyto metody lze široce rozdělit na metody založené na fyzice (ab initio), metody založené na znalostech (založené na šablonách) a hybridní přístupy. Vzestup strojového učení také způsobil revoluci v oboru, přičemž algoritmy jako hluboké učení vykazují pozoruhodný úspěch.

1. Metody založené na fyzice (Ab Initio)

Ab initio, neboli „od prvních principů“, metody se pokoušejí simulovat fyzikální síly, které řídí skládání proteinů, pomocí zákonů fyziky. Tyto metody se spoléhají na energetické funkce (silová pole), které popisují interakce mezi atomy v proteinu a jeho okolním prostředí. Cílem je najít nativní strukturu proteinu minimalizací jeho potenciální energie.

a. Simulace molekulární dynamiky (MD)

MD simulace jsou mocným nástrojem pro studium dynamického chování proteinů. Zahrnují numerické řešení Newtonových pohybových rovnic pro všechny atomy v systému, což výzkumníkům umožňuje pozorovat, jak se protein pohybuje a skládá v průběhu času. MD simulace poskytují detailní, atomistický pohled na proces skládání, zachycující přechodné interakce a konformační změny, které nastávají.

Klíčové aspekty MD simulací:

• Silová pole: Přesná silová pole jsou klíčová pro spolehlivé MD simulace. Mezi běžná silová pole patří AMBER, CHARMM, GROMOS a OPLS. Tato silová pole definují funkci potenciální energie, která zahrnuje členy pro natahování vazeb, ohýbání úhlů, torzní rotaci a nevazebné interakce (van der Waalsovy a elektrostatické síly).
• Modelování rozpouštědel: Proteiny se skládají v prostředí rozpouštědla, typicky vody. Modely rozpouštědel reprezentují interakce mezi proteinem a okolními molekulami vody. Mezi běžné modely rozpouštědel patří TIP3P, TIP4P a SPC/E.
• Časové škály simulace: Skládání proteinů může probíhat v časových škálách od mikrosekund po sekundy nebo i déle. Standardní MD simulace jsou často omezeny na nanosekundy nebo mikrosekundy kvůli výpočetním nákladům. Pokročilé techniky, jako jsou metody vylepšeného vzorkování, se používají k překonání těchto omezení a prozkoumání delších časových škál.
• Metody vylepšeného vzorkování: Tyto metody urychlují prozkoumávání konformačního prostoru tím, že posouvají simulaci směrem k energeticky nepříznivým oblastem nebo zavedením kolektivních proměnných, které popisují celkový tvar proteinu. Příklady zahrnují zastřešující vzorkování, replica exchange MD (REMD) a metadynamiku.

Příklad: Výzkumníci použili MD simulace s technikami vylepšeného vzorkování ke studiu skládání malých proteinů, jako je villin headpiece a chignolin, což poskytuje vhled do drah skládání a energetických krajin. Tyto simulace pomohly validovat silová pole a zlepšit naše chápání základních principů skládání proteinů.

b. Metody Monte Carlo (MC)

Metody Monte Carlo jsou třídou výpočetních algoritmů, které se spoléhají na náhodné vzorkování k získání numerických výsledků. Při skládání proteinů se MC metody používají k prozkoumání konformačního prostoru proteinu a hledání stavu s nejnižší energií.

Klíčové aspekty MC metod:

• Konformační vzorkování: MC metody generují náhodné změny ve struktuře proteinu a vyhodnocují energii výsledné konformace. Pokud je energie nižší než předchozí konformace, změna je přijata. Pokud je energie vyšší, změna je přijata s pravděpodobností, která závisí na teplotě a energetickém rozdílu, podle Metropolisova kritéria.
• Energetické funkce: MC metody se také spoléhají na energetické funkce k vyhodnocení stability různých konformací. Volba energetické funkce je klíčová pro přesnost výsledků.
• Simulované žíhání: Simulované žíhání je běžná MC technika používaná při skládání proteinů. Zahrnuje postupné snižování teploty systému, což umožňuje proteinu prozkoumat širokou škálu konformací při vysokých teplotách a poté se usadit do stavu s nízkou energií při nízkých teplotách.

Příklad: MC metody byly použity k predikci struktur malých peptidů a proteinů. I když nejsou tak přesné jako MD simulace pro podrobné dynamické studie, MC metody mohou být výpočetně efektivní pro prozkoumávání velkých konformačních prostorů.

2. Metody založené na znalostech (založené na šablonách)

Metody založené na znalostech využívají bohatství strukturálních informací dostupných v databázích, jako je Protein Data Bank (PDB). Tyto metody se spoléhají na princip, že proteiny s podobnými sekvencemi mají často podobné struktury. Lze je široce rozdělit na modelování homologie a threading.

a. Modelování homologie

Modelování homologie, známé také jako komparativní modelování, se používá k predikci struktury proteinu na základě struktury homologního proteinu se známou strukturou (šablona). Přesnost modelování homologie závisí na podobnosti sekvencí mezi cílovým proteinem a proteinem šablony. Typicky vysoká podobnost sekvencí (větší než 50 %) vede k přesnějším modelům.

Kroky zahrnuté v modelování homologie:

1. Vyhledávání šablon: Prvním krokem je identifikace vhodných proteinů šablon v PDB. To se obvykle provádí pomocí algoritmů zarovnání sekvencí, jako je BLAST nebo PSI-BLAST.
2. Zarovnání sekvencí: Sekvence cílového proteinu je zarovnána se sekvencí proteinu šablony. Přesné zarovnání sekvencí je klíčové pro kvalitu finálního modelu.
3. Sestavení modelu: Na základě zarovnání sekvencí je sestaven 3D model cílového proteinu pomocí souřadnic proteinu šablony. To zahrnuje kopírování souřadnic proteinu šablony na odpovídající zbytky v cílovém proteinu.
4. Modelování smyček: Oblasti cílového proteinu, které se dobře neshodují s proteinem šablony (např. smyčkové oblasti), jsou modelovány pomocí specializovaných algoritmů.
5. Zpřesnění modelu: Počáteční model je zpřesněn pomocí minimalizace energie a MD simulací, aby se zlepšila jeho stereochemie a odstranily sterické střety.
6. Hodnocení modelu: Finální model je hodnocen pomocí různých nástrojů pro posouzení kvality, aby byla zajištěna jeho spolehlivost.

Příklad: Modelování homologie bylo široce používáno k predikci struktur proteinů zapojených do různých biologických procesů. Například bylo použito k modelování struktur protilátek, enzymů a receptorů, což poskytuje cenné informace pro objevování léků a proteinové inženýrství.

b. Threading

Threading, známý také jako rozpoznávání záhybů, se používá k identifikaci nejlépe odpovídajícího záhybu pro proteinovou sekvenci z knihovny známých proteinových záhybů. Na rozdíl od modelování homologie lze threading použít, i když neexistuje žádná významná podobnost sekvencí mezi cílovým proteinem a proteiny šablony.

Kroky zahrnuté v threading:

1. Knihovna záhybů: Je vytvořena knihovna známých proteinových záhybů, obvykle na základě struktur v PDB.
2. Zarovnání sekvence a struktury: Sekvence cílového proteinu je zarovnána s každým záhybem v knihovně. To zahrnuje vyhodnocení kompatibility sekvence se strukturním prostředím každého záhybu.
3. Bodovací funkce: K posouzení kvality zarovnání sekvence a struktury se používá bodovací funkce. Bodovací funkce obvykle zohledňuje faktory, jako je kompatibilita typů aminokyselin s místním prostředím, hustota balení a preference sekundární struktury.
4. Hodnocení záhybů: Záhyby jsou hodnoceny na základě jejich skóre a záhyb s nejvyšším hodnocením je vybrán jako předpovězený záhyb pro cílový protein.
5. Sestavení modelu: 3D model cílového proteinu je sestaven na základě vybraného záhybu.

Příklad: Threading byl použit k identifikaci záhybů proteinů s novými sekvencemi nebo se slabou podobností sekvencí se známými proteiny. Byl obzvláště užitečný při identifikaci záhybů membránových proteinů, které je často obtížné krystalizovat.

3. Hybridní metody

Hybridní metody kombinují prvky přístupů založených na fyzice i na znalostech, aby se zlepšila přesnost a efektivita predikce struktury proteinů. Tyto metody často používají omezení založená na znalostech nebo bodovací funkce k vedení simulací založených na fyzice, nebo naopak.

Příklad: Program Rosetta je široce používaná hybridní metoda, která kombinuje přístupy založené na znalostech a ab initio. Používá bodovací funkci, která zahrnuje jak energetické členy, tak statistické potenciály odvozené ze známých proteinových struktur. Rosetta byla úspěšná v predikci struktur široké škály proteinů, včetně proteinů s novými záhyby.

4. Přístupy strojového učení

Příchod strojového učení, zejména hlubokého učení, způsobil revoluci v oboru skládání proteinů. Algoritmy strojového učení se mohou učit složité vzorce z velkých souborů dat proteinových sekvencí a struktur a lze je použít k predikci proteinových struktur s nebývalou přesností.

a. Hluboké učení pro predikci struktury proteinů

Modely hlubokého učení, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN) a rekurentní neuronové sítě (RNN), byly použity k predikci různých aspektů struktury proteinů, včetně sekundární struktury, kontaktních map a vzdáleností mezi zbytky. Tyto predikce lze poté použít k vedení konstrukce 3D modelů.

Klíčové architektury hlubokého učení používané při predikci struktury proteinů:

• Konvoluční neuronové sítě (CNN): CNN se používají k identifikaci místních vzorů v proteinových sekvencích a k predikci prvků sekundární struktury (alfa-šroubovice, beta-listy a smyčky).
• Rekurentní neuronové sítě (RNN): RNN se používají k zachycení závislostí na velké vzdálenosti v proteinových sekvencích a k predikci kontaktních map (mapy zobrazující, které zbytky jsou v těsné blízkosti v 3D struktuře).
• Pozornostní mechanismy: Pozornostní mechanismy umožňují modelu soustředit se na nejdůležitější části proteinové sekvence při vytváření predikcí.

b. AlphaFold a jeho dopad

AlphaFold, vyvinutý společností DeepMind, je systém založený na hlubokém učení, který dosáhl průlomových výsledků v predikci struktury proteinů. AlphaFold používá novou architekturu, která kombinuje CNN a pozornostní mechanismy k predikci vzdáleností a úhlů mezi zbytky. Tyto predikce se poté používají ke generování 3D modelu pomocí algoritmu gradientního sestupu.

Klíčové vlastnosti AlphaFold:

• Učení end-to-end: AlphaFold je trénován end-to-end k predikci proteinových struktur přímo z aminokyselinových sekvencí.
• Pozornostní mechanismus: Pozornostní mechanismus umožňuje modelu soustředit se na nejdůležitější interakce mezi aminokyselinami.
• Recyklace: AlphaFold iterativně zpřesňuje své predikce tím, že je vrací zpět do modelu.

AlphaFold dramaticky zlepšil přesnost predikce struktury proteinů a dosáhl téměř experimentální přesnosti pro mnoho proteinů. Jeho dopad na obor byl hluboký, urychlil výzkum v různých oblastech biologie a medicíny, včetně objevování léků, proteinového inženýrství a porozumění mechanismům onemocnění.

Příklad: Úspěch AlphaFold v soutěži CASP (Critical Assessment of Structure Prediction) demonstroval sílu hlubokého učení pro predikci struktury proteinů. Jeho schopnost přesně předvídat struktury dříve nevyřešených proteinů otevřela nové cesty pro výzkum a objevování.

Výzvy a budoucí směry

Navzdory významnému pokroku ve výpočetním skládání proteinů zůstává několik výzev:

• Přesnost: Zatímco metody jako AlphaFold výrazně zlepšily přesnost, predikce struktur všech proteinů s vysokou přesností zůstává výzvou, zejména pro proteiny se složitými záhyby nebo postrádající homologní šablony.
• Výpočetní náklady: Simulace založené na fyzice mohou být výpočetně nákladné, což omezuje jejich použitelnost na velké proteiny nebo dlouhé časové škály. Vývoj efektivnějších algoritmů a využití vysoce výkonných výpočetních zdrojů je klíčové pro překonání tohoto omezení.
• Membránové proteiny: Predikce struktur membránových proteinů zůstává obzvláště náročná kvůli složitosti membránového prostředí a omezené dostupnosti experimentálních struktur.
• Dynamika proteinů: Pochopení dynamického chování proteinů je klíčové pro pochopení jejich funkce. Vývoj výpočetních metod, které dokážou přesně zachytit dynamiku proteinů, zůstává aktivní oblastí výzkumu.
• Chybné skládání a agregace: Vývoj výpočetních modelů, které dokážou předvídat chybné skládání a agregaci proteinů, je klíčové pro pochopení a léčbu onemocnění spojených s chybným skládáním proteinů.

Mezi budoucí směry ve výpočetním skládání proteinů patří:

• Zlepšení silových polí: Vývoj přesnějších a spolehlivějších silových polí je klíčové pro zlepšení přesnosti simulací založených na fyzice.
• Vývoj metod vylepšeného vzorkování: Vývoj efektivnějších metod vylepšeného vzorkování je klíčové pro prozkoumávání delších časových škál a simulaci složitých biologických procesů.
• Integrace strojového učení s metodami založenými na fyzice: Kombinace silných stránek strojového učení a metod založených na fyzice může vést k přesnějším a efektivnějším algoritmům pro predikci struktury proteinů.
• Vývoj metod pro predikci dynamiky proteinů: Vývoj výpočetních metod, které dokážou přesně zachytit dynamiku proteinů, je klíčové pro pochopení funkce proteinů.
• Řešení chybného skládání a agregace proteinů: Pokračující výzkum výpočetních modelů pro predikci a pochopení chybného skládání a agregace proteinů je zásadní pro vývoj nových terapií pro onemocnění, jako je Alzheimerova a Parkinsonova choroba.

Závěr

Skládání proteinů je ústřední problém ve výpočetní biologii s hlubokými důsledky pro pochopení biologických procesů a vývoj nových terapií. Výpočetní algoritmy, od simulací založených na fyzice po metody založené na znalostech a přístupy strojového učení, hrají klíčovou roli při predikci a pochopení struktur proteinů. Nedávný úspěch metod založených na hlubokém učení, jako je AlphaFold, znamenal významný milník v oboru, urychlil výzkum v různých oblastech biologie a medicíny. Jak se budou výpočetní metody nadále zlepšovat, poskytnou ještě větší vhled do složitého světa skládání proteinů a připraví cestu pro nové objevy a inovace.