Proteinfolding: Algoritmer innen beregningsbiologi og deres innvirkning

Proteinfolding, prosessen der en polypeptidkjede får sin funksjonelle tredimensjonale (3D) struktur, er et fundamentalt problem i biologien. Den spesifikke 3D-organiseringen av atomer dikterer et proteins funksjon, noe som gjør det i stand til å utføre ulike roller i en celle, som å katalysere biokjemiske reaksjoner, transportere molekyler og gi strukturell støtte. Å forstå prinsippene som styrer proteinfolding er avgjørende for å forstå biologiske prosesser og utvikle nye behandlinger for sykdommer knyttet til feilfolding av proteiner.

"Foldingsproblemet" refererer til utfordringen med å forutsi en proteins 3D-struktur fra dens aminosyresekvens. Mens eksperimentelle teknikker som røntgenkrystallografi, NMR-spektroskopi og kryo-elektronmikroskopi kan bestemme proteinstrukturer, er de ofte tidkrevende, kostbare og ikke alltid anvendelige for alle proteiner. Beregningsmetoder tilbyr et komplementært og stadig kraftigere middel for å forutsi og forstå proteinfolding.

Betydningen av proteinfolding

Viktigheten av proteinfolding strekker seg til en rekke områder innen biologi og medisin:

• Sykdomsforståelse: Mange sykdommer, inkludert Alzheimers, Parkinsons, Huntingtons og prionsykdommer, er forbundet med feilfolding og aggregering av proteiner. Å forstå hvordan proteiner feilfolder seg, kan føre til utvikling av målrettede terapier. For eksempel benytter forskning på feilfolding av amyloid-beta-peptidet i Alzheimers sykdom beregningsmodeller for å utforske potensielle terapeutiske tiltak som forhindrer aggregering.
• Legemiddelutvikling: Kunnskap om et proteins struktur er avgjørende for rasjonell legemiddeldesign. Ved å forstå 3D-strukturen til et målprotein kan forskere designe legemidler som spesifikt binder seg til proteinet og modulerer dets funksjon. Strukturbiologi, støttet av beregningsmetoder, har vært instrumentell i utviklingen av legemidler rettet mot HIV-protease og influensa-neuraminidase, noe som demonstrerer kraften i strukturbasert legemiddeldesign.
• Proteindesign: Evnen til å forutsi og manipulere proteinstruktur lar forskere designe proteiner med nye funksjoner eller forbedrede egenskaper for industrielle og bioteknologiske anvendelser. Dette inkluderer å designe enzymer med forbedret katalytisk aktivitet, utvikle proteiner med økt stabilitet og skape nye biomaterialer. Eksempler inkluderer design av enzymer for produksjon av biodrivstoff og design av antistoffer med forbedret bindingsaffinitet.
• Fundamental biologi: Å belyse prinsippene for proteinfolding gir innsikt i de grunnleggende lovene i biologien og hjelper oss å forstå hvordan livet fungerer på molekylært nivå. Det forbedrer vår forståelse av forholdet mellom sekvens, struktur og funksjon, og lar oss verdsette elegansen i biologiske systemer.

Beregningsmetoder for proteinfolding

Beregningsbiologi bruker en rekke algoritmer og teknikker for å takle proteinfoldingsproblemet. Disse metodene kan grovt kategoriseres i fysikkbaserte (ab initio), kunnskapsbaserte (mal-baserte) og hybridmetoder. Fremveksten av maskinlæring har også revolusjonert feltet, med algoritmer som dyp læring som viser bemerkelsesverdig suksess.

1. Fysikkbaserte (ab initio) metoder

Ab initio, eller "fra første prinsipper", metoder forsøker å simulere de fysiske kreftene som styrer proteinfolding ved hjelp av fysikkens lover. Disse metodene er avhengige av energifunksjoner (kraftfelt) som beskriver interaksjonene mellom atomer i et protein og dets omkringliggende miljø. Målet er å finne proteinets native struktur ved å minimere dets potensielle energi.

a. Molekylærdynamikk (MD)-simuleringer

MD-simuleringer er et kraftig verktøy for å studere den dynamiske oppførselen til proteiner. De involverer numerisk løsning av Newtons bevegelsesligninger for alle atomer i systemet, noe som lar forskere observere hvordan proteinet beveger seg og folder seg over tid. MD-simuleringer gir en detaljert, atomistisk oversikt over foldingsprosessen, og fanger opp de flyktige interaksjonene og konformasjonsendringene som skjer.

Nøkkelaspekter ved MD-simuleringer:

• Kraftfelt: Nøyaktige kraftfelt er avgjørende for pålitelige MD-simuleringer. Vanlige kraftfelt inkluderer AMBER, CHARMM, GROMOS og OPLS. Disse kraftfeltene definerer den potensielle energifunksjonen, som inkluderer ledd for båndstrekking, vinkelbøyning, torsjonsrotasjon og ikke-bundne interaksjoner (van der Waals- og elektrostatiske krefter).
• Løsningsmiddelmodeller: Proteiner folder seg i et løsningsmiddelmiljø, vanligvis vann. Løsningsmiddelmodeller representerer interaksjonene mellom proteinet og omkringliggende vannmolekyler. Vanlige løsningsmiddelmodeller inkluderer TIP3P, TIP4P og SPC/E.
• Simuleringstidsskalaer: Proteinfolding kan skje på tidsskalaer som spenner fra mikrosekunder til sekunder eller enda lenger. Standard MD-simuleringer er ofte begrenset til nanosekunder eller mikrosekunder på grunn av beregningskostnader. Avanserte teknikker, som forbedrede samplingsmetoder, brukes for å overvinne disse begrensningene og utforske lengre tidsskalaer.
• Forbedrede samplingsmetoder: Disse metodene akselererer utforskningen av konformasjonsrommet ved å favorisere simuleringen mot energisk ugunstige regioner eller ved å introdusere kollektive variabler som beskriver proteinets generelle form. Eksempler inkluderer umbrella sampling, replica exchange MD (REMD) og metadynamikk.

Eksempel: Forskere har brukt MD-simuleringer med forbedrede samplingsmetoder for å studere foldingen av små proteiner, som villin headpiece og chignolin, noe som gir innsikt i foldingsveier og energilandskap. Disse simuleringene har bidratt til å validere kraftfelt og forbedre vår forståelse av de grunnleggende prinsippene for proteinfolding.

b. Monte Carlo (MC)-metoder

Monte Carlo-metoder er en klasse av beregningsalgoritmer som er avhengige av tilfeldig sampling for å oppnå numeriske resultater. I proteinfolding brukes MC-metoder for å utforske proteinets konformasjonsrom og søke etter den laveste energitilstanden.

Nøkkelaspekter ved MC-metoder:

• Konformasjonssampling: MC-metoder genererer tilfeldige endringer i proteinets struktur og evaluerer energien til den resulterende konformasjonen. Hvis energien er lavere enn den forrige konformasjonen, aksepteres endringen. Hvis energien er høyere, aksepteres endringen med en sannsynlighet som avhenger av temperaturen og energiforskjellen, i henhold til Metropolis-kriteriet.
• Energifunksjoner: MC-metoder er også avhengige av energifunksjoner for å evaluere stabiliteten til forskjellige konformasjoner. Valget av energifunksjon er avgjørende for nøyaktigheten av resultatene.
• Simulert annealing: Simulert annealing er en vanlig MC-teknikk som brukes i proteinfolding. Det innebærer å gradvis senke temperaturen i systemet, slik at proteinet kan utforske et bredt spekter av konformasjoner ved høye temperaturer og deretter stabilisere seg i en lavenergitilstand ved lave temperaturer.

Eksempel: MC-metoder har blitt brukt til å forutsi strukturene til små peptider og proteiner. Selv om de ikke er like nøyaktige som MD-simuleringer for detaljerte dynamiske studier, kan MC-metoder være beregningsmessig effektive for å utforske store konformasjonsrom.

2. Kunnskapsbaserte (mal-baserte) metoder

Kunnskapsbaserte metoder utnytter den store mengden strukturinformasjon som er tilgjengelig i databaser som Protein Data Bank (PDB). Disse metodene bygger på prinsippet om at proteiner med lignende sekvenser ofte har lignende strukturer. De kan grovt kategoriseres i homologimodellering og tråding (threading).

a. Homologimodellering

Homologimodellering, også kjent som komparativ modellering, brukes til å forutsi strukturen til et protein basert på strukturen til et homologt protein med en kjent struktur (mal). Nøyaktigheten av homologimodellering avhenger av sekvenslikheten mellom målproteinet og malproteinet. Vanligvis fører høy sekvenslikhet (større enn 50 %) til mer nøyaktige modeller.

Steg involvert i homologimodellering:

1. Malsøk: Det første steget er å identifisere egnede malproteiner i PDB. Dette gjøres vanligvis ved hjelp av sekvensjusteringsalgoritmer som BLAST eller PSI-BLAST.
2. Sekvensjustering: Sekvensen til målproteinet justeres med sekvensen til malproteinet. Nøyaktig sekvensjustering er avgjørende for kvaliteten på den endelige modellen.
3. Modellbygging: Basert på sekvensjusteringen bygges en 3D-modell av målproteinet ved hjelp av koordinatene til malproteinet. Dette innebærer å kopiere koordinatene til malproteinet over på de tilsvarende restene i målproteinet.
4. Loop-modellering: Regioner av målproteinet som ikke justeres godt med malproteinet (f.eks. loop-regioner) modelleres ved hjelp av spesialiserte algoritmer.
5. Modellraffinering: Den opprinnelige modellen raffineres ved hjelp av energiminimering og MD-simuleringer for å forbedre stereokjemien og fjerne steriske kollisjoner.
6. Modellevaluering: Den endelige modellen evalueres ved hjelp av ulike kvalitetssikringsverktøy for å sikre dens pålitelighet.

Eksempel: Homologimodellering har blitt mye brukt for å forutsi strukturene til proteiner involvert i ulike biologiske prosesser. For eksempel har den blitt brukt til å modellere strukturene til antistoffer, enzymer og reseptorer, og gir verdifull informasjon for legemiddelutvikling og proteindesign.

b. Tråding (Threading)

Tråding, også kjent som foldingsgjenkjenning, brukes til å identifisere den best passende folden for en proteinsekvens fra et bibliotek av kjente proteinfolder. I motsetning til homologimodellering kan tråding brukes selv når det ikke er signifikant sekvenslikhet mellom målproteinet og malproteinene.

Steg involvert i tråding:

1. Foldingsbibliotek: Et bibliotek av kjente proteinfolder opprettes, vanligvis basert på strukturene i PDB.
2. Sekvens-struktur-justering: Sekvensen til målproteinet justeres med hver fold i biblioteket. Dette innebærer å evaluere kompatibiliteten til sekvensen med det strukturelle miljøet til hver fold.
3. Poengfunksjon: En poengfunksjon brukes til å vurdere kvaliteten på sekvens-struktur-justeringen. Poengfunksjonen tar vanligvis hensyn til faktorer som kompatibiliteten til aminosyretyper med det lokale miljøet, pakningstettheten og preferansene for sekundærstruktur.
4. Rangering av folder: Foldene rangeres basert på poengsummene deres, og den topprangerte folden velges som den forutsagte folden for målproteinet.
5. Modellbygging: En 3D-modell av målproteinet bygges basert på den valgte folden.

Eksempel: Tråding har blitt brukt til å identifisere foldene til proteiner med nye sekvenser eller med svak sekvenslikhet til kjente proteiner. Det har vært spesielt nyttig for å identifisere foldene til membranproteiner, som ofte er vanskelige å krystallisere.

3. Hybridmetoder

Hybridmetoder kombinerer elementer fra både fysikkbaserte og kunnskapsbaserte tilnærminger for å forbedre nøyaktigheten og effektiviteten av prediksjon av proteinstruktur. Disse metodene bruker ofte kunnskapsbaserte begrensninger eller poengfunksjoner for å veilede fysikkbaserte simuleringer, eller omvendt.

Eksempel: Rosetta-programmet er en mye brukt hybridmetode som kombinerer kunnskapsbaserte og ab initio-tilnærminger. Det bruker en poengfunksjon som inkluderer både energitermer og statistiske potensialer avledet fra kjente proteinstrukturer. Rosetta har lykkes med å forutsi strukturene til et bredt spekter av proteiner, inkludert proteiner med nye folder.

4. Maskinlæringsmetoder

Fremveksten av maskinlæring, spesielt dyp læring, har revolusjonert feltet for proteinfolding. Maskinlæringsalgoritmer kan lære komplekse mønstre fra store datasett av proteinsekvenser og -strukturer, og de kan brukes til å forutsi proteinstrukturer med enestående nøyaktighet.

a. Dyp læring for prediksjon av proteinstruktur

Modeller for dyp læring, som konvolusjonelle nevrale nettverk (CNNs) og residiverende nevrale nettverk (RNNs), har blitt brukt til å forutsi ulike aspekter av proteinstruktur, inkludert sekundærstruktur, kontaktkart og avstander mellom rester. Disse prediksjonene kan deretter brukes til å veilede konstruksjonen av 3D-modeller.

Sentrale arkitekturer for dyp læring brukt i prediksjon av proteinstruktur:

• Konvolusjonelle nevrale nettverk (CNNs): CNNs brukes til å identifisere lokale mønstre i proteinsekvenser og til å forutsi sekundærstrukturelementer (alfa-helikser, beta-flak og loops).
• Residiverende nevrale nettverk (RNNs): RNNs brukes til å fange opp langtrekkende avhengigheter i proteinsekvenser og til å forutsi kontaktkart (kart som viser hvilke rester som er i nærheten av hverandre i 3D-strukturen).
• Oppmerksomhetsmekanismer: Oppmerksomhetsmekanismer lar modellen fokusere på de mest relevante delene av proteinsekvensen når den gjør prediksjoner.

b. AlphaFold og dens innvirkning

AlphaFold, utviklet av DeepMind, er et dyplæringsbasert system som har oppnådd banebrytende resultater innen prediksjon av proteinstruktur. AlphaFold bruker en ny arkitektur som kombinerer CNNs og oppmerksomhetsmekanismer for å forutsi avstander og vinkler mellom rester. Disse prediksjonene brukes deretter til å generere en 3D-modell ved hjelp av en gradient-nedstigningsalgoritme.

Nøkkelegenskaper ved AlphaFold:

• Ende-til-ende-læring: AlphaFold er trent ende-til-ende for å forutsi proteinstrukturer direkte fra aminosyresekvenser.
• Oppmerksomhetsmekanisme: Oppmerksomhetsmekanismen lar modellen fokusere på de mest relevante interaksjonene mellom aminosyrer.
• Resirkulering: AlphaFold raffinerer iterativt sine prediksjoner ved å mate dem tilbake i modellen.

AlphaFold har dramatisk forbedret nøyaktigheten av prediksjon av proteinstruktur, og oppnår nær eksperimentell nøyaktighet for mange proteiner. Dets innvirkning på feltet har vært dyptgripende, og har akselerert forskning innen ulike områder av biologi og medisin, inkludert legemiddelutvikling, proteindesign og forståelse av sykdomsmekanismer.

Eksempel: AlphaFolds suksess i CASP (Critical Assessment of Structure Prediction)-konkurransen har demonstrert kraften i dyp læring for prediksjon av proteinstruktur. Evnen til å nøyaktig forutsi strukturene til tidligere uløste proteiner har åpnet nye veier for forskning og oppdagelse.

Utfordringer og fremtidige retninger

Til tross for betydelige fremskritt innen beregningsbasert proteinfolding, gjenstår flere utfordringer:

• Nøyaktighet: Selv om metoder som AlphaFold har forbedret nøyaktigheten betydelig, er det fortsatt en utfordring å forutsi strukturene til alle proteiner med høy nøyaktighet, spesielt for proteiner med komplekse folder eller som mangler homologe maler.
• Beregningskostnad: Fysikkbaserte simuleringer kan være beregningsmessig kostbare, noe som begrenser deres anvendelighet til store proteiner eller lange tidsskalaer. Utvikling av mer effektive algoritmer og bruk av høyytelses databehandlingsressurser er avgjørende for å overvinne denne begrensningen.
• Membranproteiner: Å forutsi strukturene til membranproteiner er fortsatt spesielt utfordrende på grunn av kompleksiteten i membranmiljøet og den begrensede tilgjengeligheten av eksperimentelle strukturer.
• Proteindynamikk: Å forstå den dynamiske oppførselen til proteiner er avgjørende for å forstå deres funksjon. Å utvikle beregningsmetoder som nøyaktig kan fange opp proteindynamikk er fortsatt et aktivt forskningsområde.
• Feilfolding og aggregering: Å utvikle beregningsmodeller som kan forutsi feilfolding og aggregering av proteiner er avgjørende for å forstå og behandle sykdommer forbundet med feilfolding av proteiner.

Fremtidige retninger innen beregningsbasert proteinfolding inkluderer:

• Forbedring av kraftfelt: Å utvikle mer nøyaktige og pålitelige kraftfelt er avgjørende for å forbedre nøyaktigheten av fysikkbaserte simuleringer.
• Utvikling av forbedrede samplingsmetoder: Å utvikle mer effektive forbedrede samplingsmetoder er avgjørende for å utforske lengre tidsskalaer og simulere komplekse biologiske prosesser.
• Integrering av maskinlæring med fysikkbaserte metoder: Å kombinere styrkene til maskinlæring og fysikkbaserte metoder kan føre til mer nøyaktige og effektive algoritmer for prediksjon av proteinstruktur.
• Utvikling av metoder for prediksjon av proteindynamikk: Å utvikle beregningsmetoder som nøyaktig kan fange opp proteindynamikk er avgjørende for å forstå proteinfunksjon.
• Håndtering av feilfolding og aggregering av proteiner: Fortsatt forskning på beregningsmodeller for å forutsi og forstå feilfolding og aggregering av proteiner er avgjørende for å utvikle nye behandlinger for sykdommer som Alzheimers og Parkinsons.

Konklusjon

Proteinfolding er et sentralt problem i beregningsbiologi med dype implikasjoner for å forstå biologiske prosesser og utvikle nye terapier. Beregningsalgoritmer, som spenner fra fysikkbaserte simuleringer til kunnskapsbaserte metoder og maskinlæringstilnærminger, spiller en kritisk rolle i å forutsi og forstå proteinstrukturer. Den nylige suksessen til dyplæringsbaserte metoder som AlphaFold har markert en betydelig milepæl i feltet, og akselerert forskning innen ulike områder av biologi og medisin. Etter hvert som beregningsmetoder fortsetter å forbedres, vil de gi enda større innsikt i den komplekse verdenen av proteinfolding, og bane vei for nye oppdagelser og innovasjoner.