Zwijanie białek: algorytmy biologii obliczeniowej i ich wpływ

Zwijanie białek, proces, w którym łańcuch polipeptydowy uzyskuje swoją funkcjonalną trójwymiarową (3D) strukturę, jest fundamentalnym problemem w biologii. Specyficzne ułożenie atomów w 3D decyduje o funkcji białka, umożliwiając mu pełnienie różnorodnych ról w komórce, takich jak katalizowanie reakcji biochemicznych, transportowanie molekuł i zapewnianie wsparcia strukturalnego. Zrozumienie zasad rządzących zwijaniem białek jest kluczowe dla pojmowania procesów biologicznych i opracowywania nowych terapii chorób związanych z błędnym zwijaniem białek.

„Problem zwijania białek” odnosi się do wyzwania przewidywania struktury 3D białka na podstawie jego sekwencji aminokwasowej. Chociaż techniki eksperymentalne, takie jak krystalografia rentgenowska, spektroskopia NMR i mikroskopia krioelektronowa, mogą określać struktury białek, często są one czasochłonne, kosztowne i nie zawsze mają zastosowanie do wszystkich białek. Metody obliczeniowe oferują komplementarne i coraz potężniejsze środki do przewidywania i zrozumienia zwijania białek.

Znaczenie zwijania białek

Znaczenie zwijania białek obejmuje liczne obszary biologii i medycyny:

• Zrozumienie chorób: Wiele chorób, w tym choroba Alzheimera, Parkinsona, Huntingtona oraz choroby prionowe, jest związanych z błędnym zwijaniem i agregacją białek. Zrozumienie, jak białka się błędnie zwijają, może prowadzić do opracowania ukierunkowanych terapii. Na przykład, badania nad błędnym zwijaniem peptydu amyloid-beta w chorobie Alzheimera wykorzystują modele obliczeniowe do badania potencjalnych interwencji terapeutycznych, które zapobiegają agregacji.
• Odkrywanie leków: Znajomość struktury białka jest kluczowa dla racjonalnego projektowania leków. Dzięki zrozumieniu struktury 3D białka docelowego, naukowcy mogą projektować leki, które specyficznie wiążą się z białkiem i modulują jego funkcję. Biologia strukturalna, wspierana metodami obliczeniowymi, odegrała kluczową rolę w opracowywaniu leków ukierunkowanych na proteazę HIV i neuraminidazę grypy, demonstrując siłę projektowania leków opartego na strukturze.
• Inżynieria białek: Zdolność do przewidywania i manipulowania strukturą białek pozwala naukowcom na inżynierię białek o nowych funkcjach lub ulepszonych właściwościach do zastosowań przemysłowych i biotechnologicznych. Obejmuje to projektowanie enzymów o zwiększonej aktywności katalitycznej, opracowywanie białek o zwiększonej stabilności i tworzenie nowych biomateriałów. Przykłady obejmują inżynierię enzymów do produkcji biopaliw i projektowanie przeciwciał o ulepszonym powinowactwie wiązania.
• Biologia fundamentalna: Wyjaśnianie zasad zwijania białek dostarcza wglądu w fundamentalne prawa biologii i pomaga nam zrozumieć, jak działa życie na poziomie molekularnym. Ulepsza to nasze zrozumienie związku między sekwencją, strukturą i funkcją oraz pozwala docenić elegancję systemów biologicznych.

Obliczeniowe podejścia do zwijania białek

Biologia obliczeniowa wykorzystuje różnorodne algorytmy i techniki do rozwiązania problemu zwijania białek. Metody te można ogólnie podzielić na oparte na fizyce (ab initio), oparte na wiedzy (oparte na szablonach) i hybrydowe. Rozwój uczenia maszynowego również zrewolucjonizował tę dziedzinę, a algorytmy takie jak głębokie uczenie się wykazują niezwykły sukces.

1. Metody oparte na fizyce (Ab Initio)

Metody ab initio, czyli „od podstaw”, próbują symulować siły fizyczne rządzące zwijaniem białek, wykorzystując prawa fizyki. Metody te opierają się na funkcjach energii (polach siłowych), które opisują interakcje między atomami w białku i jego otoczeniu. Celem jest znalezienie natywnej struktury białka poprzez minimalizację jego energii potencjalnej.

a. Symulacje dynamiki molekularnej (MD)

Symulacje MD są potężnym narzędziem do badania dynamicznego zachowania białek. Polegają one na numerycznym rozwiązywaniu równań ruchu Newtona dla wszystkich atomów w układzie, co pozwala badaczom obserwować, jak białko porusza się i zwija w czasie. Symulacje MD dostarczają szczegółowego, atomistycznego widoku procesu zwijania, rejestrując przejściowe interakcje i zmiany konformacyjne, które zachodzą.

Kluczowe aspekty symulacji MD:

• Pola siłowe: Dokładne pola siłowe są kluczowe dla wiarygodnych symulacji MD. Typowe pola siłowe to AMBER, CHARMM, GROMOS i OPLS. Pola te definiują funkcję energii potencjalnej, która obejmuje terminy dla rozciągania wiązań, zginania kątów, rotacji torsyjnej oraz interakcji niewiążących (siły van der Waalsa i elektrostatyczne).
• Modele rozpuszczalnika: Białka zwijają się w środowisku rozpuszczalnika, zazwyczaj wody. Modele rozpuszczalnika reprezentują interakcje między białkiem a otaczającymi cząsteczkami wody. Typowe modele rozpuszczalnika to TIP3P, TIP4P i SPC/E.
• Skale czasowe symulacji: Zwijanie białek może zachodzić w skalach czasowych od mikrosekund do sekund, a nawet dłużej. Standardowe symulacje MD są często ograniczone do nanosekund lub mikrosekund ze względu na koszt obliczeniowy. Zaawansowane techniki, takie jak metody zwiększonego próbkowania, są używane do pokonywania tych ograniczeń i eksploracji dłuższych skal czasowych.
• Metody zwiększonego próbkowania: Metody te przyspieszają eksplorację przestrzeni konformacyjnej poprzez ukierunkowanie symulacji na regiony niekorzystne energetycznie lub poprzez wprowadzenie zmiennych zbiorowych opisujących ogólny kształt białka. Przykłady to próbkowanie parasolowe (umbrella sampling), dynamika molekularna z wymianą replik (REMD) i metadynamika.

Przykład: Badacze wykorzystali symulacje MD z technikami zwiększonego próbkowania do badania zwijania małych białek, takich jak domenę głowy williny i chignolinę, dostarczając wglądu w ścieżki zwijania i krajobrazy energetyczne. Symulacje te pomogły zweryfikować pola siłowe i poprawić nasze zrozumienie fundamentalnych zasad zwijania białek.

b. Metody Monte Carlo (MC)

Metody Monte Carlo to klasa algorytmów obliczeniowych, które opierają się na losowym próbkowaniu w celu uzyskania wyników numerycznych. W zwijaniu białek metody MC są wykorzystywane do eksploracji przestrzeni konformacyjnej białka i poszukiwania stanu o najniższej energii.

Kluczowe aspekty metod MC:

• Próbkowanie konformacji: Metody MC generują losowe zmiany w strukturze białka i oceniają energię wynikowej konformacji. Jeśli energia jest niższa niż poprzednia konformacja, zmiana jest akceptowana. Jeśli energia jest wyższa, zmiana jest akceptowana z prawdopodobieństwem zależnym od temperatury i różnicy energii, zgodnie z kryterium Metropolisa.
• Funkcje energii: Metody MC opierają się również na funkcjach energii do oceny stabilności różnych konformacji. Wybór funkcji energii jest kluczowy dla dokładności wyników.
• Wyżarzanie symulowane: Wyżarzanie symulowane to powszechna technika MC stosowana w zwijaniu białek. Polega na stopniowym obniżaniu temperatury układu, co pozwala białku eksplorować szeroki zakres konformacji w wysokich temperaturach, a następnie osiedlać się w stanie niskiej energii w niskich temperaturach.

Przykład: Metody MC zostały wykorzystane do przewidywania struktur małych peptydów i białek. Chociaż nie są tak dokładne jak symulacje MD dla szczegółowych badań dynamicznych, metody MC mogą być wydajne obliczeniowo do eksploracji dużych przestrzeni konformacyjnych.

2. Metody oparte na wiedzy (oparte na szablonach)

Metody oparte na wiedzy wykorzystują bogactwo informacji strukturalnych dostępnych w bazach danych, takich jak Protein Data Bank (PDB). Metody te opierają się na zasadzie, że białka o podobnych sekwencjach często mają podobne struktury. Można je ogólnie podzielić na modelowanie homologiczne i threading.

a. Modelowanie homologiczne

Modelowanie homologiczne, znane również jako modelowanie porównawcze, służy do przewidywania struktury białka na podstawie struktury homologicznego białka o znanej strukturze (szablonie). Dokładność modelowania homologicznego zależy od podobieństwa sekwencji między białkiem docelowym a białkiem szablonowym. Zazwyczaj wysokie podobieństwo sekwencji (powyżej 50%) prowadzi do dokładniejszych modeli.

Kroki w modelowaniu homologicznym:

1. Wyszukiwanie szablonów: Pierwszym krokiem jest identyfikacja odpowiednich białek szablonowych w PDB. Zazwyczaj odbywa się to za pomocą algorytmów wyrównywania sekwencji, takich jak BLAST lub PSI-BLAST.
2. Wyrównywanie sekwencji: Sekwencja białka docelowego jest wyrównywana z sekwencją białka szablonowego. Dokładne wyrównanie sekwencji jest kluczowe dla jakości końcowego modelu.
3. Budowanie modelu: Na podstawie wyrównania sekwencji budowany jest model 3D białka docelowego, wykorzystujący współrzędne białka szablonowego. Polega to na kopiowaniu współrzędnych białka szablonowego na odpowiadające im reszty w białku docelowym.
4. Modelowanie pętli: Regiony białka docelowego, które nie pasują dobrze do białka szablonowego (np. regiony pętli), są modelowane za pomocą specjalistycznych algorytmów.
5. Udoskonalanie modelu: Początkowy model jest udoskonalany za pomocą minimalizacji energii i symulacji MD w celu poprawy jego stereochemii i usunięcia kolizji sterycznych.
6. Ocena modelu: Końcowy model jest oceniany za pomocą różnych narzędzi do oceny jakości w celu zapewnienia jego wiarygodności.

Przykład: Modelowanie homologiczne jest szeroko stosowane do przewidywania struktur białek zaangażowanych w różne procesy biologiczne. Na przykład, zostało użyte do modelowania struktur przeciwciał, enzymów i receptorów, dostarczając cennych informacji dla odkrywania leków i inżynierii białek.

b. Threading

Threading, znane również jako rozpoznawanie fałdów (fold recognition), jest używane do identyfikacji najlepiej dopasowanego fałdu dla sekwencji białkowej z biblioteki znanych fałdów białek. W przeciwieństwie do modelowania homologicznego, threading może być stosowany nawet wtedy, gdy nie ma znaczącego podobieństwa sekwencji między białkiem docelowym a białkami szablonowymi.

Kroki w threading:

1. Biblioteka fałdów: Tworzy się bibliotekę znanych fałdów białkowych, zazwyczaj na podstawie struktur w PDB.
2. Dopasowanie sekwencji-struktury: Sekwencja białka docelowego jest dopasowywana do każdego fałdu w bibliotece. Polega to na ocenie zgodności sekwencji ze środowiskiem strukturalnym każdego fałdu.
3. Funkcja oceny: Funkcja oceny jest używana do oceny jakości dopasowania sekwencji-struktury. Funkcja oceny zazwyczaj uwzględnia takie czynniki, jak zgodność typów aminokwasów z lokalnym środowiskiem, gęstość upakowania i preferencje struktury drugorzędowej.
4. Ranking fałdów: Fałdy są klasyfikowane na podstawie ich wyników, a najlepiej oceniony fałd jest wybierany jako przewidywany fałd dla białka docelowego.
5. Budowanie modelu: Model 3D białka docelowego jest budowany na podstawie wybranego fałdu.

Przykład: Threading zostało wykorzystane do identyfikacji fałdów białek o nowatorskich sekwencjach lub o słabym podobieństwie sekwencji do znanych białek. Było szczególnie przydatne w identyfikacji fałdów białek błonowych, które często są trudne do krystalizacji.

3. Metody hybrydowe

Metody hybrydowe łączą elementy zarówno podejść opartych na fizyce, jak i opartych na wiedzy, aby poprawić dokładność i wydajność przewidywania struktury białek. Metody te często wykorzystują ograniczenia oparte na wiedzy lub funkcje oceny do kierowania symulacjami opartymi na fizyce, lub odwrotnie.

Przykład: Program Rosetta jest szeroko stosowaną metodą hybrydową, która łączy podejścia oparte na wiedzy i ab initio. Wykorzystuje funkcję oceny, która obejmuje zarówno terminy energetyczne, jak i potencjały statystyczne wywodzące się ze znanych struktur białek. Rosetta z sukcesem przewidywała struktury szerokiej gamy białek, w tym białek o nowatorskich fałdach.

4. Podejścia uczenia maszynowego

Pojawienie się uczenia maszynowego, zwłaszcza głębokiego uczenia się, zrewolucjonizowało dziedzinę zwijania białek. Algorytmy uczenia maszynowego mogą uczyć się złożonych wzorców z dużych zbiorów danych sekwencji i struktur białek i mogą być wykorzystywane do przewidywania struktur białek z niespotykaną dotąd dokładnością.

a. Głębokie uczenie do przewidywania struktury białek

Modele głębokiego uczenia, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), zostały wykorzystane do przewidywania różnych aspektów struktury białek, w tym struktury drugorzędowej, map kontaktów i odległości między resztami. Prognozy te mogą być następnie wykorzystane do kierowania konstrukcją modeli 3D.

Kluczowe architektury głębokiego uczenia stosowane w przewidywaniu struktury białek:

• Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN): CNN są używane do identyfikacji lokalnych wzorców w sekwencjach białek i do przewidywania elementów struktury drugorzędowej (helis alfa, arkuszy beta i pętli).
• Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN): RNN są używane do przechwytywania zależności dalekiego zasięgu w sekwencjach białek i do przewidywania map kontaktów (map pokazujących, które reszty znajdują się w bliskim sąsiedztwie w strukturze 3D).
• Mechanizmy uwagi (Attention Mechanisms): Mechanizmy uwagi pozwalają modelowi skupić się na najbardziej istotnych częściach sekwencji białka podczas dokonywania przewidywań.

b. AlphaFold i jego wpływ

AlphaFold, opracowany przez DeepMind, to system oparty na głębokim uczeniu, który osiągnął przełomowe wyniki w przewidywaniu struktury białek. AlphaFold wykorzystuje nowatorską architekturę, która łączy sieci CNN i mechanizmy uwagi do przewidywania odległości i kątów między resztami. Przewidywania te są następnie wykorzystywane do generowania modelu 3D za pomocą algorytmu spadku gradientowego.

Kluczowe cechy AlphaFold:

• Kompleksowe uczenie (End-to-end learning): AlphaFold jest trenowany kompleksowo do przewidywania struktur białek bezpośrednio z sekwencji aminokwasowych.
• Mechanizm uwagi: Mechanizm uwagi pozwala modelowi skupić się na najbardziej istotnych interakcjach między aminokwasami.
• Recykling: AlphaFold iteracyjnie udoskonala swoje przewidywania, przekazując je z powrotem do modelu.

AlphaFold dramatycznie poprawił dokładność przewidywania struktury białek, osiągając dokładność zbliżoną do eksperymentalnej dla wielu białek. Jego wpływ na tę dziedzinę jest ogromny, przyspieszając badania w różnych obszarach biologii i medycyny, w tym odkrywanie leków, inżynierię białek i zrozumienie mechanizmów chorób.

Przykład: Sukces AlphaFold w konkursie CASP (Critical Assessment of Structure Prediction) pokazał potęgę głębokiego uczenia w przewidywaniu struktury białek. Jego zdolność do dokładnego przewidywania struktur wcześniej nierozwiązanych białek otworzyła nowe drogi dla badań i odkryć.

Wyzwania i przyszłe kierunki

Mimo znaczących postępów w obliczeniowym zwijaniu białek, pozostaje kilka wyzwań:

• Dokładność: Chociaż metody takie jak AlphaFold znacznie poprawiły dokładność, przewidywanie struktur wszystkich białek z wysoką dokładnością pozostaje wyzwaniem, zwłaszcza dla białek o złożonych fałdach lub pozbawionych homologicznych szablonów.
• Koszt obliczeniowy: Symulacje oparte na fizyce mogą być kosztowne obliczeniowo, ograniczając ich zastosowanie do dużych białek lub długich skal czasowych. Rozwijanie bardziej wydajnych algorytmów i wykorzystywanie zasobów obliczeń wysokowydajnych jest kluczowe dla pokonania tego ograniczenia.
• Białka błonowe: Przewidywanie struktur białek błonowych pozostaje szczególnie trudne ze względu na złożoność środowiska błonowego i ograniczoną dostępność struktur eksperymentalnych.
• Dynamika białek: Zrozumienie dynamicznego zachowania białek jest kluczowe dla zrozumienia ich funkcji. Rozwijanie metod obliczeniowych, które mogą dokładnie uchwycić dynamikę białek, pozostaje aktywnym obszarem badań.
• Błędne zwijanie i agregacja: Rozwijanie modeli obliczeniowych, które mogą przewidywać błędne zwijanie i agregację białek, jest kluczowe dla zrozumienia i leczenia chorób związanych z błędnym zwijaniem białek.

Przyszłe kierunki w obliczeniowym zwijaniu białek obejmują:

• Ulepszanie pól siłowych: Rozwijanie dokładniejszych i bardziej niezawodnych pól siłowych jest kluczowe dla poprawy dokładności symulacji opartych na fizyce.
• Rozwijanie metod zwiększonego próbkowania: Rozwijanie bardziej wydajnych metod zwiększonego próbkowania jest kluczowe dla eksploracji dłuższych skal czasowych i symulowania złożonych procesów biologicznych.
• Integracja uczenia maszynowego z metodami opartymi na fizyce: Łączenie mocnych stron uczenia maszynowego i metod opartych na fizyce może prowadzić do dokładniejszych i bardziej wydajnych algorytmów przewidywania struktury białek.
• Rozwijanie metod przewidywania dynamiki białek: Rozwijanie metod obliczeniowych, które mogą dokładnie uchwycić dynamikę białek, jest kluczowe dla zrozumienia funkcji białek.
• Adresowanie błędnego zwijania i agregacji białek: Kontynuacja badań nad modelami obliczeniowymi do przewidywania i zrozumienia błędnego zwijania i agregacji białek jest niezbędna do opracowania nowych terapii chorób takich jak choroba Alzheimera i Parkinsona.

Podsumowanie

Zwijanie białek to centralny problem w biologii obliczeniowej, mający głębokie implikacje dla zrozumienia procesów biologicznych i opracowywania nowych terapii. Algorytmy obliczeniowe, od symulacji opartych na fizyce po metody oparte na wiedzy i podejścia uczenia maszynowego, odgrywają kluczową rolę w przewidywaniu i zrozumieniu struktur białek. Niedawny sukces metod opartych na głębokim uczeniu, takich jak AlphaFold, stanowi znaczący kamień milowy w tej dziedzinie, przyspieszając badania w różnych obszarach biologii i medycyny. W miarę ciągłego doskonalenia metod obliczeniowych, będą one dostarczać jeszcze większych wglądów w złożony świat zwijania białek, torując drogę dla nowych odkryć i innowacji.