Skladanie proteínov: Algoritmy výpočtovej biológie a ich vplyv

Skladanie proteínov, proces, ktorým polypeptidový reťazec získava svoju funkčnú trojrozmernú (3D) štruktúru, je základný problém v biológii. Špecifické 3D usporiadanie atómov určuje funkciu proteínu, čo mu umožňuje vykonávať rôzne úlohy v bunke, ako je katalýza biochemických reakcií, transport molekúl a poskytovanie štrukturálnej podpory. Pochopenie princípov riadiacich skladanie proteínov je kľúčové pre pochopenie biologických procesov a vývoj nových terapií pre choroby spojené s nesprávnym skladaním proteínov.

„Problém skladania“ sa týka výzvy predpovedať 3D štruktúru proteínu z jeho sekvencie aminokyselín. Zatiaľ čo experimentálne techniky ako röntgenová kryštalografia, NMR spektroskopia a kryo-elektrónová mikroskopia môžu určiť štruktúry proteínov, sú často časovo náročné, nákladné a nie vždy aplikovateľné na všetky proteíny. Výpočtové prístupy ponúkajú komplementárny a čoraz účinnejší spôsob predpovedania a pochopenia skladania proteínov.

Význam skladania proteínov

Význam skladania proteínov sa rozširuje do mnohých oblastí biológie a medicíny:

• Pochopenie chorôb: Mnohé choroby, vrátane Alzheimerovej, Parkinsonovej, Huntingtonovej choroby a priónových chorôb, sú spojené s nesprávnym skladaním a agregáciou proteínov. Pochopenie toho, ako sa proteíny nesprávne skladajú, môže viesť k vývoju cielených terapií. Napríklad výskum nesprávneho skladania amyloidu-beta peptidu pri Alzheimerovej chorobe využíva výpočtové modely na preskúmanie potenciálnych terapeutických zásahov, ktoré zabraňujú agregácii.
• Objavovanie liekov: Poznanie štruktúry proteínu je nevyhnutné pre racionálny návrh liekov. Pochopením 3D štruktúry cieľového proteínu môžu vedci navrhnúť lieky, ktoré sa špecificky viažu na proteín a modulujú jeho funkciu. Štrukturálna biológia, podporená výpočtovými metódami, bola nápomocná pri vývoji liekov zameraných na HIV proteázu a neuraminidázu chrípky, čo demonštruje silu štruktúrne orientovaného návrhu liekov.
• Proteínové inžinierstvo: Schopnosť predpovedať a manipulovať so štruktúrou proteínov umožňuje vedcom konštruovať proteíny s novými funkciami alebo vylepšenými vlastnosťami pre priemyselné a biotechnologické aplikácie. To zahŕňa navrhovanie enzýmov so zvýšenou katalytickou aktivitou, vývoj proteínov so zvýšenou stabilitou a vytváranie nových biomateriálov. Príklady zahŕňajú inžinierstvo enzýmov pre výrobu biopalív a navrhovanie protilátok s vylepšenou afinitou väzby.
• Základná biológia: Objasnenie princípov skladania proteínov poskytuje pohľad na základné zákony biológie a pomáha nám pochopiť, ako život funguje na molekulárnej úrovni. Zlepšuje to naše chápanie vzťahu medzi sekvenciou, štruktúrou a funkciou a umožňuje nám oceniť eleganciu biologických systémov.

Výpočtové prístupy k skladaniu proteínov

Výpočtová biológia využíva rôzne algoritmy a techniky na riešenie problému skladania proteínov. Tieto metódy možno široko rozdeliť na fyzikálne (ab initio), znalostné (založené na šablónach) a hybridné prístupy. Nárast strojového učenia tiež spôsobil revolúciu v tejto oblasti, pričom algoritmy ako hlboké učenie preukázali pozoruhodný úspech.

1. Fyzikálne (Ab Initio) Metódy

Ab initio, alebo „z prvých princípov“, metódy sa pokúšajú simulovať fyzikálne sily, ktoré riadia skladanie proteínov pomocou zákonov fyziky. Tieto metódy sa spoliehajú na energetické funkcie (silové polia), ktoré popisujú interakcie medzi atómami v proteíne a jeho okolitým prostredím. Cieľom je nájsť natívnu štruktúru proteínu minimalizáciou jeho potenciálnej energie.

a. Simulácie molekulárnej dynamiky (MD)

MD simulácie sú silný nástroj na štúdium dynamického správania proteínov. Zahŕňajú numerické riešenie Newtonových pohybových rovníc pre všetky atómy v systéme, čo umožňuje vedcom pozorovať, ako sa proteín pohybuje a skladá v priebehu času. MD simulácie poskytujú podrobný, atomistický pohľad na proces skladania, zachytávajúci prechodné interakcie a konformačné zmeny, ktoré sa vyskytujú.

Kľúčové aspekty MD simulácií:

• Silové polia: Presné silové polia sú rozhodujúce pre spoľahlivé MD simulácie. Medzi bežné silové polia patria AMBER, CHARMM, GROMOS a OPLS. Tieto silové polia definujú funkciu potenciálnej energie, ktorá zahŕňa výrazy pre naťahovanie väzieb, ohýbanie uhlov, torznú rotáciu a nevázané interakcie (van der Waalsove a elektrostatické sily).
• Modely rozpúšťadiel: Proteíny sa skladajú v prostredí rozpúšťadla, typicky voda. Modely rozpúšťadiel reprezentujú interakcie medzi proteínom a okolitými molekulami vody. Medzi bežné modely rozpúšťadiel patria TIP3P, TIP4P a SPC/E.
• Časové škály simulácie: Skladanie proteínov sa môže vyskytnúť v časových škálach od mikrosekúnd po sekundy alebo dokonca dlhšie. Štandardné MD simulácie sú často obmedzené na nanosekundy alebo mikrosekundy kvôli výpočtovým nákladom. Pokročilé techniky, ako sú metódy vylepšeného vzorkovania, sa používajú na prekonanie týchto obmedzení a preskúmanie dlhších časových škál.
• Metódy vylepšeného vzorkovania: Tieto metódy urýchľujú skúmanie konformačného priestoru tým, že ovplyvňujú simuláciu smerom k energeticky nepriaznivým oblastiam alebo zavedením kolektívnych premenných, ktoré popisujú celkový tvar proteínu. Príklady zahŕňajú umbrella sampling, replica exchange MD (REMD) a metadynamiku.

Príklad: Vedci použili MD simulácie s technikami vylepšeného vzorkovania na štúdium skladania malých proteínov, ako sú villin headpiece a chignolin, čím poskytli pohľad na dráhy skladania a energetické krajiny. Tieto simulácie pomohli validovať silové polia a zlepšiť naše chápanie základných princípov skladania proteínov.

b. Metódy Monte Carlo (MC)

Metódy Monte Carlo sú trieda výpočtových algoritmov, ktoré sa spoliehajú na náhodné vzorkovanie na získanie numerických výsledkov. Pri skladaní proteínov sa metódy MC používajú na preskúmanie konformačného priestoru proteínu a hľadanie stavu s najnižšou energiou.

Kľúčové aspekty metód MC:

• Konformačné vzorkovanie: Metódy MC generujú náhodné zmeny v štruktúre proteínu a vyhodnocujú energiu výslednej konformácie. Ak je energia nižšia ako predchádzajúca konformácia, zmena sa akceptuje. Ak je energia vyššia, zmena sa akceptuje s pravdepodobnosťou, ktorá závisí od teploty a energetického rozdielu, podľa Metropolisovho kritéria.
• Energetické funkcie: Metódy MC sa tiež spoliehajú na energetické funkcie na vyhodnotenie stability rôznych konformácií. Výber energetickej funkcie je rozhodujúci pre presnosť výsledkov.
• Simulované žíhanie: Simulované žíhanie je bežná technika MC používaná pri skladaní proteínov. Zahŕňa postupné znižovanie teploty systému, čo umožňuje proteínu preskúmať širokú škálu konformácií pri vysokých teplotách a potom sa usadiť do stavu s nízkou energiou pri nízkych teplotách.

Príklad: Metódy MC sa používali na predpovedanie štruktúr malých peptidov a proteínov. Aj keď nie sú také presné ako MD simulácie pre podrobné dynamické štúdie, metódy MC môžu byť výpočtovo efektívne na preskúmanie veľkých konformačných priestorov.

2. Znalostné (založené na šablónach) metódy

Znalostné metódy využívajú množstvo štrukturálnych informácií dostupných v databázach, ako je Protein Data Bank (PDB). Tieto metódy sa spoliehajú na princíp, že proteíny s podobnými sekvenciami majú často podobné štruktúry. Môžu byť široko rozdelené na modelovanie homológie a threading.

a. Modelovanie homológie

Modelovanie homológie, tiež známe ako komparatívne modelovanie, sa používa na predpovedanie štruktúry proteínu na základe štruktúry homologického proteínu so známou štruktúrou (šablóna). Presnosť modelovania homológie závisí od podobnosti sekvencií medzi cieľovým proteínom a šablónovým proteínom. Zvyčajne vysoká podobnosť sekvencií (viac ako 50 %) vedie k presnejším modelom.

Kroky zahrnuté v modelovaní homológie:

1. Vyhľadávanie šablón: Prvým krokom je identifikácia vhodných šablónových proteínov v PDB. Zvyčajne sa to robí pomocou algoritmov zarovnávania sekvencií, ako sú BLAST alebo PSI-BLAST.
2. Zarovnanie sekvencií: Sekvencia cieľového proteínu sa zarovná so sekvenciou šablónového proteínu. Presné zarovnanie sekvencií je rozhodujúce pre kvalitu konečného modelu.
3. Budovanie modelu: Na základe zarovnania sekvencií sa 3D model cieľového proteínu zostaví pomocou súradníc šablónového proteínu. To zahŕňa kopírovanie súradníc šablónového proteínu na zodpovedajúce zvyšky v cieľovom proteíne.
4. Modelovanie slučiek: Oblasti cieľového proteínu, ktoré sa dobre nezhodujú so šablónovým proteínom (napr. oblasti slučiek), sa modelujú pomocou špecializovaných algoritmov.
5. Vylepšenie modelu: Počiatočný model sa vylepší pomocou minimalizácie energie a MD simulácií, aby sa zlepšila jeho stereochémia a odstránili sterické kolízie.
6. Hodnotenie modelu: Konečný model sa hodnotí pomocou rôznych nástrojov na hodnotenie kvality, aby sa zabezpečila jeho spoľahlivosť.

Príklad: Modelovanie homológie sa široko používalo na predpovedanie štruktúr proteínov zapojených do rôznych biologických procesov. Napríklad sa používalo na modelovanie štruktúr protilátok, enzýmov a receptorov, čím poskytuje cenné informácie pre objavovanie liekov a proteínové inžinierstvo.

b. Threading

Threading, tiež známy ako rozpoznávanie záhybov, sa používa na identifikáciu najvhodnejšieho záhybu pre sekvenciu proteínu z knižnice známych proteínových záhybov. Na rozdiel od modelovania homológie, threading sa môže použiť, aj keď neexistuje žiadna významná podobnosť sekvencií medzi cieľovým proteínom a šablónovými proteínmi.

Kroky zahrnuté v threading:

1. Knižnica záhybov: Vytvorí sa knižnica známych proteínových záhybov, zvyčajne na základe štruktúr v PDB.
2. Zarovnanie sekvencia-štruktúra: Sekvencia cieľového proteínu sa zarovná s každým záhybom v knižnici. To zahŕňa vyhodnotenie kompatibility sekvencie so štrukturálnym prostredím každého záhybu.
3. Bodovacia funkcia: Bodovacia funkcia sa používa na posúdenie kvality zarovnania sekvencia-štruktúra. Bodovacia funkcia zvyčajne zvažuje faktory, ako je kompatibilita typov aminokyselín s lokálnym prostredím, hustota balenia a preferencie sekundárnej štruktúry.
4. Usporiadanie záhybov: Záhyby sú zoradené na základe ich skóre a ako predikovaný záhyb pre cieľový proteín sa vyberie najvyššie hodnotený záhyb.
5. Budovanie modelu: 3D model cieľového proteínu sa zostaví na základe vybraného záhybu.

Príklad: Threading sa používal na identifikáciu záhybov proteínov s novými sekvenciami alebo so slabou podobnosťou sekvencií so známymi proteínmi. Bol obzvlášť užitočný pri identifikácii záhybov membránových proteínov, ktoré sa často ťažko kryštalizujú.

3. Hybridné metódy

Hybridné metódy kombinujú prvky fyzikálnych a znalostných prístupov na zlepšenie presnosti a efektívnosti predikcie štruktúry proteínov. Tieto metódy často používajú znalostné obmedzenia alebo bodovacie funkcie na usmernenie fyzikálnych simulácií alebo naopak.

Príklad: Program Rosetta je široko používaná hybridná metóda, ktorá kombinuje znalostné a ab initio prístupy. Používa bodovaciu funkciu, ktorá zahŕňa energetické termy aj štatistické potenciály odvodené zo známych štruktúr proteínov. Rosetta bola úspešná pri predpovedaní štruktúr širokej škály proteínov, vrátane proteínov s novými záhybmi.

4. Prístupy strojového učenia

Príchod strojového učenia, najmä hlbokého učenia, spôsobil revolúciu v oblasti skladania proteínov. Algoritmy strojového učenia sa môžu učiť zložité vzory z rozsiahlych súborov údajov sekvencií a štruktúr proteínov a môžu sa použiť na predpovedanie štruktúr proteínov s bezprecedentnou presnosťou.

a. Hlboké učenie pre predikciu štruktúry proteínov

Modely hlbokého učenia, ako sú konvolučné neurónové siete (CNN) a rekurentné neurónové siete (RNN), sa používajú na predpovedanie rôznych aspektov štruktúry proteínov, vrátane sekundárnej štruktúry, kontaktných máp a vzdialeností medzi zvyškami. Tieto predpovede sa potom môžu použiť na usmernenie konštrukcie 3D modelov.

Kľúčové architektúry hlbokého učenia používané pri predikcii štruktúry proteínov:

• Konvolučné neurónové siete (CNN): CNN sa používajú na identifikáciu lokálnych vzorov v sekvenciách proteínov a na predpovedanie prvkov sekundárnej štruktúry (alfa-helisy, beta-listy a slučky).
• Rekurentné neurónové siete (RNN): RNN sa používajú na zachytenie závislostí na veľké vzdialenosti v sekvenciách proteínov a na predpovedanie kontaktných máp (mapy ukazujúce, ktoré zvyšky sú v tesnej blízkosti v 3D štruktúre).
• Mechanizmy pozornosti: Mechanizmy pozornosti umožňujú modelu sústrediť sa na najrelevantnejšie časti sekvencie proteínov pri vytváraní predpovedí.

b. AlphaFold a jeho vplyv

AlphaFold, vyvinutý spoločnosťou DeepMind, je systém založený na hlbokom učení, ktorý dosiahol prelomové výsledky v predikcii štruktúry proteínov. AlphaFold používa novú architektúru, ktorá kombinuje CNN a mechanizmy pozornosti na predpovedanie vzdialeností a uhlov medzi zvyškami. Tieto predpovede sa potom používajú na generovanie 3D modelu pomocou algoritmu gradientného zostupu.

Kľúčové vlastnosti AlphaFold:

• Učenie end-to-end: AlphaFold je trénovaný end-to-end na predpovedanie štruktúr proteínov priamo zo sekvencií aminokyselín.
• Mechanizmus pozornosti: Mechanizmus pozornosti umožňuje modelu sústrediť sa na najrelevantnejšie interakcie medzi aminokyselinami.
• Recyklácia: AlphaFold iteratívne vylepšuje svoje predpovede tým, že ich vkladá späť do modelu.

AlphaFold dramaticky zlepšil presnosť predikcie štruktúry proteínov a dosiahol takmer experimentálnu presnosť pre mnohé proteíny. Jeho vplyv na túto oblasť bol hlboký, urýchlil výskum v rôznych oblastiach biológie a medicíny, vrátane objavovania liekov, proteínového inžinierstva a pochopenia mechanizmov chorôb.

Príklad: Úspech AlphaFold v súťaži CASP (Critical Assessment of Structure Prediction) preukázal silu hlbokého učenia pre predikciu štruktúry proteínov. Jeho schopnosť presne predpovedať štruktúry predtým nevyriešených proteínov otvorila nové možnosti pre výskum a objavovanie.

Výzvy a budúce smery

Napriek významnému pokroku vo výpočtovom skladaní proteínov zostáva niekoľko výziev:

• Presnosť: Zatiaľ čo metódy ako AlphaFold výrazne zlepšili presnosť, predpovedanie štruktúr všetkých proteínov s vysokou presnosťou zostáva výzvou, najmä pre proteíny so zložitými záhybmi alebo bez homologických šablón.
• Výpočtové náklady: Fyzikálne simulácie môžu byť výpočtovo náročné, čo obmedzuje ich aplikovateľnosť na veľké proteíny alebo dlhé časové škály. Vývoj efektívnejších algoritmov a využívanie vysokovýkonných výpočtových zdrojov sú rozhodujúce pre prekonanie tohto obmedzenia.
• Membránové proteíny: Predpovedanie štruktúr membránových proteínov zostáva obzvlášť náročné kvôli zložitosti membránového prostredia a obmedzenej dostupnosti experimentálnych štruktúr.
• Dynamika proteínov: Pochopenie dynamického správania proteínov je rozhodujúce pre pochopenie ich funkcie. Vývoj výpočtových metód, ktoré dokážu presne zachytiť dynamiku proteínov, zostáva aktívnou oblasťou výskumu.
• Nesprávne skladanie a agregácia: Vývoj výpočtových modelov, ktoré dokážu predpovedať nesprávne skladanie a agregáciu proteínov, je rozhodujúci pre pochopenie a liečbu chorôb spojených s nesprávnym skladaním proteínov.

Budúce smery vo výpočtovom skladaní proteínov zahŕňajú:

• Zlepšovanie silových polí: Vývoj presnejších a spoľahlivejších silových polí je rozhodujúci pre zlepšenie presnosti fyzikálnych simulácií.
• Vývoj metód vylepšeného vzorkovania: Vývoj efektívnejších metód vylepšeného vzorkovania je rozhodujúci pre preskúmanie dlhších časových škál a simuláciu zložitých biologických procesov.
• Integrácia strojového učenia s fyzikálnymi metódami: Kombinácia silných strán strojového učenia a fyzikálnych metód môže viesť k presnejším a efektívnejším algoritmom predikcie štruktúry proteínov.
• Vývoj metód na predpovedanie dynamiky proteínov: Vývoj výpočtových metód, ktoré dokážu presne zachytiť dynamiku proteínov, je rozhodujúci pre pochopenie funkcie proteínov.
• Riešenie nesprávneho skladania a agregácie proteínov: Pokračujúci výskum výpočtových modelov na predpovedanie a pochopenie nesprávneho skladania a agregácie proteínov je nevyhnutný pre vývoj nových terapií pre choroby, ako sú Alzheimerova a Parkinsonova choroba.

Záver

Skladanie proteínov je ústredný problém vo výpočtovej biológii s hlbokými dôsledkami pre pochopenie biologických procesov a vývoj nových terapií. Výpočtové algoritmy, od fyzikálnych simulácií po znalostné metódy a prístupy strojového učenia, zohrávajú kľúčovú úlohu pri predpovedaní a pochopení štruktúr proteínov. Nedávny úspech metód založených na hlbokom učení, ako je AlphaFold, znamenal významný míľnik v tejto oblasti, ktorý urýchlil výskum v rôznych oblastiach biológie a medicíny. Keďže sa výpočtové metódy neustále zlepšujú, poskytnú ešte väčší pohľad do zložitého sveta skladania proteínov a pripravia cestu pre nové objavy a inovácie.