Zlaganje beljakovin: Računalniško-biološki algoritmi in njihov vpliv

Zlaganje beljakovin, proces, s katerim polipeptidna veriga pridobi svojo funkcionalno tridimenzionalno (3D) strukturo, je temeljni problem v biologiji. Specifična 3D razporeditev atomov določa funkcijo beljakovine, kar ji omogoča opravljanje različnih vlog znotraj celice, kot je kataliziranje biokemičnih reakcij, prenos molekul in zagotavljanje strukturne podpore. Razumevanje načel, ki vodijo zlaganje beljakovin, je ključno za razumevanje bioloških procesov in razvoj novih terapij za bolezni, povezane z nepravilnim zlaganjem beljakovin.

»Problem zlaganja« se nanaša na izziv napovedovanja 3D strukture beljakovine iz njene zaporedne aminokisline. Medtem ko eksperimentalne tehnike, kot so rentgenska kristalografija, NMR spektroskopija in krio-elektronska mikroskopija, lahko določijo strukture beljakovin, so pogosto časovno potratne, drage in ne vedno uporabne za vse beljakovine. Računalniški pristopi ponujajo dopolnilno in vse bolj zmogljivo sredstvo za napovedovanje in razumevanje zlaganja beljakovin.

Pomen zlaganja beljakovin

Pomen zlaganja beljakovin se razteza na številna področja biologije in medicine:

• Razumevanje bolezni: Številne bolezni, vključno z Alzheimerjevo, Parkinsonovo, Huntingtonovo in prionskimi boleznimi, so povezane z nepravilnim zlaganjem in agregacijo beljakovin. Razumevanje, kako se beljakovine nepravilno zlagajo, lahko privede do razvoja ciljanih terapij. Na primer, raziskave nepravilnega zlaganja peptida amiloida-beta pri Alzheimerjevi bolezni uporabljajo računalniške modele za raziskovanje možnih terapevtskih intervencij, ki preprečujejo agregacijo.
• Odkrivanje zdravil: Poznavanje strukture beljakovine je bistveno za racionalno načrtovanje zdravil. Z razumevanjem 3D strukture beljakovine tarče lahko raziskovalci načrtujejo zdravila, ki se specifično vežejo na beljakovino in modulirajo njeno funkcijo. Strukturna biologija, podprta z računalniškimi metodami, je bila ključnega pomena pri razvoju zdravil, usmerjenih proti HIV proteazi in influenčni neyraminidazi, kar dokazuje moč načrtovanja zdravil, temelječega na strukturi.
• Inženiring beljakovin: Sposobnost napovedovanja in manipuliranja proteinske strukture omogoča znanstvenikom, da inženirsko oblikujejo beljakovine z novimi funkcijami ali izboljšanimi lastnostmi za industrijske in biotehnološke aplikacije. To vključuje načrtovanje encimov z izboljšano katalitično aktivnostjo, razvoj beljakovin z večjo stabilnostjo in ustvarjanje novih biomaterialov. Primeri vključujejo inženiring encimov za proizvodnjo biogoriv in načrtovanje protiteles z izboljšano afiniteto vezave.
• Temeljna biologija: Razjasnitev načel zlaganja beljakovin zagotavlja vpogled v temeljne zakone biologije in nam pomaga razumeti, kako življenje deluje na molekularni ravni. Izboljšuje naše razumevanje odnosa med zaporedjem, strukturo in funkcijo ter nam omogoča, da cenimo eleganco bioloških sistemov.

Računalniški pristopi k zlaganju beljakovin

Računalniška biologija uporablja različne algoritme in tehnike za reševanje problema zlaganja beljakovin. Te metode lahko široko kategoriziramo v fizikalno osnovane (ab initio), na znanju temelječe (na predlogah temelječe) in hibridne pristope. Vzpon strojnega učenja je prav tako revolucioniral področje, z algoritmi, kot je globoko učenje, ki kažejo izjemne uspehe.

1. Fizikalno osnovane (ab initio) metode

Ab initio ali »iz prvih načel« metode poskušajo simulirati fizikalne sile, ki vodijo zlaganje beljakovin, z uporabo zakonov fizike. Te metode se zanašajo na energetske funkcije (silna polja), ki opisujejo interakcije med atomi v beljakovini in njenim okoljem. Cilj je najti nativno strukturo beljakovine z minimiziranjem njene potencialne energije.

a. Simulacije molekularne dinamike (MD)

Simulacije MD so zmogljivo orodje za preučevanje dinamičnega obnašanja beljakovin. Vključujejo numerično reševanje Newtonovih enačb gibanja za vse atome v sistemu, kar raziskovalcem omogoča opazovanje, kako se beljakovina premika in sklada skozi čas. Simulacije MD zagotavljajo podroben, atomski pogled na proces zlaganja, ki zajema prehodne interakcije in konformacijske spremembe, ki se pojavijo.

Ključni vidiki simulacij MD:

• Silna polja: Natančna silna polja so ključnega pomena za zanesljive simulacije MD. Pogosta silna polja vključujejo AMBER, CHARMM, GROMOS in OPLS. Ta silna polja opredeljujejo funkcijo potencialne energije, ki vključuje izraze za raztezanje vezi, upogibanje kotov, torzijsko rotacijo in ne-vezne interakcije (van der Waalsove in električne sile).
• Modeli topil: Beljakovine se zlagajo v topilnem okolju, običajno v vodi. Modeli topil predstavljajo interakcije med beljakovino in okoliškimi molekulami vode. Pogosti modeli topil vključujejo TIP3P, TIP4P in SPC/E.
• Časovne lestvice simulacij: Zlaganje beljakovin lahko poteka v časovnih lestvicah od mikrosekund do sekund ali celo dlje. Standardne simulacije MD so pogosto omejene na nanosekunde ali mikrosekunde zaradi računalniških stroškov. Napredne tehnike, kot so metode izboljšanega vzorčenja, se uporabljajo za premagovanje teh omejitev in raziskovanje daljših časovnih lestvic.
• Metode izboljšanega vzorčenja: Te metode pospešijo raziskovanje konformacijskega prostora z usmerjanjem simulacije proti energijsko neugodnim regijam ali z uvajanjem kolektivnih spremenljivk, ki opisujejo celotno obliko beljakovine. Primeri vključujejo dežniško vzorčenje, replikacijsko izmenjavo MD (REMD) in metadinamiko.

Primer: Raziskovalci so uporabili simulacije MD z metodami izboljšanega vzorčenja za preučevanje zlaganja majhnih beljakovin, kot sta glava vilina in šignolin, kar je zagotovilo vpogled v poti zlaganja in energetske pokrajine. Te simulacije so pomagale pri validaciji silnih polj in izboljšanju našega razumevanja temeljnih načel zlaganja beljakovin.

b. Monte Carlo (MC) metode

Monte Carlo metode so razred računalniških algoritmov, ki se zanašajo na naključno vzorčenje za pridobitev numeričnih rezultatov. Pri zlaganju beljakovin se metode MC uporabljajo za raziskovanje konformacijskega prostora beljakovine in iskanje stanja z najnižjo energijo.

Ključni vidiki metod MC:

• Konformacijsko vzorčenje: Metode MC ustvarijo naključne spremembe v strukturi beljakovine in ocenijo energijo nastale konformacije. Če je energija nižja od prejšnje konformacije, je sprememba sprejeta. Če je energija višja, je sprememba sprejeta z verjetnostjo, ki je odvisna od temperature in razlike v energiji, v skladu z Metropolisovim kriterijem.
• Energetske funkcije: Metode MC se prav tako zanašajo na energetske funkcije za oceno stabilnosti različnih konformacij. Izbira energetske funkcije je ključna za natančnost rezultatov.
• Simulirano žarjenje: Simulirano žarjenje je pogosta MC tehnika, ki se uporablja pri zlaganju beljakovin. Vključuje postopno zniževanje temperature sistema, kar beljakovini omogoča raziskovanje širokega spektra konformacij pri visokih temperaturah in nato ustalitev v stanju z nizko energijo pri nizkih temperaturah.

Primer: Metode MC so bile uporabljene za napovedovanje struktur majhnih peptidov in beljakovin. Čeprav niso tako natančne kot simulacije MD za podrobne dinamične študije, so metode MC lahko računalniško učinkovite za raziskovanje velikih konformacijskih prostorov.

2. Na znanju temelječe (na predlogah temelječe) metode

Na znanju temelječe metode izkoriščajo bogastvo strukturnih informacij, ki so na voljo v zbirkah podatkov, kot je Protein Data Bank (PDB). Te metode temeljijo na načelu, da imajo beljakovine s podobnimi zaporedji pogosto podobne strukture. Lahko jih na splošno kategoriziramo v homološko modeliranje in nitkanje.

a. Homološko modeliranje

Homološko modeliranje, znano tudi kot primerjalno modeliranje, se uporablja za napovedovanje strukture beljakovine na podlagi strukture homologne beljakovine z znano strukturo (predlogo). Natančnost homološkega modeliranja je odvisna od podobnosti zaporedja med ciljno beljakovino in predlogo. Običajno visoka podobnost zaporedja (več kot 50 %) vodi do natančnejših modelov.

Koraki, vključeni v homološko modeliranje:

1. Iskanje predloge: Prvi korak je identifikacija ustreznih predlog beljakovin v PDB. To se običajno izvede z uporabo algoritmov za poravnavo zaporedij, kot sta BLAST ali PSI-BLAST.
2. Poravnava zaporedij: Zaporedje ciljne beljakovine se poravna z zaporedjem predloge beljakovine. Natančna poravnava zaporedij je ključna za kakovost končnega modela.
3. Izgradnja modela: Na podlagi poravnave zaporedij se z uporabo koordinat predloge beljakovine zgradi 3D model ciljne beljakovine. To vključuje kopiranje koordinat predloge beljakovine na ustrezne ostanke v ciljni beljakovini.
4. Modeliranje zank: Regije ciljne beljakovine, ki se ne ujemajo dobro s predlogo beljakovine (npr. regije zank), se modelirajo z uporabo specializiranih algoritmov.
5. Izboljšanje modela: Začetni model se izboljša z zmanjšanjem energije in simulacijami MD za izboljšanje njegove stereokemije in odstranitev zgoščevalnih trkov.
6. Ocena modela: Končni model se oceni z različnimi orodji za oceno kakovosti, da se zagotovi njegova zanesljivost.

Primer: Homološko modeliranje se je široko uporabljalo za napovedovanje struktur beljakovin, vključenih v različne biološke procese. Na primer, uporabljen je bil za modeliranje struktur protiteles, encimov in receptorjev, kar zagotavlja dragocene informacije za odkrivanje zdravil in inženiring beljakovin.

b. Nitkanje

Nitkanje, znano tudi kot prepoznavanje zvitka, se uporablja za identifikacijo najboljšega prileganja zvitka za zaporedje beljakovine iz knjižnice znanih zvitkov beljakovin. Za razliko od homološkega modeliranja se nitkanje lahko uporablja tudi, ko med ciljno beljakovino in predlogami ni pomembne podobnosti zaporedja.

Koraki, vključeni v nitkanje:

1. Knjižnica zvitkov: Ustvari se knjižnica znanih zvitkov beljakovin, običajno na podlagi struktur v PDB.
2. Poravnava zaporedja-strukture: Zaporedje ciljne beljakovine se poravna z vsakim zvitkom v knjižnici. To vključuje oceno združljivosti zaporedja s strukturnim okoljem vsakega zvitka.
3. Funkcija ocenjevanja: Funkcija ocenjevanja se uporablja za oceno kakovosti poravnave zaporedja-strukture. Funkcija ocenjevanja običajno upošteva dejavnike, kot so združljivost tipov aminokislin z lokalnim okoljem, gostota pakiranja in preference sekundarne strukture.
4. Uvrščanje zvitkov: Zvitki se uvrstijo na podlagi njihovih ocen, izbran pa je najvišje uvrščeni zvitek kot napovedani zvitek za ciljno beljakovino.
5. Izgradnja modela: 3D model ciljne beljakovine se zgradi na podlagi izbranega zvitka.

Primer: Nitkanje se je uporabljalo za identifikacijo zvitkov beljakovin z novimi zaporedji ali s šibko podobnostjo zaporedja z znanimi beljakovinami. Posebej je bilo koristno pri identifikaciji zvitkov membranskih beljakovin, ki jih je pogosto težko kristalizirati.

3. Hibridne metode

Hibridne metode združujejo elemente fizikalno osnovanih in na znanju temelječih pristopov za izboljšanje natančnosti in učinkovitosti napovedovanja proteinske strukture. Te metode pogosto uporabljajo na znanju temelječe omejitve ali funkcije ocenjevanja za vodenje fizikalno osnovanih simulacij ali obratno.

Primer: Program Rosetta je široko uporabljena hibridna metoda, ki združuje na znanju temelječe in ab initio pristope. Uporablja funkcijo ocenjevanja, ki vključuje tako energetske izraze kot statistične potenciale, pridobljene iz znanih proteinskih struktur. Rosetta je bila uspešna pri napovedovanju struktur širokega spektra beljakovin, vključno z beljakovinami z novimi zvitki.

4. Metodologije strojnega učenja

Prihod strojnega učenja, zlasti globokega učenja, je revolucioniral področje zlaganja beljakovin. Algoritmi strojnega učenja lahko prepoznajo zapletene vzorce iz velikih nizov podatkov o zaporedjih in strukturah beljakovin ter jih lahko uporabijo za napovedovanje proteinskih struktur z izjemno natančnostjo.

a. Globoko učenje za napovedovanje proteinske strukture

Modeli globokega učenja, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN) in rekurzivne nevronske mreže (RNN), so bili uporabljeni za napovedovanje različnih vidikov proteinske strukture, vključno s sekundarno strukturo, kontaktnimi zemljevidi in razdaljami med ostanki. Te napovedi se nato lahko uporabijo za vodenje konstrukcije 3D modelov.

Ključne arhitekture globokega učenja, uporabljene pri napovedovanju proteinske strukture:

• Konvolucijske nevronske mreže (CNN): CNN se uporabljajo za prepoznavanje lokalnih vzorcev v zaporedjih beljakovin in za napovedovanje elementov sekundarne strukture (alfa-vijačnice, beta-listi in zanke).
• Rekurzivne nevronske mreže (RNN): RNN se uporabljajo za zajemanje dolgoročnih odvisnosti v zaporedjih beljakovin in za napovedovanje kontaktnih zemljevidov (zemljevidov, ki prikazujejo, kateri ostanki so v bližini v 3D strukturi).
• Mehanizmi pozornosti: Mehanizmi pozornosti omogočajo modelu, da se osredotoči na najbolj relevantne dele zaporedja beljakovine pri ustvarjanju napovedi.

b. AlphaFold in njegov vpliv

AlphaFold, ki ga je razvil DeepMind, je sistem, ki temelji na globokem učenju, in je dosegel prelomne rezultate pri napovedovanju proteinske strukture. AlphaFold uporablja novo arhitekturo, ki združuje CNN-je in mehanizme pozornosti za napovedovanje razdalj in kotov med ostanki. Te napovedi se nato uporabijo za generiranje 3D modela z algoritmom gradientnega spusta.

Ključne značilnosti AlphaFold:

• End-to-end učenje: AlphaFold je treniran od začetka do konca, da neposredno napoveduje proteinske strukture iz zaporedij aminokislin.
• Mehanizem pozornosti: Mehanizem pozornosti omogoča modelu, da se osredotoči na najbolj relevantne interakcije med aminokislinami.
• Recikliranje: AlphaFold iterativno izboljšuje svoje napovedi tako, da jih ponovno dovaja v model.

AlphaFold je dramatično izboljšal natančnost napovedovanja proteinske strukture in za številne beljakovine dosegel natančnost, ki je skoraj enaka eksperimentalni. Njegov vpliv na področje je bil globok, saj je pospešil raziskave na različnih področjih biologije in medicine, vključno z odkrivanjem zdravil, inženiringom beljakovin in razumevanjem mehanizmov bolezni.

Primer: Uspeh AlphaFold na tekmovanju CASP (Critical Assessment of Structure Prediction) je pokazal moč globokega učenja pri napovedovanju proteinske strukture. Njegova sposobnost natančnega napovedovanja struktur prej nerešenih beljakovin je odprla nova področja za raziskave in odkritja.

Izzivi in prihodnje smeri

Kljub znatnemu napredku pri računalniškem zlaganju beljakovin ostaja več izzivov:

• Natančnost: Čeprav so metode, kot je AlphaFold, znatno izboljšale natančnost, napovedovanje struktur vseh beljakovin z visoko natančnostjo ostaja izziv, zlasti za beljakovine s kompleksnimi zvitki ali tiste, ki jim primanjkuje homoloških predlog.
• Računalniški stroški: Fizikalno osnovane simulacije so lahko računalniško drage, kar omejuje njihovo uporabo na velike beljakovine ali dolge časovne lestvice. Razvoj učinkovitejših algoritmov in uporaba virov visoko zmogljivega računalništva sta ključnega pomena za premagovanje te omejitve.
• Membranske beljakovine: Napovedovanje struktur membranskih beljakovin ostaja še posebej zahtevno zaradi kompleksnosti membranskega okolja in omejene razpoložljivosti eksperimentalnih struktur.
• Dinamičnost beljakovin: Razumevanje dinamičnega obnašanja beljakovin je ključno za razumevanje njihove funkcije. Razvoj računalniških metod, ki lahko natančno zajamejo dinamičnost beljakovin, ostaja aktivno področje raziskav.
• Nepravilno zlaganje in agregacija: Razvoj računalniških modelov, ki lahko napovejo nepravilno zlaganje in agregacijo beljakovin, je ključnega pomena za razumevanje in zdravljenje bolezni, povezanih z nepravilnim zlaganjem beljakovin.

Prihodnje smeri na področju računalniškega zlaganja beljakovin vključujejo:

• Izboljšanje silnih polj: Razvoj natančnejših in zanesljivejših silnih polj je ključnega pomena za izboljšanje natančnosti fizikalno osnovanih simulacij.
• Razvoj metod izboljšanega vzorčenja: Razvoj učinkovitejših metod izboljšanega vzorčenja je ključnega pomena za raziskovanje daljših časovnih lestvic in simulacijo kompleksnih bioloških procesov.
• Integracija strojnega učenja s fizikalno osnovanimi metodami: Združevanje prednosti strojnega učenja in fizikalno osnovanih metod lahko vodi do natančnejših in učinkovitejših algoritmov za napovedovanje proteinske strukture.
• Razvoj metod za napovedovanje dinamičnosti beljakovin: Razvoj računalniških metod, ki lahko natančno zajamejo dinamičnost beljakovin, je ključnega pomena za razumevanje funkcije beljakovin.
• Obravnavanje nepravilnega zlaganja in agregacije beljakovin: Nadaljnje raziskave računalniških modelov za napovedovanje in razumevanje nepravilnega zlaganja in agregacije beljakovin je bistveno za razvoj novih terapij za bolezni, kot sta Alzheimerjeva in Parkinsonova.

Zaključek

Zlaganje beljakovin je osrednji problem v računalniški biologiji z globokimi posledicami za razumevanje bioloških procesov in razvoj novih terapij. Računalniški algoritmi, ki segajo od fizikalno osnovanih simulacij do na znanju temelječih metod in pristopov strojnega učenja, igrajo ključno vlogo pri napovedovanju in razumevanju proteinskih struktur. Nedavni uspeh metod, ki temeljijo na globokem učenju, kot je AlphaFold, je pomenil pomemben mejnik na tem področju, kar je pospešilo raziskave na različnih področjih biologije in medicine. Ker se bodo računalniške metode še naprej izboljševale, bodo ponujale še večji vpogled v zapleten svet zlaganja beljakovin, kar bo utrlo pot novim odkritjem in inovacijam.