Proteinfällning: Algoritmer inom beräkningsbiologi och deras påverkan

Proteinfällning, processen genom vilken en polypeptidkedja får sin funktionella tredimensionella (3D) struktur, är ett grundläggande problem inom biologin. Den specifika 3D-arrangemanget av atomer dikterar ett proteins funktion, vilket gör det möjligt för det att utföra olika roller i en cell, såsom att katalysera biokemiska reaktioner, transportera molekyler och ge strukturellt stöd. Att förstå principerna som styr proteinfällning är avgörande för att förstå biologiska processer och utveckla nya terapier för sjukdomar kopplade till proteinstrukturfel.

"Fällningsproblemet" hänvisar till utmaningen att förutsäga ett proteins 3D-struktur från dess aminosyrasekvens. Medan experimentella tekniker som röntgenkristallografi, NMR-spektroskopi och kryo-elektronmikroskopi kan bestämma proteinstrukturer, är de ofta tidskrävande, dyra och inte alltid tillämpliga på alla proteiner. Beräkningsmetoder erbjuder ett kompletterande och alltmer kraftfullt sätt att förutsäga och förstå proteinfällning.

Betydelsen av proteinfällning

Betydelsen av proteinfällning sträcker sig till många områden inom biologi och medicin:

• Förståelse av sjukdomar: Många sjukdomar, inklusive Alzheimers, Parkinsons, Huntingtons och prionsjukdomar, är associerade med proteinstrukturfel och aggregering. Att förstå hur proteiner felaktigt viks kan leda till utveckling av riktade terapier. Till exempel använder forskning om felaktig vikning av amyloid-beta-peptid vid Alzheimers sjukdom beräkningsmodeller för att utforska potentiella terapeutiska interventioner som förhindrar aggregering.
• Läkemedelsupptäckt: Kunskap om ett proteins struktur är avgörande för rationell läkemedelsdesign. Genom att förstå 3D-strukturen av ett proteinmål kan forskare designa läkemedel som specifikt binder till proteinet och modulerar dess funktion. Strukturbiologi, som stöds av beräkningsmetoder, har varit avgörande för utvecklingen av läkemedel som riktar sig mot HIV-proteas och influensa neuraminidas, vilket visar kraften i struktur-baserad läkemedelsdesign.
• Proteinteknik: Förmågan att förutsäga och manipulera proteinstruktur gör det möjligt för forskare att konstruera proteiner med nya funktioner eller förbättrade egenskaper för industriella och biotekniska tillämpningar. Detta inkluderar att designa enzymer med förbättrad katalytisk aktivitet, utveckla proteiner med ökad stabilitet och skapa nya biomaterial. Exempel inkluderar att konstruera enzymer för biobränsleproduktion och designa antikroppar med förbättrad bindningsaffinitet.
• Grundläggande biologi: Att klargöra principerna för proteinfällning ger insikter i de grundläggande lagarna för biologi och hjälper oss att förstå hur livet fungerar på molekylär nivå. Det förbättrar vår förståelse av förhållandet mellan sekvens, struktur och funktion och gör att vi kan uppskatta elegansen i biologiska system.

Beräkningsmetoder för proteinfällning

Beräkningsbiologi använder en mängd olika algoritmer och tekniker för att ta itu med problemet med proteinfällning. Dessa metoder kan grovt kategoriseras i fysikbaserade (ab initio), kunskapsbaserade (mallbaserade) och hybridmetoder. Framväxten av maskininlärning har också revolutionerat området, med algoritmer som djupinlärning som visar anmärkningsvärd framgång.

1. Fysikbaserade (Ab Initio) metoder

Ab initio, eller "från första principer", metoder försöker simulera de fysiska krafter som styr proteinfällning med hjälp av fysikens lagar. Dessa metoder bygger på energifunktioner (kraftfält) som beskriver interaktionerna mellan atomer i ett protein och dess omgivande miljö. Målet är att hitta proteinets naturliga struktur genom att minimera dess potentiella energi.

a. Molekylärdynamik (MD) simuleringar

MD-simuleringar är ett kraftfullt verktyg för att studera proteiners dynamiska beteende. De involverar numerisk lösning av Newtons rörelseekvationer för alla atomer i systemet, vilket gör det möjligt för forskare att observera hur proteinet rör sig och viks över tiden. MD-simuleringar ger en detaljerad, atomistisk bild av fällningsprocessen, och fångar de övergående interaktionerna och konformationsförändringarna som sker.

Viktiga aspekter av MD-simuleringar:

• Kraftfält: Noggranna kraftfält är avgörande för tillförlitliga MD-simuleringar. Vanliga kraftfält inkluderar AMBER, CHARMM, GROMOS och OPLS. Dessa kraftfält definierar den potentiella energifunktionen, som inkluderar termer för bindningssträckning, vinkelböjning, vridningsrotation och icke-bundna interaktioner (van der Waals- och elektrostatiska krafter).
• Lösningsmedelsmodeller: Proteiner viks i en lösningsmedelsmiljö, vanligtvis vatten. Lösningsmedelsmodeller representerar interaktionerna mellan proteinet och omgivande vattenmolekyler. Vanliga lösningsmedelsmodeller inkluderar TIP3P, TIP4P och SPC/E.
• Simuleringstidsskalor: Proteinfällning kan ske på tidsskalor från mikrosekunder till sekunder eller till och med längre. Standard MD-simuleringar är ofta begränsade till nanosekunder eller mikrosekunder på grund av beräkningskostnader. Avancerade tekniker, såsom förbättrade samplingsmetoder, används för att övervinna dessa begränsningar och utforska längre tidsskalor.
• Förbättrade samplingsmetoder: Dessa metoder påskyndar utforskningen av konformationsutrymmet genom att förskjuta simuleringen mot energimässigt ogynnsamma regioner eller genom att introducera kollektiva variabler som beskriver proteinets övergripande form. Exempel inkluderar paraplysampling, replika utbytes-MD (REMD) och metadynamik.

Exempel: Forskare har använt MD-simuleringar med förbättrade samplingsmetoder för att studera fällningen av små proteiner, såsom villinhuvudstycke och chignolin, vilket ger insikter i fällningsvägar och energilandskap. Dessa simuleringar har hjälpt till att validera kraftfält och förbättra vår förståelse av de grundläggande principerna för proteinfällning.

b. Monte Carlo (MC) metoder

Monte Carlo-metoder är en klass av beräkningsalgoritmer som bygger på slumpmässig sampling för att erhålla numeriska resultat. Vid proteinfällning används MC-metoder för att utforska proteinets konformationsutrymme och söka efter lägsta energitillstånd.

Viktiga aspekter av MC-metoder:

• Konformationssampling: MC-metoder genererar slumpmässiga förändringar i proteinets struktur och utvärderar energin i den resulterande konformationen. Om energin är lägre än den tidigare konformationen accepteras förändringen. Om energin är högre accepteras förändringen med en sannolikhet som beror på temperaturen och energiskillnaden, enligt Metropolis-kriteriet.
• Energifunktioner: MC-metoder bygger också på energifunktioner för att utvärdera stabiliteten i olika konformationer. Valet av energifunktion är avgörande för resultatenas noggrannhet.
• Simulerad kylning: Simulerad kylning är en vanlig MC-teknik som används vid proteinfällning. Det innebär att gradvis minska temperaturen i systemet, vilket gör att proteinet kan utforska ett brett spektrum av konformationer vid höga temperaturer och sedan stabilisera sig i ett lågenergitillstånd vid låga temperaturer.

Exempel: MC-metoder har använts för att förutsäga strukturerna av små peptider och proteiner. Även om de inte är lika exakta som MD-simuleringar för detaljerade dynamiska studier, kan MC-metoder vara beräkningsmässigt effektiva för att utforska stora konformationsutrymmen.

2. Kunskapsbaserade (mallbaserade) metoder

Kunskapsbaserade metoder utnyttjar den mängd strukturell information som finns tillgänglig i databaser som Protein Data Bank (PDB). Dessa metoder bygger på principen att proteiner med liknande sekvenser ofta har liknande strukturer. De kan grovt kategoriseras i homologimodellering och trådning.

a. Homologimodellering

Homologimodellering, även känd som jämförande modellering, används för att förutsäga strukturen av ett protein baserat på strukturen av ett homologt protein med en känd struktur (mall). Noggrannheten hos homologimodellering beror på sekvenslikheten mellan målproteinet och mallproteinet. Vanligtvis leder hög sekvenslikhet (större än 50%) till mer exakta modeller.

Steg som ingår i homologimodellering:

1. Mallsökning: Det första steget är att identifiera lämpliga mallproteiner i PDB. Detta görs vanligtvis med hjälp av sekvensjusteringsalgoritmer som BLAST eller PSI-BLAST.
2. Sekvensjustering: Sekvensen av målproteinet justeras med sekvensen av mallproteinet. Noggrann sekvensjustering är avgörande för kvaliteten på den slutliga modellen.
3. Modellbyggnad: Baserat på sekvensjusteringen byggs en 3D-modell av målproteinet med hjälp av koordinaterna för mallproteinet. Detta involverar att kopiera koordinaterna för mallproteinet till motsvarande rester i målproteinet.
4. Loopmodellering: Regioner av målproteinet som inte stämmer väl överens med mallproteinet (t.ex. loopregioner) modelleras med hjälp av specialiserade algoritmer.
5. Modellförfining: Den initiala modellen förfinas med hjälp av energiminimering och MD-simuleringar för att förbättra dess stereokemi och ta bort steriska kollisioner.
6. Modellutvärdering: Den slutliga modellen utvärderas med hjälp av olika verktyg för kvalitetsbedömning för att säkerställa dess tillförlitlighet.

Exempel: Homologimodellering har använts i stor utsträckning för att förutsäga strukturerna av proteiner som är involverade i olika biologiska processer. Till exempel har det använts för att modellera strukturerna av antikroppar, enzymer och receptorer, vilket ger värdefull information för läkemedelsupptäckt och proteiningenjörskonst.

b. Trådning

Trådning, även känd som foldigenkänning, används för att identifiera den bäst passande folden för en proteinsekvens från ett bibliotek med kända proteinfolder. Till skillnad från homologimodellering kan trådning användas även när det inte finns någon signifikant sekvenslikhet mellan målproteinet och mallproteinerna.

Steg som ingår i trådning:

1. Foldbibliotek: Ett bibliotek med kända proteinfolder skapas, vanligtvis baserat på strukturerna i PDB.
2. Sekvens-strukturjustering: Sekvensen av målproteinet justeras med varje fold i biblioteket. Detta involverar att utvärdera kompatibiliteten för sekvensen med den strukturella miljön för varje fold.
3. Poängsättningsfunktion: En poängsättningsfunktion används för att bedöma kvaliteten på sekvens-strukturjusteringen. Poängsättningsfunktionen beaktar vanligtvis faktorer som kompatibiliteten för aminosyratyper med den lokala miljön, packningstätheten och preferenserna för sekundär struktur.
4. Foldrangordning: Folderna rangordnas baserat på sina poäng, och den högst rankade folden väljs som den förutsagda folden för målproteinet.
5. Modellbyggnad: En 3D-modell av målproteinet byggs baserat på den valda folden.

Exempel: Trådning har använts för att identifiera folderna av proteiner med nya sekvenser eller med svag sekvenslikhet med kända proteiner. Det har varit särskilt användbart för att identifiera folderna av membranproteiner, som ofta är svåra att kristallisera.

3. Hybridmetoder

Hybridmetoder kombinerar element från både fysikbaserade och kunskapsbaserade metoder för att förbättra noggrannheten och effektiviteten i proteinstrukturprediktion. Dessa metoder använder ofta kunskapsbaserade begränsningar eller poängsättningsfunktioner för att vägleda fysikbaserade simuleringar, eller vice versa.

Exempel: Rosetta-programmet är en mycket använd hybridmetod som kombinerar kunskapsbaserade och ab initio-metoder. Den använder en poängsättningsfunktion som inkluderar både energitermer och statistiska potentialer härledda från kända proteinstrukturer. Rosetta har lyckats förutsäga strukturerna för ett brett spektrum av proteiner, inklusive proteiner med nya folder.

4. Maskininlärningsmetoder

Ankomsten av maskininlärning, särskilt djupinlärning, har revolutionerat området proteinfällning. Maskininlärningsalgoritmer kan lära sig komplexa mönster från stora dataset med proteinsekvenser och strukturer, och de kan användas för att förutsäga proteinstrukturer med oöverträffad noggrannhet.

a. Djupinlärning för proteinstrukturprediktion

Djupinlärningsmodeller, såsom konvolutionella neurala nätverk (CNN:er) och återkommande neurala nätverk (RNN:er), har använts för att förutsäga olika aspekter av proteinstruktur, inklusive sekundär struktur, kontaktkartor och avstånd mellan rester. Dessa förutsägelser kan sedan användas för att vägleda konstruktionen av 3D-modeller.

Viktiga djupinlärningsarkitekturer som används vid proteinstrukturprediktion:

• Konvolutionella neurala nätverk (CNN:er): CNN:er används för att identifiera lokala mönster i proteinsekvenser och för att förutsäga sekundära strukturelement (alfa-helixar, beta-sheets och loopar).
• Återkommande neurala nätverk (RNN:er): RNN:er används för att fånga långdistansberoenden i proteinsekvenser och för att förutsäga kontaktkartor (kartor som visar vilka rester som ligger nära varandra i 3D-strukturen).
• Uppmärksamhetsmekanismer: Uppmärksamhetsmekanismer gör det möjligt för modellen att fokusera på de mest relevanta delarna av proteinsekvensen när man gör förutsägelser.

b. AlphaFold och dess påverkan

AlphaFold, utvecklat av DeepMind, är ett djupinlärningsbaserat system som har uppnått banbrytande resultat inom proteinstrukturprediktion. AlphaFold använder en ny arkitektur som kombinerar CNN:er och uppmärksamhetsmekanismer för att förutsäga avstånd och vinklar mellan rester. Dessa förutsägelser används sedan för att generera en 3D-modell med hjälp av en gradientnedstigningsalgoritm.

Viktiga funktioner i AlphaFold:

• End-to-end-inlärning: AlphaFold är tränad end-to-end för att förutsäga proteinstrukturer direkt från aminosyrasekvenser.
• Uppmärksamhetsmekanism: Uppmärksamhetsmekanismen gör det möjligt för modellen att fokusera på de mest relevanta interaktionerna mellan aminosyror.
• Återvinning: AlphaFold förfinar iterativt sina förutsägelser genom att mata dem tillbaka i modellen.

AlphaFold har dramatiskt förbättrat noggrannheten vid proteinstrukturprediktion och uppnått nära experimentell noggrannhet för många proteiner. Dess inverkan på området har varit djupgående och påskyndat forskning inom olika områden inom biologi och medicin, inklusive läkemedelsupptäckt, proteiningenjörskonst och förståelse av sjukdomsmekanismer.

Exempel: AlphaFolds framgång i CASP (Critical Assessment of Structure Prediction)-tävlingen har visat kraften i djupinlärning för proteinstrukturprediktion. Dess förmåga att exakt förutsäga strukturerna av tidigare olösta proteiner har öppnat nya vägar för forskning och upptäckt.

Utmaningar och framtida riktningar

Trots betydande framsteg inom beräkningsmässig proteinfällning återstår flera utmaningar:

• Noggrannhet: Även om metoder som AlphaFold har förbättrat noggrannheten avsevärt, är det en utmaning att förutsäga strukturerna för alla proteiner med hög noggrannhet, särskilt för proteiner med komplexa folder eller som saknar homologa mallar.
• Beräkningskostnad: Fysikbaserade simuleringar kan vara beräkningsmässigt dyra, vilket begränsar deras tillämpbarhet på stora proteiner eller långa tidsskalor. Att utveckla mer effektiva algoritmer och använda högpresterande beräkningsresurser är avgörande för att övervinna denna begränsning.
• Membranproteiner: Att förutsäga strukturerna av membranproteiner är särskilt utmanande på grund av komplexiteten i membranmiljön och den begränsade tillgången på experimentella strukturer.
• Proteindynamik: Att förstå proteiners dynamiska beteende är avgörande för att förstå deras funktion. Att utveckla beräkningsmetoder som exakt kan fånga proteindynamik är fortfarande ett aktivt forskningsområde.
• Felvikning och aggregering: Att utveckla beräkningsmodeller som kan förutsäga proteinstrukturfel och aggregering är avgörande för att förstå och behandla sjukdomar associerade med proteinstrukturfel.

Framtida riktningar inom beräkningsmässig proteinfällning inkluderar:

• Förbättring av kraftfält: Att utveckla mer exakta och tillförlitliga kraftfält är avgörande för att förbättra noggrannheten i fysikbaserade simuleringar.
• Utveckling av förbättrade samplingsmetoder: Att utveckla mer effektiva förbättrade samplingsmetoder är avgörande för att utforska längre tidsskalor och simulera komplexa biologiska processer.
• Integrering av maskininlärning med fysikbaserade metoder: Att kombinera styrkorna hos maskininlärning och fysikbaserade metoder kan leda till mer exakta och effektiva algoritmer för proteinstrukturprediktion.
• Utveckling av metoder för att förutsäga proteindynamik: Att utveckla beräkningsmetoder som exakt kan fånga proteindynamik är avgörande för att förstå proteiners funktion.
• Adressering av proteinstrukturfel och aggregering: Fortsatt forskning om beräkningsmodeller för att förutsäga och förstå proteinstrukturfel och aggregering är avgörande för att utveckla nya terapier för sjukdomar som Alzheimers och Parkinsons.

Slutsats

Proteinfällning är ett centralt problem inom beräkningsbiologi med djupa implikationer för att förstå biologiska processer och utveckla nya terapier. Beräkningsalgoritmer, allt från fysikbaserade simuleringar till kunskapsbaserade metoder och maskininlärningsmetoder, spelar en kritisk roll för att förutsäga och förstå proteinstrukturer. Den senaste framgången för djupinlärningsbaserade metoder som AlphaFold har markerat en viktig milstolpe inom området och påskyndat forskningen inom olika områden inom biologi och medicin. Allteftersom beräkningsmetoderna fortsätter att förbättras kommer de att ge ännu större insikter i den komplexa världen av proteinfällning och bana vägen för nya upptäckter och innovationer.