Новый метод определения 3D-структур белков по данным о мутациях в ДНК
Ученые из Гарвардской медицинской школы впервые показали, что можно определить трехмерную структуру белка, анализируя влияние искусственно созданных генетических мутаций на его функцию. Результаты опубликованы в Nature Genetics.
Суть метода:
- Используется подход глубокого мутационного сканирования (deep-mutational scanning).
- Синтезируются библиотеки мутантных последовательностей ДНК, где изменяются отдельные аминокислоты.
- Анализируются пары мутаций, которые влияют на функцию белка взаимозависимо — эффект, известный как эпистаз.
- Сильнейшие случаи эпистаза, как правило, опосредованы прямым взаимодействием аминокислотных партнеров в 3D-пространстве.
- Данные о таких взаимодействиях загружаются в компьютерную программу, которая строит 3D-структуру молекулы.
Результаты и точность:
- Метод протестирован на четырех белках (из человека, дрожжей и риса) и одной рибозиме (РНК).
- Полученные 3D-структуры практически совпали с уже известными (определенными методами вроде рентгеновской кристаллографии), с отклонением в позициях атомов всего около 1.8 ангстрем.
Преимущества и ограничения:
- Плюс: Метод может применяться для белков, недоступных для традиционных методов (например, мембранных или склонных к агрегации, как амилоиды в мозге).
- Ограничение: Для крупных белков (например, из 300 аминокислот) полный перебор всех возможных пар мутаций (около 16 млн) пока сложен.
- Прорыв: Показано, что для построения точной структуры достаточно проанализировать лишь 1/20 от всех возможных комбинаций, если правильно выбрать мутации для синтеза.
Значение и перспективы:
По словам старшего исследователя Деборы Маркс, понимание формы белков критически важно для предсказания их функции, влияния мутаций на здоровье и болезнь, а также для разработки таргетных лекарств. Этот метод не заменяет кристаллографию или ЯМР, но становится новым инструментом в арсенале структурной биологии, особенно для изучения РНК и конформационно-изменчивых белков.
Инструмент доступен по адресу: https://github.com/debbiemarkslab/3D\_from\_DMS\_Extended\_Data. Параллельно в том же журнале опубликована работа группы из Барселонского института науки и технологий, пришедшая к сходным результатам другим методом, что подтверждает универсальность подхода.