Почему белки используют именно 20 аминокислот? Ключевую роль сыграла сворачиваемость

Международная команда исследователей обнаружила, что способность белков к правильному сворачиванию (фолдингу), вероятно, была критическим фактором при отборе современного «алфавита» из 20 канонических аминокислот (AAs). Работа опубликована в Journal of the American Chemical Society.

Известно, что древние белки использовали ограниченный набор из 10 «ранних» AAs, а остальные 10 «поздних» появились позже как продукты биосинтетических путей. При этом в пребиотических условиях было доступно много других, небелковых аминокислот. Это ставит вопрос: почему генетический код закрепил именно текущий набор и могли бы белки так же хорошо сворачиваться с другим составом «букв»?

Чтобы ответить на него, учёные экспериментально оценили растворимость и склонность к образованию вторичной структуры у нескольких пребиотически релевантных аминокислот. Они создали синтетические комбинаторные библиотеки 25-мерных пептидов, включив в них наиболее распространённые в пребиотических условиях линейные алифатические и основные остатки вместо или вместе с другими ранними аминокислотами.

Результаты показали:

• Неразветвлённые алифатические аминокислоты, несмотря на высокое пребиотическое обилие, были исключены из белкового алфавита, потому что они делают полипептиды чрезмерно растворимыми и обладают низкой эффективностью упаковки.
• Включение короткоцепочечной основной аминокислоты также снижает потенциал полипептидов к формированию вторичной структуры.

Эти данные подтверждают, что ранний канонический алфавит, даже без основных остатков, был удивительно адаптивным для поддержания фолдинга белков, и объясняют, почему основные остатки были включены лишь на более позднем этапе эволюции.

«Наши результаты показывают, что сворачиваемость сыграла критическую роль в отборе канонического алфавита и объясняют, почему некоторые пребиотически доступные аминокислоты были исключены из белкового набора», — заявили ведущие авторы работы Стивен Д. Фрайд и Клара Глухова.

Полученные данные дают новое понимание эволюции белков и могут иметь значение для белковой инженерии и дизайна лекарств.