Новый метод раскрыл скрытые функции белков и их эволюцию
Исследователи из лаборатории Джона Курияна обнаружили ключевой элемент работы молекулярной машины, ответственной за высокоскоростную репликацию ДНК. Результаты исследования расширяют современные теории молекулярной эволюции.
Статья "Autoinhibition of a clamp-loader ATPase revealed by deep mutagenesis and cryo-EM" опубликована в журнале Nature Structural & Molecular Biology.
Загрузчики ДНК-зажимов — это белки, которые помогают "нагружать" аппарат репликации ДНК. Их биологические функции меняются по мере эволюции структуры. Эти белки есть у всех форм жизни — от одноклеточных организмов до человека.
В течение последнего десятилетия структура и функция загрузчика считались хорошо изученными на основе нескольких "снимков" его трёхмерной структуры. Новое исследование, проведённое постдоком Кендрой Маркус и профессором-исследователем Йонгцзяном Хуаном, показало более полную картину.
"Комбинируя глубокий мутагенез и криоэлектронную микроскопию (cryo-EM), мы обнаружили ключевое структурное промежуточное состояние, которое не было видно на этих [снимках], и проиллюстрировали конформационные изменения, необходимые для работы загрузчика", — сказала Маркус.
Уникальная комбинация методов — глубокого мутагенеза и cryo-EM — привела к открытию. Глубокий мутагенез картирует важные области белка, выявляя его мутационную чувствительность. Cryo-EM создаёт трёхмерные визуализации, которые обычно не видны в кристаллических структурах.
Исследователи сначала вывели новое состояние загрузчика на основе данных мутагенеза, а затем визуализировали его с помощью cryo-EM. Это выявило ранее невидимое конформационное состояние — расположение атомов, определяющее форму белка.
"Одна из уникальных сильных сторон cryo-EM — её способность захватывать ансамбль конформационных состояний, которые принимают эти макромолекулярные машины, такие как загрузчик", — отметил Хуан.
Значение открытия выходит за рамки конкретного белка. Оно показывает, как белки используют "незначительные" области молекулярных машин для адаптации новых функций. Это имеет значение для эволюционной теории.
В дальнейшем лаборатория Курияна будет использовать методы машинного обучения для дизайна и тестирования новых белков-загрузчиков на основе полученных данных. Такие эксперименты помогут понять, как функции белков меняются из-за болезнетворных мутаций или в ответ на лекарства.
"Мы надеемся, что эти результаты вдохновят биохимиков и молекулярных биофизиков применять творческие методы для изучения физического пространства белков", — заключила Маркус.