Спектроскопия и ИИ открывают новое окно в структуру и механизм действия белков
Лаборатория Хассане Мчаураба разработала методологический подход, сочетающий экспериментальную спектроскопию двойного электрон-электронного резонанса (DEER) с методами искусственного интеллекта для описания конформационных ландшафтов разнообразных мембранных транспортеров.
Исследование, опубликованное в PNAS, сосредоточено на бактериальном гомологе нейротрансмиттерных натрий-зависимых симпортеров (NSS). Эти белки регулируют уровень нейромедиаторов в синапсах.
В качестве модели использовался белок MhsT из Bacillus halodurans. Метод DEER, в котором используются спиновые метки, позволяет измерять изменения расстояний между частями белка и делать выводы о его движении и конформационных переходах.
"DEER — это низкопроизводительный метод, где каждый фрагмент данных похож на кусочек пазла", — говорит ведущий автор Александра Шварц.
Прорыв стал возможен благодаря интеграции в рабочий процесс инструмента SPEACH_AF, основанного на AlphaFold2. Этот подход, разработанный в лаборатории, генерирует альтернативные конформации белка, вычислительно модифицируя выравнивание белковых последовательностей перед предсказанием 3D-структуры с помощью AlphaFold2. Это позволило построить целостный конформационный ландшафт, объясняющий физические превращения MhsT при транспорте лигандов.
Почему это важно
Транспортеры нейромедиаторов (серотонина, дофамина, норадреналина) связаны с рядом нейропсихиатрических расстройств: болезнью Паркинсона, СДВГ, депрессией, тревогой, расстройствами аутистического спектра. NSS также являются мишенями для психоактивных веществ, включая антидепрессанты, кокаин и амфетамины.
Использование бактериальных гомологов NSS позволяет получить представление о механизмах работы человеческих белков, а комбинация DEER и AlphaFold2 даёт более широкую картину структурной динамики.
Ключевым неожиданным открытием стало разное поведение MhsT в разных мембранных средах. Данные Шварц показали, что липидные нанодиски (билипидный слой) играют более существенную роль в структуре и механизме NSS, чем считалось ранее, по сравнению с традиционно используемыми детергентными мицеллами (монолой).
"Нанодиски фактически позволяют MhsT совершать скоординированные сдвиги, не наблюдаемые в мицеллах", — отмечает Шварц.
Что дальше
Лаборатория Мчаураба и Центр прикладного ИИ в динамике белков исследуют интеграцию AlphaFold и других подходов ИИ в дизайн, анализ и интерпретацию экспериментальных данных. Цели — создание более точных структурных моделей, формулирование гипотез и ускорение низкопроизводительного сбора данных DEER.
"Вы можете зафиксировать структурную архитектуру с помощью крио-ЭМ или рентгеновской кристаллографии, но они обычно дают лишь снимки одного состояния", — говорит Шварц. — "С этим новым методом мы можем получать структуры, которые дополняют информацию, собранную с помощью DEER".
Лаборатория продолжит работу с DEER и ИИ, планируя применить интегрированный подход к широкому спектру мембранных белков, с особым фокусом на семейство NSS, особенно млекопитающих.
В настоящее время лаборатория работает над транспортером серотонина человека (hSERT), чтобы изучить его механизм транспорта и выявить сходства и различия с другими транспортерами.
"Понимание того, как связанные с болезнями мутации влияют на функцию транспортера, может также помочь в разработке целевых терапевтических средств", — заключает Шварц.