Генетический подход для визуализации белков в действии
Определение структуры белковых комплексов — сложная задача, но необходимая для понимания их функции, дизайна лекарств и изучения причин болезней. Традиционные методы часто требуют извлечения комплексов из клетки, что ставит под сомнение, отражает ли полученная структура их естественное состояние.
Группа учёных из Gladstone Institutes и Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) представила в журнале Science масштабный систематический генетический подход, позволяющий получать информацию о структуре белковых комплексов непосредственно в живых клетках.
Суть метода
Метод основан на технологии картирования генетических взаимодействий, которую ранее разработал Неван Кроган. Она позволяет быстро просканировать тысячи комбинаций мутаций генов в живых клетках и выявить гены, чьи белковые продукты работают в общих клеточных процессах.
Исследователи повысили разрешающую способность этих скринингов. Логика такова: если два аминокислотных остатка в белковом комплексе находятся близко друг к другу (например, в пределах одного структурного элемента), они, вероятно, выполняют схожие функции. Следовательно, в генетическом скрининге они будут взаимодействовать с одним и тем же набором генов.
«Если два аминокислотных остатка в комплексе взаимодействуют с одним и тем же геном, они могут быть, а могут и не быть близко друг к другу, — говорит Ханнес Браберг, соавтор исследования. — Но если они взаимодействуют с одними и теми же 50 генами из 1000 возможностей, то шансы, что они действительно находятся рядом в комплексе, гораздо выше».
Результаты и перспективы
Учёные успешно смоделировали структуру трёх белковых комплексов:
- Комплекс гистонов H3-H4 в дрожжевых клетках.
- Ещё один комплекс в дрожжевых клетках.
- Комплекс в бактериальных клетках.
Полученная для H3-H4 структура соответствовала известным данным, а точность метода оказалась сравнима с распространённым биохимическим подходом.
Этот генетический метод не заменяет, а дополняет другие способы определения структуры белков, являясь частью стратегии «интегративного моделирования». Сочетание генетических данных с другой структурной информацией повышает точность моделей.
«Наша методика позволяет собирать большие объёмы структурных данных из живых клеток, отражая работу белков в их нормальной среде, а не в искусственных лабораторных условиях», — говорит Неван Кроган.
Благодаря advances в редактировании генома, в частности технологии CRISPR-Cas9, метод можно адаптировать для работы с человеческими клетками. Это открывает перспективы для изучения болезней, вызванных генными мутациями или патогенами, позволяя точно описать влияние мутаций на структуру белковых комплексов в живых клетках.