Ученые создали вычислительный инструмент для синтетической и системной биологии

Белковые пары, контролирующие ответ на стимулы у бактерий, поддерживают тонкий баланс между специфичностью и неразборчивостью взаимодействий. К такому выводу пришли ученые из Университета Райса.

Вычислительная модель, разработанная в Центре теоретической биологической физики Райса, поможет биологам использовать гомологичную природу бактериальных сигнальных систем. Она позволяет выявить минимальные мутации, необходимые для эффективного перепрограммирования сигнального белка, чтобы он предпочитал взаимодействовать с несвойственным ему белком-партнером.

Их статья в открытом доступе опубликована онлайн в журнале Oxford University Press Molecular Biology and Evolution и будет представлена на обложке декабрьского выпуска.

Исследование под руководством биофизика Райса и пионера в изучении сворачивания белков Хосе Онучика, постдока Райана Ченга и выпускника Фарука Моркоса (ныне в Техасском университете в Далласе) расширяет предыдущую работу по моделированию двухкомпонентных систем. В этих системах коэволюционирующие аминокислоты на поверхностях связывания позволяют белкам распознавать друг друга. Такие системы состоят из белков в бактериальных клетках, которые сигнализируют друг другу для восприятия и реагирования на стимулы.

Новая работа расширяет модели команды, чтобы охватить то, как мутация в сигнальном белке влияет на его взаимодействие как с партнером, так и с другими сигнальными системами. Расширенная модель связывает воедино тот факт, что белки-партнеры способны находить друг друга в клеточной среде, одновременно предотвращая нежелательные перекрестные помехи.

«Мы впервые показываем, что этот метод обладает огромной мощностью для проектирования новых механизмов ответа на стимулы в организмах», — заявил Онучик. Он предсказал, что это исследование сблизит дисциплины синтетической и системной биологии. Синтетические биологи конструируют организмы, такие как бактерии, для производства химических веществ или использования их в качестве компонентов биологических схем. Цель команды Райса — упростить их работу, позволив смоделировать множество возможностей до перехода проекта в лабораторию.

«В синтетической биологии есть три цели, — сказал Онучик. — Первая — заставить организм делать то, что он не должен делать, например, производить инсулин. Вторая — изменить механизм, чтобы он по-другому реагировал на определенный стимул. Третья — перемонтировать разные части организма, чтобы понять, что это за части и что произойдет, если мы их поменяем местами. Именно об этом наш проект».

«Мы хотим понять принципы отбора последовательностей для двухкомпонентных систем, но также хотим продемонстрировать, что наша модель может предсказывать фенотипы мутаций», — сказал ведущий автор статьи Райан Ченг. «С помощью этого метода мы говорим людям: если им нужно 20 функциональных мутантов, они могут просто выбрать 20 лучших, предложенных нашей моделью. Мы просто ранжируем их. Тот, кто хочет создавать новые взаимодействия, может использовать нашу модель, выбрать мутации и получить их».

Каждая клетка содержит тысячи двухкомпонентных сигнальных белков, запрограммированных находить друг друга и действовать как сенсоры, запускающие действие клетки, чаще всего через активацию или репрессию генов.

«В этих системах много киназ (сенсорный компонент), и существует большая неразборчивость взаимодействий, — пояснил Онучик. — Это важно, потому что в системе нет одной копии каждого элемента; есть множество копий всего, и они постоянно взаимодействуют друг с другом».

«Белки настолько похожи, с незначительными вариациями между ними, потому что они должны "видеть" все в своей среде, — сказал он. — Если бы они были предназначены для полной специфичности к партнеру, без какой-либо неразборчивости, они были бы очень разными. Проблема при создании таких мутаций в том, что можно нарушить баланс между взаимодействием с сигнальным партнером и взаимодействием с другими сигнальными белками вредным для клетки образом».

«Мы построили коэволюционный ландшафт, который может предсказать, какие мутанты приведут к функциональной передаче сигнала у бактерий», — сказал Ченг. Коэволюционные ландшафты позволяют прогнозировать, как мутации влияют на сигнализацию у бактерий и, следовательно, на приспособленность организма.

Он отметил, что модель с открытым доступом позволит исследователям быстрее и проще подставлять мутации и определять, будут ли они функционировать и как именно.

«Теперь мы можем применять эти модели для прогнозирования того, как мутации влияют на фенотипы (характеристики организма). Прямая связь между мутациями на уровне последовательности и тем, как они приводят к эмерджентным свойствам организма, — это "святой Грааль" молекулярной биологии», — заключил он.