Белки представляют собой: Белки, жиры, углеводы. Справка — РИА Новости, 23.08.2010

Что представляют собой вакцины против коронавирусной инфекции (COVID-19)

В случае с этими вакцинами в организм вводится наследственная информация вируса в виде ДНК или мРНК.

ДНК (дезоксирибонуклеиновая кислота) – это большая молекула, которая является носителем наследственной информации. мРНК (матричная рибонуклеиновая кислота) – это молекула немного меньшего размера, которая создается на основе информации из ДНК. На основе информации из мРНК в организме синтезируется определенный новый белок. мРНК сохраняет свою функциональность в течение короткого срока – от нескольких часов до нескольких дней.

Поскольку мРНК-вакцина содержит информацию только об одном конкретном вирусном белке, создание целого вируса на основе этой мРНК внутри нашей клетки невозможно. мРНК также не способна войти в состав нашей ДНК.

В сравнении с белка́ми мРНК представляет собой более простую молекулу. Поэтому производство мРНК в целом проходит быстрее, чем в случае с вакцинами, которые использовались до сих пор.

На основе ДНК или мРНК организм может синтезировать часть вируса, то есть белок. В случае с коронавирусом SARS-CoV-2 такой частью является шиповидный (спайковый) белок на поверхности вирусной частицы. Иммунная система организма распознает шиповидный белок коронавируса как чужеродный объект и начинает вырабатывать против него антитела.

Инновационность мРНК-вакцины заключается в том, что она содержит в себе информацию только о шиповидном (спайковом) белке вируса. Синтез вирусного шиповидного белка (антигена) на основании этой информации – это уже задача нашего организма. Иными словами, мРНК-вакцина – это своего рода «рецепт», по которому организм вырабатывает необходимый компонент.

Зарегистрированные в Европейском Союзе вакцины от компаний Pfizer и Moderna содержат в себе «рецепт» создания шиповидного белка вируса SARS-CoV-2.

В случае с ДНК-вакцинами «рецепт» создания вирусного антигена вводится внутрь клеток организма с использованием другого вируса. ДНК, кодирующая шиповидный белок вируса SARS-CoV-2, помещается в неспособный к размножению «вспомогательный вирус», который помогает доставить ее внутрь клетки. Осуществляющий транспортировку вирус называют вектором. При разработке вакцин против COVID-19 в качестве векторов используют в основном аденовирусы, которые сами по себе не вызывают заболевания и не входят в состав ДНК наших клеток. Такие вакцины тоже являются относительно новыми. Вакцины такого типа против коронавируса разработали компании Astra Zeneca и Janssen Vaccines & Prevention B.V.

В «Сириусе» создают алгоритм для поиска новых антител

В июле в рамках научно-исследовательского проекта «Предсказание структуры белка» школьники «Сириуса» создают алгоритм, который позволит предсказывать строение антител – специфичных белков организма, которые борются с инфекциями и патогенами. Препараты на основе искусственно созданных антител используются в терапии рака и аутоиммунных заболеваний, однако эти белки нельзя синтезировать наобум. Нужно сперва смоделировать их структуру, что до сих пор остается сложной задачей.

Антитела, или иммуноглобулины, — это белки плазмы крови, способные обезвреживать бактерии, вирусы и токсины, попадающие в организм. По своей форме антитела напоминают трилистник, на двух концах которого есть активные участки – специальные петли. Этими своеобразными лассо белки ловят агрессоров и нейтрализуют их.

В медицине используют способность антител связывать не только инородные компоненты, но и собственные клетки организма, которые по какой-то причине перестали выполнять свои функции. Например, некоторые антитела могут обнаруживать раковые клетки и сигнализировать иммунитету, что надо их уничтожить. На таком свойстве иммуноглобулинов основана таргетная, то есть прицельная, терапия рака. Но чтобы антитело распознало в опухоли врага, нужно специальным образом настроить молекулу белка: создать в ней активный участок, заточенный атаковать определенную мишень.

Обратные процессы происходят, когда у человека появляется аутоиммунное заболевание. Тогда клетки иммунной системы становятся слишком враждебными по отношению к здоровым тканям. Терапия антителами применяется и в этих случаях.

Алгоритм, создаваемый школьниками, позволит предсказывать у антител структуру активных участков, или петель. «Сами антитела очень похожи друг на друга, главное различие – как раз в петлях. Поэтому основную структуру мы можем моделировать достаточно хорошо, а вот с активными участками возникают проблемы. При изменении петель сильно меняется структура белка, готовых решений нет, новый кусочек приходится фолдировать с нуля», – говорит преподаватель направления «Большие данные» Ольга Большакова, сотрудница департамента вычислительной биологии BIOCAD.

Как и аналоги, новая программа будет оценивать потенциальную энергию предсказанной молекулы белка. Чем меньше эта энергия, тем более вероятно, что реальное соединение будет иметь такое пространственное строение. Но на этом сходство с существующими алгоритмами заканчивается. Исследователи планируют подбирать структуру белка другим, более точным методом.

Идея в том, чтобы случайным образом или по шаблонам генерировать много цепочек из аминокислот, а затем сгибать их, сворачивать при помощи алгоритма циклического координатного спуска. Цепочки пошагово сворачиваются таким образом, чтобы на последнем шаге сомкнуться в петлю. Потом каждую из этих петель примеряют к основной структуре антитела и выбирают ту петлю, с которой у него общая энергия молекулы минимальна. Такой белок уже можно синтезировать.

«Наш проект делится на несколько больших частей, – рассказывает его участница Людмила Скаковская из Омска. – Сперва мы собираем данные из Protein Data Bank (PDB). Это международная база, в которой собраны все известные структуры белков. Но эти данные сырые, поэтому мои коллеги обрабатывают их. После обработки мы получаем информацию о том, как именно расположены фрагменты белковой молекулы друг относительно друга, какие углы между ними, какие расстояния. Затем мы выделяем информацию о петлях и усредняем ее. Так находится базовая структура петли, определением которой я и занимаюсь».

Чтобы протестировать алгоритм, ребята также используют данные из дата-банка, сравнивая белки с родной петлей с теми, которым ее достроили.

После того, как программу протестируют на существующих структурах и убедятся в ее эффективности, алгоритм включат в веб-сервис для фолдинга (сворачивания) белков, который разрабатывает BIOCAD.

В компании уже создан веб-интерфейс, куда можно ввести последовательность аминокислот и на выходе получить трехмерную структуру белка. «То, что напишут ребята, мы обязательно встроим к себе, чтобы уточнить предсказание петель, – отмечает Ольга Большакова. – Мы знаем, как работает алгоритм координатного спуска, поэтому уверены, что он гарантированно поможет нам стать лучше. Сейчас наш сервис подбирает в базе наиболее похожий шаблон, но такого часто нет. Паттерн может отличаться от выбранной последовательности петли более, чем на 80%, это дает совсем не ту структуру, которая нужна. Проект ребят – это живой проект, очень нужный и значимый».

Российские ученые исправили ошибку в модели структуры важнейшего белка мышц — Наука

ТАСС, 12 февраля. Российские биологи обнаружили, что белок актин, один из важнейших компонентов мышц, по своей структуре похож не на двойную спираль, а на лестницу. Благодаря этому уточнению можно будет создать более эффективные лекарства от мышечных патологий, пишет пресс-служба Института теоретической и экспериментальной биофизики РАН.

«Исправление ошибок в модели позволит повысить эффективность разработки фармпрепаратов для лечения заболеваний, связанных с дефектами актиновых молекул. Речь идет прежде всего, об актиновой и немалиновой миопатиях – тяжелых формах генетических мышечных патологий, которые серьезно влияют на качество и продолжительность жизни», – говорится в сообщении.

Актин – один из самых распространенных компонентов клеток людей и других многоклеточных существ. Очень много этого белка находится в мышцах. Там он отвечает за активацию другого важного белка – миозина, – который непосредственно порождает мышечные сокращения.

Структуру актина ученые выяснили в 1960-х годах. Они предполагали, что по форме этот белок похож на двойную спираль. Однако в последние годы биологи начали сомневаться в этом. Дело в том, что результаты некоторых экспериментов с актином не соответствовали классической теории строения этого белка.

Российские ученые под руководством ведущего научного сотрудника ИТЭБ РАН Оксаны Галзитской проверили эти подозрения на практике. Они изучили трехмерную форму целых и частично разрушенных молекул актина с помощью трансмиссионного электронного микроскопа.

Обработав образцы белка протеазами – ферментами, которые расщепляют пептидные связи в молекулах белков, ученые следили, как появляющиеся в результате этого разрушения меняли форму молекул нитеобразной формы актина. Биологи пришли к выводу, что эти повреждения действительно не соответствовали классическим представлениям о строении актина.

В частности, оказалось, что на все участки молекулы ферменты действовали примерно одинаково.  Однако если бы белок был закручен в двойную спираль, такого не могло происходить. Исследователи пришли к выводу, что на самом деле структура актина похожа на лестницу, которая состоит из наложенных друг на друга повторяющихся участков.

Ученые надеются, что это открытие поможет создать более эффективные лекарства от болезней мышц, которые связаны с нарушениями в работе актина, а также позволит разрешить противоречия, которые появились при изучении свойств этого белка из-за ошибочного определения его структуры.

Белки как молекулы. Состав, структура и функции белков

Белки выполняют ведущую роль в жизни организмов, преобладая в них и количественно. В теле животных они составляют 40-50% сухой массы, в растениях – 20-35%. Это самая разнообразная группа молекул – как химически, так и функционально. Состав и структура белков определяет огромное разнообразие их функций в клетке: их так много, что невозможно перечислить и описать их все. Однако можно сгруппировать эти функции в следующие восемь категорий. Но этот список также будет неполным.

1. 1. Ферментативная (каталитическая). Ферменты имеют белковое происхождение. Это трёхмерные глобулярные (свёрнутые) белки, плотно прилегающие к молекуле для её расщепления или сборки. Такая подгонка ускоряет специфические химические реакции в клетке.
   2. Защитная. Другие глобулярные белки используют свою форму для распознавания чужеродных микроорганизмов и раковых клеток. Эти приёмные устройства формируются эндокринной и иммунной системами. Многие живые организмы выделяют белки, ядовитые для других. Токсины синтезируют ряд животных, грибов, растений, микроорганизмов. В свою очередь, некоторые организмы способны вырабатывать антитоксины, которые подавляют действие этих ядов.
   3. Транспортная. Глобулярные белки присоединяют и транспортируют мелкие молекулы и ионы. Например, транспортный белок гемоглобин переносит кислород и углекислоту с потоком крови. Мембранные транспортные белки помогают молекулам и ионам двигаться через плазмалемму. Альбумины крови транспортируют жирные кислоты, глобулины – ионы металлов и гормоны.
   4. Структурная. Белковые молекулы входят в состав всех клеточных мембран и органоидов. Из белков построены элементы цитоскелета, сократительные структуры мышечных волокон. Структурными являются кератин в волосах, фибрин в сгустках крови, коллаген в коже, связках, сухожилиях и костях. В состав связок, стенок артерий и лёгких входит также структурный белок эластин.
   5. Двигательная. Сократительные белки обеспечивают способность клеток, тканей, органов и целых организмов изменять форму, двигаться. Мышцы сокращаются за счёт движения двух видов белковых нитей: актина и миозина. Контрактильные (лат. contraho, contractum – стягивать, сокращать) протеины играют ключевую роль в цитоскелете и передвижении веществ внутри клетки. Белок тубулин также входит в состав микротрубочек веретена деления, ресничек и жгутиков эукариотических клеток.
   6. Регуляторная. Крошечные белки, называемые гормонами, служат межклеточными посланниками в теле животных. Другие белки регулируют синтез РНК на ДНК, включая и выключая гены. Кроме того белки получают информацию, действуя в качестве рецепторов клеточной поверхности (эту функцию иногда считают отдельной, называя рецепторной).
   7. Запасающая. Кальций и железо хранятся в организме в виде ионов, связанных с белками хранения. В семенах растений запасаются резервные белки, которые используются зародышем при прорастании, а затем и проростком как источник азота.

1. Энергетическая. После расщепления до аминокислот белки могут служить источником энергии в клетке. При полном окислении 1 г белка выделяется 17,6 кДж энергии. Однако белки расходуются на энергетические нужды лишь в крайних случаях, когда исчерпаны запасы углеводов и липидов.

Белки – это полимеры

Белки, или протеины – это нерегулярные (не имеющие определённой закономерности в последовательности мономеров) полимеры, состоящие из мономеров, называемые аминокислотами. Протеины, в состав молекул которых входит от пятидесяти до нескольких тысяч остатков аминокислот, называются белками. Молекулы с меньшим количеством мономеров именуются пептидами.

Белок состоит из одной или нескольких длинных неразветвлённых цепей. Каждая цепь называется полипептидом и состоит из аминокислот, скреплённых пептидными связями. Термины «белок» и «полипептид» часто используются свободно, что может вызывать путаницу. Для белка, который включает только одну полипептидную цепь, оба термина являются синонимами.

В природе существуют около 500 аминокислот. В образовании белков обычно (но не всегда) участвуют только 20 из них – их называют белокобразующими. Порядок соединения мономеров в белке определяет его структуру и функции. Многие учёные считают, что аминокислоты были первыми органическими молекулами, появившимися на Земле. Возможно, океаны, которые существовали в начале истории нашей планеты, содержали большое их разнообразие.

Автотрофные организмы синтезируют все необходимые им аминокислоты из продуктов фотосинтеза и азотсодержащих неорганических соединений. Для гетеротрофов источником аминокислот являются продукты питания. В организме человека и животных некоторые аминокислоты могут синтезироваться из продуктов обмена веществ (в первую очередь — из других аминокислот). Такие аминокислоты называются заменимыми.

Другие же, так называемые незаменимые аминокислоты, не могут быть собраны в организме и поэтому должны постоянно поступать в него в составе белков пищи. Протеины, содержащие остатки всех незаменимых аминокислот, называются полноценными. Неполноценные белки – это те, в составе которых отсутствуют остатки тех или иных незаменимых аминокислот.

Незаменимыми аминокислотами для человека являются: триптофан, лизин, валин, изолейцин, треонин, фенилаланин, метионин и лейцин. Для детей незаменимыми являются также аргинин и гистидин.

Полипептидные цепи могут быть очень длинными и включать самые разные комбинации аминокислотных остатков. Каждый конкретный белок характеризуется строго постоянным составом и последовательностью аминокислот.

Белки, образованные только остатками аминокислот, называются простыми. Сложными являются протеины, имеющие в своём составе компонент неаминокислотной природы. Это могут быть ионы металлов (Fe²⁺, Zn²⁺, Mg²⁺, Mn²⁺), липиды, нуклеотиды, сахара и др. Простыми белками являются альбумины крови, фибрин, некоторые ферменты (трипсин) и др. Сложные белки – это большинство ферментов, иммуноглобулины (антитела).

Состав аминокислот

Аминокислоты, как следует из их названия, содержат основную аминогруппу (— NH₂), а также кислотную карбоксильную группу (—COOH), обе они связаны с центральным атомом углерода. Углерод дополнительно скреплен с водородом и функциональной белковой группой, называемой радикалом (R). Эти компоненты полностью заполняют все связи центрального атома углерода.

Уникальный характер каждой аминокислоты определяется природой группы радикала. Обратите внимание, что если группа радикала не содержит атома водорода (Н), как в глицине, то аминокислота хиральна и может существовать в форме двух энантиомеров: d или L. В белках живых систем содержатся обычно α (L)-аминокислоты, а β (d)-аминокислоты встречаются крайне редко.

Группа радикала определяет химические свойства аминокислот – они могут быть полярными или неполярными, гидрофобными или гидрофильными. Серин с радикалом -CH₂OH является полярной молекулой, Аланин, который имеет –CH₃ как группу радикала – неполярен.

Существуют также основные аминокислоты (более чем с одной аминогруппой) и кислые аминокислоты (более чем с одной карбоксильной группой). Наличие дополнительной амино- или карбоксильной группы оказывает влияние на свойства аминокислоты, которые играют определяющую роль в формировании пространственной структуры белка.

В состав радикала некоторых аминокислот (например, цистеина) входят атомы серы. Все 20 аминокислот сгруппированы в пять химических классов, основанных на группе их радикала.

1. Неполярные аминокислоты, такие как лейцин, часто имеют в качестве радикала —CH₂ или —CH₃.
2. Полярные незаряженные аминокислоты, такие как треонин, с радикалом, содержащим кислород или гидроксильную группу (-OH).
3. Заряженные аминокислоты, такие как глутаминовая кислота, с радикалом, имеющим кислоты или основания, способные к ионизации.
4. Ароматические аминокислоты, такие как фенилаланин, имеющий группу радикала, содержащую органическое (углеродное) кольцо с чередованием одиночных и двойных связей. Они также неполярны.
5. Аминокислоты, обладающие особыми функциями и свойствами. Например, метионин, который часто является первой аминокислотой в цепи белков, пролин, вызывающий перегибы в цепях, цистин, связывающий цепи вместе.

Каждая аминокислота влияет на форму белка по-разному, в зависимости от химической природы боковых групп. Например, части белковой цепи с многочисленными неполярными аминокислотами сворачиваются внутрь своей цепи путём гидрофобного исключения.

Белки и пептидные связи

В дополнении к группе радикала каждая аминокислота имеет положительно заряженную аминогруппу (NH₃ +) на одном конце и отрицательно заряженную гидроксильную группу (COO -) на другом. Амино- и карбоксильные группы у пары аминокислот могут подвергаться реакции дегидрации (выделение молекулы воды) с образованием ковалентной связи. Ковалентная связь, скрепляющая две аминокислоты, называется пептидной. Скреплённые таким способом аминокислоты не могут свободно вращаться вокруг N-C связи. Этот факт является основным фактором образования конструкции белковых молекул.

Наличие как основной, так и кислотной групп обусловливает амфотерность (проявление как кислотных, так и основных свойств) и высокую реакционную способность аминокислот.

При соединении двух аминокислот образуется дипептид. На одном конце молекулы дипептида находится свободная аминогруппа, на другом — свободная карбоксильная группа. Благодаря этому дипептид может присоединять к себе другие аминокислоты, образуя олигопептиды. Если таким образом соединяется более 10 остатков аминокислот, то образуется полипептид.

Новаторская работа Фредерика Сангера в начале 1950-х годов доказала, что каждый вид белка имеет определённую аминокислотную последовательность. Для отщепления аминокислот он использовал химические методы, после этого определял их. Сангер преуспел в расшифровке аминокислотной последовательности инсулина. Он продемонстрировал, что все молекулы инсулина имеют одинаковый состав аминокислот.

Уровни структурной организации белков

Форма белка определяет его функцию. Один из способов изучить что-то столь же маленькое как белок – посмотреть на него при помощи коротковолнового излучения, которое представлено рентгеновскими лучами. Рентгеновские лучи пропускают через белок для получения дифракции его узора. Эта картинка кропотливо анализируется и позволяет исследователю построить трёхмерное изображение молекулы с положением каждого её атома. Первым белком, проанализированным таким образом, был миоглобин; вскоре такому же анализу был подвергнут связанный с ним белок гемоглобин.

Когда было изучено достаточное количество протеинов, стал очевиден общий принцип их строения: в каждом исследованном белке все внутренние аминокислоты, такие как лейцин, валин и фенилаланин, неполярны. Тенденция воды к исключению неполярных молекул буквально толкает такие части цепи аминокислот внутрь протеина. Неполярные аминокислоты вынуждены тесно контактировать друг с другом, оставляя мало свободного места внутри молекулы. Полярные и заряженные аминокислоты концентрируются на поверхности белка, за исключением немногих, играющих ключевые функциональные роли.

Структура белков, как правило, описывается как иерархия четырёх уровней: первичного, вторичного, третичного и четвертичного. Мы рассмотрим эту точку зрения, а затем интегрируем её с более современным подходом, вытекающим из расширяющихся знаний о белковой структуре.

Первичная структура белков

Первичная структура белка – это его аминокислотная последовательность, т. е. это цепочка из множества аминокислотных остатков, соединённых пептидными связями. Это наиболее важная структура, так как именно она определяет форму, свойства и функции белка. На основе первичной структуры создаются другие формы молекулы.

Группы радикалов, которыми отличаются аминокислоты, не играют роли в пептидной цепи белков и протеин может включать любую последовательность аминокислот. Так как любая из 20 аминокислот может появиться в любом месте, белок, содержащий 100 мономеров, может образовать любую из 20 100 различных аминокислотных последовательностей. Это важное свойство белков позволяет им быть разнообразными, но каждый из них функционирует только при определённой аминокислотной последовательности.

Вторичная структура белка

Боковые и пептидные группы полипептидных цепей могут образовывать водородные связи. Вторичная структура белка возникает в результате связывания атомов водорода NH-групп и кислорода CO-групп. Полипептидная цепь при этом спирально закручивается. Водородные связи слабые, но благодаря их большому числу они обеспечивают стабильность этой структуры. Спиральную конфигурацию имеют, например, молекулы кератина, миозина и коллагена.

Водородные связи пептидов могут образовываться с водой. Если связей с водой будет слишком много, белки не смогут приобрести глобулярной структуры. Лайнус Полинг предположил, что пептидные группы могут взаимодействовать друг с другом, если пептид свёрнут в спираль, которую он назвал α-спиралью. Этот вид регулярного взаимодействия в пептиде формирует его вторичную структуру.

Другая форма вторичной структуры формируется между зонами пептида, расположенными в один ряд, в результате чего получается плоская молекула, собранная в складки, называемая β-листом. Части белка могут быть либо параллельными, либо антипараллельными – в зависимости от того, являются ли смежные участки пептида ориентированными в одном или в противоположном направлении.

Эти два вида вторичной структуры создают зоны белка – цилиндрические (α-спирали) и плоские (β-листы). Конечная структура белка может включать области каждого типа вторичной структуры. Например ДНК-связывающие белки обычно имеют области α-спирали, которые могут лежать поперёк ДНК и взаимодействовать непосредственно с основаниями ДНК. Белки порины, образующие отверстия в мембранах, состоят из β-листов. В гемоглобине α и β-структуры (глобины) имеют в молекуле свои зоны.

Третичная структура белков

Окончательная структура химически связанных белков называется третичной. Третичная структура формируется за счет образования водородных, ионных и других связей, возникающих в водной среде между разными группами атомов белковой молекулы вторичной структуры.

У некоторых белков важную роль в образовании третичной структуры играют S – S связи (дисульфидные) между остатками цистеина (аминокислоты, содержащей серу). При этом полипептидная спираль укладывается в своеобразный клубок (глобулу) таким образом, что гидрофобные аминокислотные радикалы погружаются внутрь глобулы, а гидрофильные располагаются на поверхности и взаимодействуют с молекулами воды. Третичной структурой определяются специфичность белковых молекул, их биологическая активность. Её имеют многие белки, например миоглобин (белок, который участвует в создании запаса кислорода в мышцах) и трипсин (фермент, расщепляющий белки пищи в кишечнике).

Третичная структура стабилизируется рядом сил, в том числе:

• водородными связами между радикалами различных аминокислот;
• электростатическим притяжением радикалов с противоположными зарядами;
• гидрофобным исключением неполярных радикалов;
• ковалентными дисульфидными связами.

На стадии третичной структуры по форме молекул белки можно разделить на две группы:

• глобулярные – имеют округлую форму. Такую форму имеют глобулины и альбумины крови, фибриноген, гемоглобин;
• фибриллярные – характеризуются вытянутой, нитевидной формой молекул. Это кератин, коллаген, миозин, эластин и др.

Четвертичная структура белка

Когда два или более полипептида связываются с образованием функционального белка, отдельные его цепи называются субъединицами. Расположение этих субъединиц и есть четвертичная структура. Субъединицы в таких белках чаще всего неполярны, поэтому они не связаны химически и отвечают за отдельные виды деятельности. Прочность четвертичной структуры обеспечивается взаимодействием слабых межмолекулярных сил.

Четвертичная структура характерна для белка гемоглобина. Вспомните, что гемоглобин состоит из двух α-цепей и двух β-цепей, а ещё в его состав входит небелковый компонент – гем.

Субъединицы располагаются в их окончательной четвертичной структуре. Это конечная структура некоторых, но не всех белков. У протеинов, которые состоят только из одной полипептидной цепи, например у фермента лизоцима, конечной структурой является третичная.

Ручное определение последовательности аминокислот в белке – трудоёмкая работа. Эту ситуацию изменило открытие способности хранения информации о белке молекулой ДНК. Первоначально геном человека был расшифрован вручную. Появление технологий следующего поколения привело к заметному ускорению секвенирования.

Сегодня расшифрованы более 40 000 бактериальных геномов и почти 8 000 геномов эукариот, в том числе 80 последовательностей генов млекопитающих. Так как состав ДНК имеет непосредственное отношение к последовательности аминокислот в белках, у биологов теперь есть огромная база данных строения протеинов.

Новая информация заставила задуматься о логике генетического кода и основных закономерностях структуры белка. Исследователи до сих пор рассматривают иерархическую систему из четырёх уровней как важную, но в лексикон биологов вошли и новые термины: мотив укладки и белковый домен.

Мотив укладки белковых молекул

Когда биологи обнаружили третичную структуру белка (ещё более трудоёмкая работа, чем определение последовательности аминокислот в цепи), они заметили сходные элементы, расположенные в непохожих белках. Подобные структуры называются мотивами, а иногда «сверхсекундными структурами». Термин «мотив» заимствован из искусства и относится к тематическому повторяющемуся элементу в музыке или дизайне.

Один общий мотив β-α-β образует так называемую «складку Россмана» у большого количества протеинов. Вторым часто встречающимся мотивом является β-баррель, который представляет собой β-лист, сложенный по кругу, чтобы сформировать трубку. Третий тип мотива – спираль-поворот-спираль, состоит из двух α-спиралей, разделённых изгибом. Его используют белки для связывания с молекулой ДНК.

Логику структуры мотивов укладки исследователи до сих пор не могут понять. Вероятно, если аминокислоты являются буквами в языке белков, то мотивы представляют собой повторяющиеся слова или фразы. Мотивы укладки помогли определить неизвестные функции белков, а база данных белковых мотивов используется для поиска новых неизвестных протеинов.

Мотивы укладки являются довольно консервативными и встречаются в белках, которые не имеют ни функциональных, ни эволюционных связей. Определение мотивов укладки лежит в основе физической, или рациональной классификации белков.

Белковые домены

Домены – это функциональные единицы в виде глобулы внутри более крупной структуры белков. Их можно рассматривать как субструктуры внутри третичной структуры белка. В языке белков это «абзацы». Большинство белков состоит из нескольких доменов, которые выполняют различные части функций протеинов.

Во многих структурах эти домены могут быть физически разделены. Например, так устроены факторы транскрипции – белки, которые связываются с ДНК и инициируют построение РНК по комплементарной ей ДНК. Было выяснено, что если ДНК-связывающие области поменять местами с факторами транскрипции, специфичность фактора может быть изменена без изменения его способности стимулировать транскрипцию. Эксперименты по замене доменов были проведены со многими факторами транскрипции, и они указывают, что активационные и ДНК-связывающие домены действуют отдельно.

Эти образования также могут помогать протеинам складываться. По мере того, как полипептидная цепь приобретает свою структуру, домены принимают правильную форму. Это действие может быть продемонстрировано экспериментально. Искусственное продуцирование фрагмента полипептида, который образует домен в интактном белке, показывает, что фрагмент складывается, чтобы сформировать такую же структуру, как у прототипа.

Процесс складывания, белки-шапероны

Первоначально биохимики думали, что новоиспечённые белки сворачиваются спонтанно, пробуя различные конфигурации, как гидрофобные взаимодействия с водой толкают неполярные аминокислоты внутрь белков до тех пор, пока не будет достигнута их окончательная структура. Оказалось, что эта точка зрения слишком проста. Цепи протеинов могут быть сложены многими способами, поэтому пробы и ошибки заняли бы слишком много времени. По мере того как первичная цепь складывается, приобретая финальную структуру, неполярные «липкие» внутренние участки во время промежуточных стадий обнажаются. Если эти промежуточные формы поместить в пробирку со средой, идентичной той, что внутри клетки, они прилипают к другим, и нежелательные белки-партнёры образуют клейкую массу.

Как клетки избегают того, чтобы их белки слипались в массу? Ответ на вопрос появился во время изучения необычных мутаций, которые спасают бактериальные клетки от размножения внутри них вирусов. При этом белки вирусов, произведённые внутри клетки, не могут сложиться как следует. Дальнейшее исследование помогло выяснить, что клетки содержат белки-шапероны, помогающие другим белкам складываться правильно.

В настоящее время молекулярные биологи выявили массу белков, действующих как шапероны. Это большой класс полимеров, который можно разделить на подклассы. Представители шаперонов были найдены в каждом исследуемом организме. Некоторые из них, называемые тепловыми шоковыми белками, вырабатывается в ответ на повышение температуры тела. Высокие температуры служат фактором денатурации белков, шоковые белки-шопероны помогают белкам правильно сворачиваться и в такой ситуации.

Один из хорошо изученных классов этих белков, названных шаперонинами, был изучен у кишечной палочки (Escherichia coli). У мутантов при инактивации шаперонинов 30% бактериального белка не складывались должным образом. Шаперонины собираются в комплекс, напоминающий цилиндрический контейнер. Белки могут заходить в этот контейнер, и даже неправильно сложенные молекулы складываются там заново.

Исследователи склонны думать о белках как о фиксированных структурах, но это не относится к шаперонинам. Их гибкость поразительна. Видимо, это нужно им для выполнения своих функций. Клетки используют эти белки для складывания некоторых молекул протеинов и восстановления их неправильной структуры.

Денатурация инактивирует белки

Еще одной важной особенностью белков является то, что они проявляют свою активность лишь в узких температурных рамках и в определённом диапазоне кислотности среды.

Если условия, окружающие белок, изменяются, то он может частично потерять свою структуру или полностью развернуться. Этот процесс называется денатурацией. Белки могут быть денатурированы, когда рН, температура или ионная концентрация окружающего раствора изменена. Денатурация происходит вследствие разрыва водородных, ионных, дисульфидных и других связей, стабилизирующих пространственную структуру белковых молекул. При этом может утрачиваться их четвертичная, третичная и даже вторичная структуры.

Денатурированные белки как правило биологически неактивны. Это особенно значимо в отношении ферментов: так как почти каждая химическая реакция происходит при их помощи, жизненно важно, чтобы они функционировали нормально.

До появления морозильников и холодильников единственным способом предохранения продуктов от размножения в них микроорганизмов было хранение их внутри раствора, содержащего высокую концентрацию соли или уксуса, которые денатурировали ферменты микроорганизмов и предотвращали их рост.

Большинство ферментов функционирует в очень узком диапазоне условий окружающей среды. У каждого энзима этот диапазон специфичен. Ферменты крови, которые работают при рН около 7,4, быстро денатурируют в кислой среде желудка. И наоборот, протеолитические ферменты желудка, работающие при рН=2 или менее, разбираются в основной среде крови. Аналогично у организмов, живущих вблизи океанических гидротермальных источников, есть ферменты, которые хорошо работают только в экстремальных температурах (до 100°С). Эти организмы не могут выжить в более прохладных водах, потому что их энзимы не функционируют должным образом при относительно низких температурах.

Если нормальные показатели окружающего раствора восстанавливаются, небольшой белок, не потерявший первичной структуры, может восстановиться. Этот процесс называется ренатурацией, он происходит благодаря взаимодействию неполярных аминокислот и воды. Первоначально этот процесс был установлен для энзима рибонуклеазы, его ренатурация привела к выводу, что первичная структура определяет третичную структуру белка. Более сложные белки редко складываются вновь из-за их сложной окончательной структуры. Их денатурация носит необратимый характер.

Важно отличать денатурацию от диссоциации. Субъединицы белков с четвертичной структурой могут быть диссоциированы (разделены) без потери своей индивидуальной третичной структуры. Например, молекула гемоглобина может диссоциировать на 4 молекулы (2 α-глобина и 2 β-глобина) без денатурации свёрнутых глобиновых белков. Они легко восстанавливают свою четвертичную структуру из четырёх субъединиц.

Вам будет интересно

Космические белки: зачем на МКС выращивают идеальные биокристаллы | Статьи

На утро 25 июня намечено возвращение с МКС контейнера с выращенными в космосе биокристаллами. Их исследование поможет ученым Курчатовского института в создании более эффективных лекарств, воздействующих на вирусы и бактерии на молекулярном уровне. На Земле кристаллы изучат с помощью метода рентгеноструктурного анализа.

Стремление к идеалу

Лекарства, воздействующие на структуру патогенных бактерий и вирусов, считаются на данный момент одними из самых эффективных. Чтобы создать такие препараты, необходимо детально исследовать структуры биомолекул, отвечающих за жизнедеятельность бактерий и вирусов.

— Молекулы белков представляют собой мишени для лекарственных средств, — рассказала главный научный сотрудник отдела структурной биологии Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий Инна Куранова. — Терапевтическое действие большинства препаратов основано на том, что, взаимодействуя с определенными биомолекулами, они прекращают или усиливают реакцию, которую белок катализирует в бактерии или вирусе. Если белок, необходимый для жизнедеятельности бактерии или вируса, перестает работать, болезнетворный организм погибает. Чтобы создать лекарственный препарат, избирательно действующий на такой белок, нужно детально изучить его строение.

Самый распространенный на сегодняшний день метод изучения структур биомолекул (белков) — рентгеноструктурный анализ. Объект просвечивают рентгеновскими лучами под разными углами, чтобы получить так называемую картину дифракции –– рассеяния рентгеновских лучей. Затем с помощью компьютерно-математических методов ученые обрабатывают картину дифракции и восстанавливают расположение конкретных атомов в молекуле. Но для применения рентгеноструктурного анализа необходим белок в кристаллической форме, в которой биомолекулы «упакованы» в упорядоченную трехмерную структуру с фиксированным положением атомов.

Чтобы получить совершенные кристаллы, ученые из Курчатовского института выращивают их в космосе. Кристаллы растут в специально подобранных растворах, действующих на белок таким образом, что его макромолекулы, объединяясь, образуют строго упорядоченную кристаллическую структуру. Подбор состава раствора, обеспечивающего необходимые физико-химические условия такой «реакции», осуществляет специальная автоматическая установка.

Космический рейс

— Чтобы получить идеальный кристалл, необходимо обеспечить к нему равномерный доступ вещества, — пояснила начальник отдела структурной биологии Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий Валерия Самыгина. — На Земле этому препятствует гравитация. Поэтому мы отправляем белки в космос, где в условиях невесомости имеются почти идеальные условия для роста их кристаллов. Там молекулы могут встраиваться в кристалл равномерно со всех сторон. А чем совершеннее кристалл, тем выше точность, с которой мы определим структуру макромолекулы.

Перед отправкой на МКС ученые помещают белок и раствор в узкий контейнер длиной в детскую ладонь. Эти контейнеры размещают в термостате, который поддерживает постоянную температуру 20 ºС. Чтобы рост кристаллов не начался раньше времени, компоненты отделены друг от друга особым пористым гелем. Поэтому раствор начинает просачиваться к белку через строго выверенный промежуток времени.

В ходе текущего эксперимента планируется получить кристаллы белков, провоцирующих воспаление в организме термостабильных белков, которые можно использовать как биокатализаторы, а также кристаллы мутантных форм белка, что позволит удешевить производство инсулина.

Контейнеры были отправлены на МКС 4 апреля. 25 июня они должны вернуться на «Союз МС-11», после чего ученые смогут приступить к исследованию полученных структур.

Полезная невесомость

На основе проведенных прежде экспериментов биологи уже получили данные для разработки нового лекарства от туберкулеза, доказав эффективность выращивания белков именно в условиях невесомости.

С использованием кристаллов, выращенных в космосе, ученые исследовали пространственную структуру белка-мишени для создания антитуберкулезных препаратов — фермента из бактерии Mycobacterium tuberculosis. После проведения измерений с помощью рентгеновских лучей и последующей математической обработки полученных результатов была установлена пространственная структура свободного белка и его комплексов. Специалисты смогли наблюдать изменения в биомолекуле на нескольких последовательных стадиях «реакции». Полученные данные об атомарном строении белка на разных этапах реакции пригодны для синтеза антитуберкулезного препарата.

За цикл работ «Структурная биология макромолекул, значимых для биотехнологии и медицины» коллектив ученых из Курчатовского института (Валерия Самыгина, Инна Куранова и Владимир Попов) получили премию им. Е.С. Федорова. Эта премия присуждается раз в три года за выдающиеся научные работы, открытия и изобретения отделением физических наук РАН.

Валерия Самыгина и Инна Куранова также работают во ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, а Владимир Попов –– в ФИЦ «Фундаментальные основы биотехнологий» РАН.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

Создан первый в мире искусственный белок

Folding@Home предназначен для расчета математической модели «правильного» сворачивания белка в трехмерную структуру и сулит новые перспективы для продления активной жизни человека.

Предполагается, что использованная методика будет использована при конструировании других белков, столь необходимых для медицины человека.

Эта разработка группы биологов под руководством Дэвида Бэйкера (David Baker) проливает свет на загадку фолдинга белков.

Успешный эксперимент по конструированию синтетического протеина Top7 проливает определенный свет на механизм фолдинга белков.

Теперь, по словам Дэвида Бэйкера, стали понятны хотя бы некоторые характеристики таинственного процесса¹.

В настоящее время ученые из университета Вашингтона (Univeristy of Washington’s Howard Hughes Medical Institute) продолжают работу.

Исследовательская группа поставила своей целью сконструировать протеины с точно запрограммированными функциями.

Ожидается, что это будет настоящий прорыв — и не только в медицине.

Что такое фолдинг

Результатом работы такого биологического конвейера являются длинные молекулы — «заготовки» для протеинов. И хотя геном сегодня расшифрован, то есть, известна структура некоторого количества белков, в том числе — человека, даже в этом случае невозможно судить о его функциях. Последние проявляются только после того, как длинная цепочка аминокислот свернется и примет необходимую форму.

Примечательно, что из миллионов потенциально возможных пространственных комбинаций протеин принимает одну-единственную заранее известную форму. Этот процесс и называется фолдингом. Таким образом, в организме образуются готовые к работе гемоглобин, инсулин и другие необходимые для жизнедеятельности белки.

Процесс сворачивания может проходить в несколько стадий длительностью от нескольких секунд до нескольких минут. В последней — решающей — фазе протеин из «предварительного состояния» мгновенно принимает окончательную форму. Именно эта фаза продолжительностью несколько десятков микросекунд представляет собой сложнейшую проблему для моделирования.

Ситуация с принятием окончательной формы усугубляется тем, что процесс в значительной степени зависит от условий внешней среды, в том числе температуры. Одна молекула мгновенно, «естественным образом», сворачивается в природных условиях. Но моделирование этого, казалось бы, простого процесса может занимать годы непрерывной работы многих компьютеров.

В наше время ученые развернули активную деятельность в попытках понять, каким образом протеины выполняют фолдинг так быстро и так надежно.

Понимание этого процесса позволит не только с легкостью создавать усовершенствованные версии белков, существующих в природе, но и моделировать абсолютно новые структуры с новыми свойствами — синтетические «самосборные» протеины с запрограммированной функциональностью. Некоторые даже говорят о будущих «нанороботах», появление которых приведет к настоящей технологической революции, в том числе в медицине.

Фолдинг@на дому.EXE

Как дать сотрудникам возможность работать над интересными задачами, двигаясь в цифровую трансформацию

Первый синтетический протеин создан учеными из Медицинского института Ховарда Хьюза при университете Вашингтона. Именно этот институт является главным спонсором известного проекта Folding@Home² — программы распределенных вычислений для расчета фолдинга разнообразных синтетических белков.

Так получилось, что одной из задач, моделирование которой требует огромной вычислительной мощности, является фолдинг протеинов. На современном ПК расчет 1 наносекуды фолдинга белка при определенных температурных условиях занимает примерно 1 день. Для расчета всего процесса требуется в десятки тысяч раз больше вычислительной мощности, потому что фолдинг продолжается несколько десятков микросекунд. Кроме того, необходимо моделировать сворачиваемость разных модификаций молекулы при разных температурах. Для выполнения этой задачи любой вычислительной мощности будет недостаточно.

Сейчас в проекте Folding@Home участвуют уже более 270 тыс. пользователей со всех регионов мира. Работает более 570 тыс. компьютеров, их количество постоянно растет. Недавно к числу спонсоров присоединилась компания Google. Она внедрила фоновый обсчет фолдинга в свою популярную надстройку Google Toolbar для браузера Internet Explorer.

Хотя виллин (см. рисунок справа) стал «визитной карточкой» проекта, в настоящее время рассчитывается фолдинг более сложных и больших молекул. Так, скоро начнется обсчет протеина Alzheimer Amyloid Beta, который вызывает токсический эффект в болезни Альцгеймера.

Неправильный фолдинг и болезнь Альцгеймера

Сейчас специалисты знают о фолдинге гораздо больше, чем Паулиг и Анфинсен, которые получили Нобелевскую премию за открытие этого процесса полвека назад.

Известно, что протеиновая цепочка иногда может сворачиваться в неправильную форму. Кроме того, были открыты специальные протеины, получившие название чапероны, единственное предназначение которых — помогать другим протеинам сворачиваться и следить за тем, чтобы процесс проходил в соответствии с «инструкцией».

Для корректного фолдинга одной молекулы белка иногда требуется последовательное участие пяти различных чаперонов. Без них процесс может выйти из-под контроля. В этом случае цепочка из аминокислот может присоединиться к другой цепочке с образованием мусора.

Примерно то же самое происходит с одним из протеинов в организме человека, пораженного болезнью Альцгеймера³. Нефункциональная белковая масса, образовавшаяся в результате неправильного фолдинга одного-единственного протеина, откладывается в определенных участках мозга и мешает его работе.

Безусловно, получение синтетических протеинов будет способствовать созданию новых, эффективных лекарств от болезни Альцгеймера и других недугов, многие из которых свойственны именно пожилым людям. Таким образом, можно ожидать, что человечество сделает новый шаг на пути к увеличению продолжительности человеческой жизни. Предполагается, что в самом ближайшем будущем люди смогут сохранять хорошее здоровье до 80-100 лет, и это уже совсем не фантастика.

Анатолий Ализар / CNews.ru

¹Статья с описанием работы ученых опубликована 21 ноября 2003 г. в журнале Science.

²Программа Folding@Home — лишь один из многочисленных проектов распределенных вычислений, которые работают через интернет.
Первым подобным проектом был знаменитый SETI@Home — обработка на компьютере записи аналогового сигнала с радиотелескопа, получавшего сигналы из космоса. Любой пользователь ПК, где бы он ни находился, мог скачать на свой домашний компьютер кусочек радиоспектра из далекой галактики, проанализировать его на предмет наличия аномалий и отправить результаты в институт SETI в США. Этот проект приобрел настолько широкую популярность, что в 1999 году программу-клиент с заявленного сайта скачали миллионы людей. Напомним, что в то время вышел фильм «Контакт» с Джуди Фостер, так что поиск инопланетян с помощью радиотелескопов стал очень модным увлечением, особенно в США.
Поиск внеземного разума продолжается до сих пор, но главной заслугой проекта SETI@Home стало то, что он подтвердил работоспособность схемы распределенных вычислений, когда сотни тысяч обычных «персоналок» совершенно бесплатно выполняют работу, непосильную для самых мощных суперкомпьютеров стоимостью миллионы долларов.

³Болезнь Альцгеймера — это болезнь 21 века, так как ей подвержены пожилые люди.
По статистике, болезнью Альцгеймера заболевают около 10% населения старше 65 лет и около 50% старше 85 лет. В США умирают из-за этого недуга примерно 100 тыс. человек ежегодно.

Научно-исследовательские проекты: статья

Сворачивание белков: хорошее, плохое и уродливое

Мы часто думаем о белках как о питательных веществах в пище, которые мы едим, или как о главном компоненте мышц, но белки также представляют собой микроскопические молекулы внутри клеток, которые выполняют разнообразные и жизненно важные функции. Завершив проект «Геном человека», ученые обращают свое внимание на «протеом» человека — каталог всех человеческих белков. Эта работа показала, что мир белков увлекателен, он полон молекул с такими замысловатыми формами и точными функциями, что они кажутся почти фантастическими.

Функция белка зависит от его формы, и, когда образование белка идет не так, получаемые в результате деформированные белки вызывают проблемы, которые варьируются от плохих, когда белки пренебрегают своей важной работой, до уродливых, когда они образуют липкую комковатую массу внутри клеток. Текущие исследования показывают, что мир белков далек от первозданного. Образование белка — это процесс, подверженный ошибкам, и ошибки на этом пути были связаны с рядом заболеваний человека.

Мир белков:

В типичной человеческой клетке содержится от 20 000 до более чем 100 000 уникальных типов белков.Почему так много? Белки — это рабочие лошадки клетки. Каждый мастерски выполняет определенную задачу. Некоторые из них являются структурными, например, придают жесткость мышечным клеткам или длинным тонким нейронам. Другие связываются с определенными молекулами и доставляют их в новые места, а третьи катализируют реакции, которые позволяют клеткам делиться и расти. Такое разнообразие и специфичность функций стало возможным благодаря, казалось бы, простому свойству белков: они сворачиваются.

Белки складываются в функциональную форму

Белок начинается в клетке как длинная цепочка, состоящая в среднем из 300 строительных блоков, называемых аминокислотами.Существует 22 различных типа аминокислот, и их порядок определяет, как белковая цепь будет складываться сама по себе. При складывании первыми обычно образуются конструкции двух типов. Некоторые области белковой цепи сворачиваются в тонкие образования, называемые «альфа-спиралями», в то время как другие области складываются в зигзагообразные узоры, называемые «бета-листами», которые напоминают складки бумажного веера. Эти две структуры могут взаимодействовать, образуя более сложные структуры. Например, в одной структуре белка несколько бета-листов обвиваются вокруг себя, образуя полую трубку с несколькими альфа-спиралями, выступающими из одного конца.Трубка короткая и приземистая, так что общая структура напоминает змей (альфа-спирали), выходящих из банки (бета-листовая трубка). Несколько других белковых структур с описательными названиями включают «бета-ствол», «бета-пропеллер», «альфа / бета-подкову» и «складку желе-ролла».

Эти сложные структуры позволяют белкам выполнять свою разнообразную работу в клетке. Белок «змеи в банке», будучи встроенным в клеточную мембрану, создает туннель, который позволяет входить и выходить из клеток.Другие белки образуют формы с карманами, называемыми «активными центрами», которые идеально подходят для связывания с определенной молекулой, например, с замком и ключом. Сворачиваясь в различные формы, белки могут выполнять очень разные роли, несмотря на то, что они состоят из одних и тех же основных строительных блоков. Чтобы провести аналогию, все автомобили сделаны из стали, но обтекаемая форма гоночного автомобиля побеждает в гонках, в то время как автобус, самосвал, кран или дзамбони имеют форму для выполнения своих уникальных задач.

Почему иногда происходит сбой сворачивания белка?

Сворачивание позволяет белку принимать функциональную форму, но это сложный процесс, который иногда терпит неудачу.Сворачивание белка может пойти не так по трем основным причинам:

1: Человек может обладать мутацией, которая изменяет аминокислоту в белковой цепи, что затрудняет поиск конкретного белка его предпочтительной складки или «нативного» состояния. Это касается наследственных мутаций, например, приводящих к муковисцидозу или серповидно-клеточной анемии. Эти мутации расположены в последовательности ДНК или «гене», кодирующем один конкретный белок. Следовательно, эти типы унаследованных мутаций влияют только на этот конкретный белок и связанные с ним функции.

2: С другой стороны, нарушение сворачивания белков можно рассматривать как продолжающийся и более общий процесс, который влияет на многие белки. Когда создаются белки, машина, считывающая указания ДНК для создания длинных цепочек аминокислот, может делать ошибки. По оценкам ученых, этот механизм, рибосома, допускает ошибки в 1 из каждых 7 белков! Эти ошибки могут снизить вероятность правильного сворачивания полученных белков.

3: Даже если аминокислотная цепь не имеет мутаций или ошибок, она все равно может не достичь своей предпочтительной складчатой ​​формы просто потому, что белки не складываются правильно в 100% случаев.Сворачивание белка становится еще более трудным, если условия в клетке, такие как кислотность и температура, изменяются от тех, к которым привык организм.

Нарушение сворачивания белка вызывает несколько известных заболеваний, и ученые предполагают, что многие другие болезни могут быть связаны с проблемами сворачивания. Есть две совершенно разные проблемы, которые возникают в клетках, когда их белки не сворачиваются должным образом.

Один тип проблемы, называемый «потеря функции», возникает, когда недостаточное количество определенного белка сворачивается должным образом, вызывая нехватку «специализированных работников», необходимых для выполнения конкретной работы.Например, представьте, что правильно сложенный белок имеет идеальную форму, чтобы связывать токсин и расщеплять его на менее токсичные побочные продукты. Без достаточного количества правильно сложенного белка токсин будет накапливаться до разрушительного уровня. В качестве другого примера, белок может отвечать за метаболизм сахара, так что клетка может использовать его для получения энергии. Клетка будет расти медленно из-за недостатка энергии, если в ее функциональном состоянии будет недостаточно белка. Причина, по которой клетка заболевает, в этих случаях связана с нехваткой одного специфического, правильно сложенного функционального белка.Муковисцидоз, болезнь Тея-Сакса, синдром Марфана и некоторые формы рака являются примерами заболеваний, которые возникают, когда один тип белка не может выполнять свою работу. Кто знал, что один тип белка из десятков тысяч может быть настолько важен?

Белки, которые сворачиваются неправильно, также могут повлиять на здоровье клетки независимо от функции белка. Когда белки не могут свернуться в свое функциональное состояние, полученные неправильно свернутые белки могут принимать форму, неблагоприятную для переполненной клеточной среды.Большинство белков содержат липкие, «ненавидящие воду» аминокислоты, которые они закапывают глубоко внутри своего ядра. Неправильно свернутые белки изнашиваются этими внутренними частями снаружи, как леденцы в шоколаде, раздавленные, чтобы обнажить липкую карамельную серединку. Эти неправильно свернутые белки часто слипаются, образуя сгустки, называемые «агрегатами». Ученые предполагают, что накопление неправильно свернутых белков играет роль в нескольких неврологических заболеваниях, включая болезнь Альцгеймера, Паркинсона, Хантингтона и болезнь Лу Герига (БАС), но ученые все еще работают над тем, чтобы выяснить, как именно эти неправильно свернутые липкие молекулы наносят ущерб клеткам. .

Один неправильно свернутый белок выделяется среди остальных и заслуживает особого внимания. «Прионный» белок при болезни Крейтцфельдта-Якоба, также известной как болезнь коровьего бешенства, является примером неправильно свернутого белка. Этот белок не только необратимо неправильно свернут, но и превращает другие функциональные белки в свое скрученное состояние.

Как наши клетки защищаются от неправильно свернутых белков?

Недавние исследования показывают, что неправильная укладка белков часто происходит внутри клеток.К счастью, клетки привыкли справляться с этой проблемой и имеют несколько систем для повторного укладки или разрушения аберрантных белковых образований.

Шапероны — одна из таких систем. Правильно названные, они сопровождают белки в процессе сворачивания, улучшая шансы белка на правильное сворачивание и даже позволяя некоторым неправильно свернутым белкам возможность повторно укладываться. Интересно, что шапероны сами по себе являются белками! Есть много разных типов шаперонов. Некоторые специально предназначены для того, чтобы помочь одному типу белка сворачиваться, в то время как другие действуют в более общем плане.Некоторые шапероны имеют форму больших полых камер и обеспечивают белкам безопасное пространство, изолированное от других молекул, в котором они могут складываться. Производство нескольких шаперонов усиливается, когда клетка сталкивается с высокими температурами или другими условиями, затрудняющими сворачивание белков, в результате чего эти шапероны получили прозвище «белки теплового шока».

Другая линия защиты клеток от неправильно свернутых белков называется протеасомой. Если неправильно свернутые белки задерживаются в клетке, они будут уничтожены этой машиной, которая пережевывает белки и выплевывает их в виде небольших фрагментов аминокислот.Протеасома похожа на центр переработки, позволяя клетке повторно использовать аминокислоты для производства большего количества белков. Сама протеасома — это не один белок, а множество действующих вместе. Белки часто взаимодействуют с образованием более крупных структур с важными клеточными функциями. Например, хвост спермы человека представляет собой структуру, состоящую из многих типов белков, которые работают вместе, образуя сложный роторный двигатель, который продвигает сперму вперед.

Будущие исследования сворачивания и неправильного сворачивания белков:

Почему некоторые неправильно свернутые белки способны уклоняться от таких систем, как шапероны и протеасома? Как липкие неправильно свернутые белки могут вызывать перечисленные выше нейродегенеративные заболевания? Некоторые белки неправильно складываются чаще, чем другие? Эти вопросы находятся в авангарде текущих исследований, направленных на понимание основ биологии белков и болезней, которые возникают в результате неправильного сворачивания белка.

Обширный мир белков с большим разнообразием форм наделяет клетки способностями, которые позволяют жизни существовать и допускают ее разнообразие (например, различия между клетками глаза, кожи, легких или сердца, а также различия между видами) . Возможно, по этой причине слово «белок» происходит от греческого слова «протас», что означает «первостепенное значение».

— Внесено Керри Гейлером, аспирантом 4-го курса Гарвардского факультета органической и эволюционной биологии

Аффимерные белки — универсальные и возобновляемые аффинные реагенты

На конформации внутренне неупорядоченных белков влияет линейное распределение последовательностей противоположно заряженных остатков.

Внутренне неупорядоченные белки (IDP) играют важную роль в белках, связанных с регуляцией транскрипции и передачей сигналов (1, 2).IDP не могут сворачиваться автономно, их последовательности лишены гидрофобных групп и обогащены полярными и заряженными остатками (3), а термодинамика и кинетика связанного сворачивания и связывания связаны с внутренними конформационными свойствами IDP (4⇓⇓⇓⇓⇓ ⇓⇓ – 12).

IDP-последовательности включают оба типа зарядов, и по крайней мере 75% известных IDP являются полиамфолитами (13). Параметры грубого зерна, которые имеют отношение к описанию полиамфолитов, включают долю заряженных остатков (FCR) и чистый заряд на остаток (NCPR), которые определяются как FCR = ( f ₊ + f _— ) и NCPR = | f ₊ — f _— |, где f ₊ и f _— обозначают доли положительных и отрицательных зарядов соответственно.Полиамфолиты бывают сильными (FCR ≥ 0,3) или слабыми (FCR <0,3) и могут быть нейтральными (NCPR ∼ 0) или иметь чистый заряд. Измерения одиночных молекул использовались для измерения размеров трех различных полиамфолитических систем (8), а модель среднего поля (14), которая требует только FCR, NCPR и длины Дебая в качестве входных данных, была успешной для объяснения экспериментальных данных (8). . NCPR также служит параметром порядка для предсказания различия полиэлектролитических IDP на глобулы и набухшие спирали (7).

Можно ли предсказать размеры и внутреннюю структуру всех полиамфолитических ВПЛ, используя только информацию, касающуюся f ₊ и f _— ? Здесь мы отвечаем на этот вопрос, показывая, что NCPR неадекватен в качестве дескриптора отношений последовательность – ансамбль для большинства IDP, которые являются полиамфолитами. Напротив, FCR и специфичные для последовательности распределения противоположно заряженных остатков являются синергическими детерминантами конформационных свойств полиамфолитических IDP.

Количественные исследования взаимосвязей последовательность-ансамбль полиамфолитических ВПЛ важны с учетом связанных с ними функций. Репрезентативные примеры включают M-домен прионного белка дрожжей Sup35 (5), неупорядоченные участки в РНК-шаперонах и факторах сплайсинга, которые претерпевают посттрансляционные модификации (15), и участки Pro-Glu-Val-Lys (PEVK) в гигантском мышечном белке тайтине. (16). Результаты наших исследований имеют отношение к пониманию выбора конкретных паттернов для линейного распределения последовательностей противоположно заряженных остатков, которые наблюдаются в полиамфолитических IDP.Например, важно ли, чтобы остатки Glu и Lys по существу чередовались в пределах PEVK участков тайтина? Будут ли изменения в структуре линейной последовательности противоположно заряженных остатков влиять на пассивную эластичность тайтина под действием физиологически релевантных сил растяжения? Чтобы иметь возможность ответить на эти типы вопросов, мы представляем структуру для взаимосвязей последовательность-ансамбль полиамфолитических IDP, которая основана на результатах моделирования атомистического метрополиса в Монте-Карло. Мы используем неявную модель сольватации ABSINTH (самосборку биомолекул, изучаемую с помощью неявного, нового и настраиваемого гамильтониана) и парадигму силового поля (17), комбинацию, которая дала достоверно точные результаты для других ВПЛ (7, 18).Мы вводим параметр формирования паттерна κ , чтобы различать различные варианты последовательностей на основе линейных распределений последовательностей противоположно заряженных остатков. Мы показываем, что типы конформаций, доступные для полиамфолитов, регулируются комбинацией их значений κ — и FCR. Наконец, мы вводим теорию масштабирования для объяснения зависимости конформационных свойств от κ и показываем, что дизайн последовательностей de novo может использоваться для модуляции отношений последовательность-ансамбль полиамфолитических IDP.

Результаты

Параметр

Капля относится к числу остатков, за пределами которых баланс энергий цепь-цепь, цепь-растворитель и растворитель-растворитель составляет порядка кТл (19). Здесь T обозначает температуру, а k — постоянная Больцмана. Радиус вращения блоба с остатками g и составляет g, ^1/2, , а для последовательностей, не содержащих остатков пролина, g, ∼ 5 (20). Полная асимметрия заряда определяется как (19).Для каждого варианта последовательности мы вычисляем κ путем разделения последовательности на N _blob перекрывающихся сегментов размером g . Для каждого сегмента остатка г мы вычисляем, что представляет собой асимметрию заряда для blob i в интересующей последовательности. Мы определяем квадрат отклонения от σ как. Различные варианты последовательности будут иметь разные значения δ , и максимальное значение δ _max для данного аминокислотного состава используется для определения, так что 0 ≤ κ ≤ 1.Мы вычисляем κ , используя два значения для размера капли: г, = 5 и г, = 6, а окончательное значение κ для данного варианта последовательности является средним из двух значений.

На рис.1 показаны 30 вариантов последовательности синтетической сильной полиамфолитной системы (Glu-Lys) ₂₅ , для которых n = 50, f ₊ = f _— = 0,5, FCR = 1, и NCPR = σ = 0. Последовательности на рис. 1 охватывают диапазон значений κ , а SI Приложение , таблица S1 суммирует прогнозы их тенденций к беспорядку.Низкие значения κ реализуются для хорошо смешанных вариантов последовательности и κ → 1, если противоположно заряженные остатки сегрегированы в линейной последовательности. Числовая плотность последовательностей n ( κ ) с конкретными значениями κ будет высокой для низких значений κ и уменьшаться по мере увеличения κ ( SI Приложение , рис. S1).

Тридцать вариантов последовательности для системы (Glu-Lys) ₂₅ . В столбце 1 показаны метки каждого варианта последовательности.В столбце 2 показана фактическая последовательность: остатки Glu выделены красным цветом, а остатки Lys — синим. В столбце 3 показаны значения κ.

Конформационные свойства для вариантов последовательности (Glu-Lys)

На рис. 2 показаны усредненные по ансамблю радиусы гирации 〈 R _g 〉 для вариантов последовательности (Glu-Lys) ₂₅ с различными значениями κ . В целом 〈 R _г 〉 уменьшается с увеличением κ .Линейный коэффициент корреляции Пирсона составляет r = -0,83 со значимостью P = 6,1 × 10 ^-9 . Значения 〈 R _g 〉 превышают ожидания для классических случайных катушек Флори (∼18 Å), а наименьшее значение 〈 R _g 〉, полученное для κ → 1, в несколько раз больше. 1,6, чем значение 11 Å, ожидаемое для компактной глобулы (21). Кроме того, для хорошо перемешанных последовательностей значения 〈 R _g 〉 немного больше, чем значения, ожидаемые для случайных блужданий с самоизбеганием (∼28 Å).

Усредненные по ансамблю радиусы инерции < R _g > для вариантов последовательности системы (Glu-Lys) ₂₅ . На вставках показаны репрезентативные конформации для четырех вариантов последовательности. Боковые цепи Glu показаны красным, а боковые цепи Lys показаны синим. Две пунктирные линии пересекают ординату при значениях < R _g >, ожидаемых для всех вариантов последовательности системы (Glu-Lys) ₂₅ , смоделированных в пределе EV или как случайные катушки Флори (FRC).

На рис. 3 представлены графики 〈 R _ij 〉, усредненные по ансамблю расстояния между остатками в зависимости от разделений последовательностей | j — i | для подмножества вариантов последовательности, перечисленных на рис. 1 ( SI, приложение , рис. S2). Эти профили 〈 R _ij 〉 количественно определяют локальные концентрации сегментов цепи вокруг друг друга и облегчают прямую связь с измеренными парными распределениями из малоуглового рассеяния рентгеновских лучей (22) и измерениями расстояний из экспериментов с одиночными молекулами (8).Для κ <0,05 〈 R _ij 〉 монотонно возрастает с увеличением | j — i |. Для более высоких значений κ профили 〈 R _ij 〉 демонстрируют свидетельства электростатического притяжения на больших расстояниях между противоположно заряженными блоками. Конформационные свойства для последовательностей с низкими значениями κ в среднем аналогичны случайным блужданиям, исключающим самоуправление, в то время как последовательности с высокими значениями κ являются образцами конформаций, подобных шпилькам.Влияние изменений условий раствора, а именно концентрации соли и температуры, обсуждается в приложении SI , рис. S3 – S5.

< R _ij > для вариантов последовательности системы (Glu-Lys) ₂₅ . Красная кривая обозначает профиль, ожидаемый для полимеров (Glu-Lys) ₂₅ в пределе EV. Черная кривая ожидается для FRC, а сплошная синяя кривая получена, когда полимеры (Glu-Lys) ₂₅ образуют максимально компактные глобулы.Для компактных глобул < R _ij > плато до значения, предписанного их плотностью.

SI Приложение , рис. S6 отображает асферичность ( δ *) каждого варианта последовательности в сравнении с κ . Для идеальных сфер δ * ∼ 0 и δ * ∼ 1 для стержней (23). С увеличением κ значения асферичности уменьшаются с ∼0.6 до ∼0.2. Это уменьшение асферичности согласуется с переходом от удлиненных вытянутых эллипсоидов к полукомпактным шпилькам, как показано в приложении SI , рис.S7, который показывает репрезентативные конформации для различных вариантов последовательности (Glu-Lys) ₂₅ .

Феноменологическое объяснение

В нашем атомистическом моделировании потенциальная энергия U _c , связанная с конкретной конформацией c, является суммой членов (т. Е. U _c = U _EV + U _Disp + U _тор + W _Solv + W _el ).Здесь U _tor обозначают скручивающие потенциалы; U _EV + U _Disp моделирует взаимодействия Ван-дер-Ваальса с использованием модели Леннарда – Джонса, где U _EV и U _Disp относятся к краткосрочным условиям отталкивания и привлекательной дисперсии, соответственно. W _Solv количественно определяет свободную энергию сольватации, зависящую от конформации, с использованием модели ABSINTH; W _el моделирует эффекты изменений степеней сольватации, которые приводят к конформационно-специфическому дескринингу внутрицепочечных электростатических взаимодействий.Этот термин охватывает эффекты опосредованных растворителем электростатических взаимодействий между всеми заряженными группами, включая заряженные боковые цепи, частичные заряды, которые приводят к образованию водородных связей в основной и боковой цепи, а также электростатические взаимодействия с участием подвижных ионов в растворе.

Если все члены, за исключением U _EV , обнулены, то получится самоисключающееся распределение случайного блуждания, потому что полипептиды образуют конформации из предела исключенного объема (EV). Когда усредненные по ансамблю эффекты внутрицепочечного электростатического притяжения и отталкивания уравновешиваются, лежащее в основе поведение предела EV разоблачается, что имеет место для низких κ -вариантов (Glu-Lys) ₂₅ (рис.3). Для коротких разделений последовательностей (| j — i | <2 г ) внутрицепочечных электростатических взаимодействий недостаточно, чтобы нарушить статистику цепочки за пределы предела EV. Следовательно, профили 〈 R _ij 〉 для коротких разносов должны напоминать профили невозмущенных случайных блужданий с самоизбеганием. Для последовательностей с более высокими значениями κ должен быть диапазон промежуточных разделений последовательностей (2 g ≤ | j — i | ≤ l _c ), где противоположно заряженные блоки действуют как облака противоионов для друг друга, что приводит к электростатическому притяжению, вызванному конформационными флуктуациями.Здесь g, — длина капли, а l _c — масштаб длины, на котором происходят отклонения от предела EV. Полученные в результате полукомпактные конформации, подобные шпилькам, или частичные конформации, подобные шпилькам, будут вызывать отклонение профилей 〈 R _ij 〉 от профилей цепей в пределе EV. Степень этого отклонения будет зависеть от κ . Наконец, для разделений последовательностей, превышающих -1 _c , сила электростатического притяжения, усредненного по ансамблю, составляет ∼kT , и поведение предела EV восстанавливается.

Развитие теории масштабирования для 〈

Основываясь на предыдущем обсуждении, мы предлагаем, что изменение конформационных свойств для различных κ -вариантов (Glu-Lys) ₂₅ может быть смоделировано с использованием теории масштабирования, аналогичной теории в работе Ямакова и др. . (24). Мы используем предельное распределение EV в качестве эталонного состояния, как это обосновано для (Glu-Lys) ₂₅ в приложении SI , рис. S8. Запишем 〈 R _ij 〉 для всех разделений последовательностей данной последовательности как.Здесь — неуниверсальный префактор, который описывает масштабирование 〈 R _ij 〉 для полимеров (Glu-Lys) ₂₅ как функцию от | j — i | в пределе EV. Показатель степени ν = 0.59 является универсальным и задает корреляционную длину для полимеров в пределе EV (25). Функция масштабирования f (| j — i |) описывает отклонения от предела EV, которые возникают в результате несбалансированных электростатических взаимодействий. Форма для f (| j — i |), полученная на основе анализа профилей 〈 R _ij 〉 для вариантов (Glu-Lys) ₂₅ , является Результатом численного соответствия 〈 R _ij Профиль〉 для sv30 (Glu-Lys) ₂₅ с использованием теории масштабирования показан на рис.4, а результаты для всех других вариантов последовательности показаны в приложении SI , рис. S9. Коэффициенты p ₀ и p ₁ количественно определяют точку пересечения и наклон для линейной интерполяции между двумя режимами, которые показывают поведение, подобное пределу EV. Значения p ₁ количественно определяют отклонения от предельных профилей EV и являются либо небольшими ( p ₁ ∼ 0 для низкого значения κ ), либо отрицательными при увеличении κ ( SI Приложение , рис. .S10). Пересечение p ₀ количественно определяет поправки к исключенному объему на остаток, которые являются результатом эффектов электростатических взаимодействий. Форма для f (| j — i |) для | j — i | > l _c подразумевает, что разделение последовательностей между дистальными сегментами, которые восстанавливают поведение предела EV, перенормируются на меньшие эффективные разделения, что приводит к непрерывным переходам между режимом, в котором отклонения вызваны внутрицепочечным электростатическим взаимодействием, и пределом EV.

Числовое соответствие профилю _ij > для варианта последовательности sv30 системы (Glu-Lys) ₂₅ . Красная, пурпурная и черная кривые соответствуют трем различным режимам, а именно: | j — i | <2 г , 2 г ≤ | j — i | ≤ l _c , и | j — i | > l _c соответственно.

О выборе эталонного состояния для теории масштабирования.

Наш выбор предела EV в качестве эталонного состояния для теории масштабирования был основан на наблюдении, что уравновешивание электростатического отталкивания и притяжения демаскирует поведение предела EV для хорошо смешанных вариантов последовательности (Glu-Lys) ₂₅ .В системах с меньшими значениями FCR уравновешивание в хорошо смешанных вариантах последовательности может демаскировать другое эталонное состояние, такое как случайная катушка Флори. Точная форма эталонного состояния, которое разоблачается за счет уравновешивания электростатического отталкивания и притяжения в хорошо перемешанных последовательностях, будет зависеть от предпочтений, кодируемых коллективным вкладом неэлектростатических членов потенциальной функции. Соответственно, мы вводим предел внутренней сольватации (IS), в соответствии с которым моделирование для генерации эталонного состояния выполняется с использованием всех членов потенциальной функции, кроме W _el .Сравнение результатов моделирования, полученных с использованием полного гамильтониана, с результатами предела IS позволяет нам выявить специфические для κ вклады, которые возникают из-за конкуренции между внутрицепочечным электростатическим притяжением и отталкиванием. Свободные энергии сольватации заряженных боковых цепей очень благоприятны (~ -100 ккал / моль), а для высокого FCR ансамбли предела IS качественно аналогичны ансамблям предела EV, которые показаны в приложении SI , Инжир.S11 для вариантов последовательности (Glu-Lys) ₂₅ . Однако по мере уменьшения FCR есть веские основания ожидать значительного отклонения профилей 〈 R _ij 〉, рассчитанных в пределе IS, от профилей предела EV (которые будут показаны ниже). Следовательно, для последовательностей с FCR <1 разработка общей формы масштабного соотношения для 〈 R _ij 〉 потребует использования соответствующих предельных профилей IS в качестве эталонных моделей.

Вывод отклонений от предельного поведения из последовательности.

Наличие несбалансированных внутрицепных электростатических взаимодействий можно оценить по информации о последовательности, если вычислить безразмерный параметр кулоновского взаимодействия Γ _ij (26). Для пары блобов i и j,; ε = 78 — диэлектрическая проницаемость воды при 298 K, ε ₀ — диэлектрическая проницаемость свободного пространства, ξ = 6 Å — радиус капли ( SI Приложение , рис. S12) , R — постоянная идеального газа, T — температура, а z _i и z _j обозначают значения NCPR со знаком для blob i и j, соответственно.Произведение z _i z _j является положительным или отрицательным в зависимости от того, имеют ли подписанные значения NCPR для blob i и j одинаковые или противоположные знаки. Для данного варианта последовательности мы вычисляем произведение z _i z _j для всех пар блобов i и j, удовлетворяющих ограничению | j — i | > g = 5, и Γ _ij вычисляется путем усреднения значений z _i z _j для всех пар капель, соответствующих линейному разделению | j — i |.

SI Приложение , рис. S13 отображает совокупную сумму в зависимости от линейного расстояния между парами капель. Интересны шкалы длин, для которых отрицательная величина превышает RT . SI Приложение , рис. S14 в SI Приложение количественно определяет корреляцию между p и min (). Этот график показывает, что два параметра показывают значительную положительную корреляцию (Pearson r = 0,79). В первом приближении, если пренебречь небольшими вкладами p _o и использовать уравнение для линии наилучшего соответствия, которая связывает p ₁ с min (), мы можем получить качественные оценки степень, в которой электростатическое притяжение приведет к отклонению профиля 〈 R _ij 〉 от эталонного состояния, такого как предел EV.

Результаты для естественных полиамфолитических ВПЛ.

SI Приложение , таблица S2 обобщает информацию о 10 последовательностях IDP, извлеченных из комбинации базы данных DisProt (13) и опубликованных экспериментальных данных. Для этих последовательностей 0,14 ≤ FCR ≤ 0,73 и 0,0 ≤ NCPR ≤ 0,25. SI Приложение , рис. S15 показывает профили 〈 R _ij 〉 для этих последовательностей в пределе IS. Эти профили эталонного состояния находятся между профилями для предела EV и случайной катушки Флори, с общей тенденцией сходиться на последней по мере уменьшения FCR.Критический показатель, определяющий длину корреляции, переключается с ν = 0,59 в пределе EV до ν = 0,5 для случайной катушки Флори. Профили, имеющие сходство с последним, реализуются для полимеров в θ-растворителях, где статистические эффекты внутрицепных и цепочечных взаимодействий уравновешиваются (27, 28).

На рис. 5 показаны профили 〈 R _ij 〉 из результатов моделирования, полученных с использованием полного гамильтониана ABSINTH для всех 10 последовательностей.Сравнение этих профилей с соответствующими профилями пределов искробезопасности показано в приложении SI , рис. S16. Вклад внутрицепных электростатических взаимодействий, опосредованных растворителем, приводит либо к слабым отклонениям от предела IS, что наблюдалось для белка, связывающего полиглутаминовый тракт (PQBP-1), DP00166, DP00357, DP00503 и QSh32, либо к значительному уплотнению по сравнению с относительно предела IS, который наблюдался для остальных пяти последовательностей. Степень возмущения по отношению к пределу IS четко регулируется FCR.Hofmann et al. (28) недавно показали, что степень отклонения размеров развернутого состояния от эффективного θ-состояния, измеренная в условиях складывания, также зависит от FCR.