Un modo per sondare intricati sistemi biologici è impedire ai loro componenti di interagire e vedere cosa succede. Questo metodo consente ai ricercatori di comprendere meglio i processi e le funzioni cellulari, aumentare gli esperimenti di laboratorio quotidiani, test diagnostici, e interventi terapeutici. Di conseguenza, i reagenti che impediscono le interazioni tra le proteine ​​sono molto richiesti. Ma prima che gli scienziati possano generare rapidamente le proprie molecole personalizzate in grado di farlo, devono prima analizzare la complicata relazione tra sequenza e struttura.

Piccole molecole possono entrare facilmente nelle cellule, ma l'interfaccia in cui due proteine ​​si legano l'una all'altra è spesso troppo grande o manca delle minuscole cavità necessarie affinché queste molecole possano colpire. Anticorpi e nanocorpi si legano a tratti più lunghi di proteine, che li rende più adatti ad ostacolare le interazioni proteina-proteina, ma le loro grandi dimensioni e la struttura complessa li rendono difficili da consegnare e instabili nel citoplasma. Al contrario, brevi tratti di amminoacidi, noti come peptidi, sono abbastanza grandi da legare lunghi tratti di proteine ​​pur essendo abbastanza piccoli da entrare nelle cellule.

Il laboratorio Keating presso il Dipartimento di Biologia del MIT è al lavoro per sviluppare modi per progettare rapidamente peptidi in grado di interrompere le interazioni proteina-proteina che coinvolgono le proteine ​​Bcl-2, che promuovono la crescita del cancro. Il loro approccio più recente utilizza un programma per computer chiamato dTERMen, sviluppato da Keating Lab alumnus, Gevorg Grigoryan Ph.D. '07, attualmente professore associato di informatica e professore associato di scienze biologiche e chimica al Dartmouth College. I ricercatori semplicemente alimentano il programma con le strutture desiderate, e sputa sequenze di amminoacidi per peptidi in grado di interrompere specifiche interazioni proteina-proteina.

"È un approccio così semplice da usare, "dice Keating, un professore di biologia del MIT e autore senior dello studio. "In teoria, potresti inserire qualsiasi struttura e risolvere per una sequenza. Nel nostro studio, il programma ha inventato nuove combinazioni di sequenze che non assomigliano a nulla che si trovi in ​​natura:ha dedotto un modo completamente unico per risolvere il problema. È emozionante scoprire nuovi territori dell'universo delle sequenze".

L'ex postdoc Vincent Frappier e Justin Jenson Ph.D. '18 sono co-primi autori dello studio, che appare nell'ultimo numero di Struttura .

Stesso problema, approccio diverso

Jenson, da parte sua, ha affrontato la sfida di progettare peptidi che si legano alle proteine ​​Bcl-2 utilizzando tre approcci distinti. Il metodo basato su dTERMen, lui dice, è di gran lunga il più efficiente e generale che abbia mai provato.

Gli approcci standard per scoprire gli inibitori dei peptidi spesso implicano la modellazione di intere molecole fino alla fisica e alla chimica dietro i singoli atomi e le loro forze. Altri metodi richiedono schermi che richiedono tempo per i migliori candidati vincolanti. In entrambi i casi, il processo è arduo e il tasso di successo è basso.

dTERMen, al contrario, non richiede né fisica né screening sperimentale, e sfrutta unità comuni di strutture proteiche note, come le alfa eliche e i filamenti beta - chiamati motivi strutturali terziari o "TERM" - che sono compilati in raccolte come la Protein Data Bank. dTERMen estrae questi elementi strutturali dalla banca dati e li utilizza per calcolare quali sequenze di amminoacidi possono adottare una struttura in grado di legarsi e interrompere specifiche interazioni proteina-proteina. Ci vuole un solo giorno per costruire il modello, e pochi secondi per valutare mille sequenze o progettare un nuovo peptide.

"dTERMen ci consente di trovare sequenze che potrebbero avere le proprietà di legame che stiamo cercando, in un robusto, efficiente, e modo generale con un alto tasso di successo, " Jenson dice. "Gli approcci passati hanno richiesto anni. Ma usando dTERMen, siamo passati dalle strutture ai progetti convalidati nel giro di poche settimane."

Dei 17 peptidi che hanno costruito utilizzando le sequenze progettate, 15 legato con affinità nativa, interrompendo le interazioni proteina-proteina Bcl-2 che sono notoriamente difficili da colpire. In alcuni casi, i loro progetti erano sorprendentemente selettivi e legati a un singolo membro della famiglia Bcl-2 rispetto agli altri. Le sequenze progettate deviavano dalle sequenze note trovate in natura, che aumenta notevolmente il numero di possibili peptidi.

"Questo metodo consente un certo livello di flessibilità, " Dice Frappier. "dTERMen è più resistente al cambiamento strutturale, che ci consente di esplorare nuovi tipi di strutture e diversificare il nostro portafoglio di potenziali candidati vincolanti".

Sondare l'universo della sequenza

Dati i benefici terapeutici dell'inibizione della funzione di Bcl-2 e del rallentamento della crescita del tumore, il laboratorio Keating ha già iniziato ad estendere i propri calcoli progettuali ad altri membri della famiglia Bcl-2. Intendono eventualmente sviluppare nuove proteine ​​che adottino strutture mai viste prima.

"Ora abbiamo visto abbastanza esempi di varie strutture proteiche locali che i modelli computazionali delle relazioni sequenza-struttura possono essere dedotti direttamente dai dati strutturali, piuttosto che dover essere riscoperto ogni volta da principi di interazione atomistica, "dice Grigoryan, Creatore di dTERMen. "È immensamente eccitante che tale inferenza basata sulla struttura funzioni e sia sufficientemente accurata da consentire una progettazione robusta delle proteine. Fornisce uno strumento fondamentalmente diverso per aiutare ad affrontare i problemi chiave della biologia strutturale, dalla progettazione delle proteine ​​alla previsione della struttura".

Frappier spera un giorno di essere in grado di esaminare l'intero proteoma umano in modo computazionale, utilizzando metodi come dTERMen per generare peptidi leganti candidati. Jenson suggerisce che l'uso di dTERMen in combinazione con approcci più tradizionali alla riprogettazione della sequenza potrebbe amplificare uno strumento già potente, consentendo ai ricercatori di produrre questi peptidi mirati. Idealmente, lui dice, un giorno sviluppare peptidi che legano e inibiscono la tua proteina preferita potrebbe essere facile come eseguire un programma per computer, o di routine come la progettazione di un primer per il DNA.

Secondo Keating, anche se quel tempo è ancora nel futuro, "il nostro studio è il primo passo per dimostrare questa capacità su un problema di modesta portata".

Questa storia è stata ripubblicata per gentile concessione di MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un popolare sito che copre notizie sulla ricerca del MIT, innovazione e didattica.