Что значит сворачивание белка

Так что же это всё-таки такое, «фолдинг белков»?

В текущей пандемии COVID-19 появилось много проблем, на которые хакеры с удовольствием набрасывались. От лицевых щитков, распечатанных на 3D-принтере и медицинских масок домашнего изготовления до замены полноценного механического аппарата искусственной вентиляции лёгких – этот поток идей вдохновлял и радовал душу. В то же самое время были попытки продвинуться и в другой области: в исследованиях, нацеленных на борьбу непосредственно с самим вирусом.

Судя по всему, наибольший потенциал для остановки текущей пандемии и опережения всех последующих есть у подхода, пытающегося докопаться до самого истока проблемы. Этот подход из разряда «узнай своего врага» исповедует вычислительный проект Folding@Home. Миллионы людей зарегистрировались в проекте и жертвуют часть вычислительных мощностей своих процессоров и GPU, создав таким образом крупнейший [распределённый] суперкомпьютер в истории.

Но для чего конкретно используются все эти экзафлопы? Почему нужно бросать такие вычислительные мощности на фолдинг [укладку] белков? Какая тут работает биохимия, зачем вообще белкам нужно укладываться? Вот краткий обзор фолдинга белков: что это, как он происходит и в чём его важность.

Для начала самое важное: зачем нужны белки?

Белки — жизненно необходимые структуры. Они не только дают строительный материал для клеток, но и служат ферментами-катализаторами практически всех биохимических реакций. Белки, будь они структурными или ферментными, представляют собой длинные цепочки аминокислот, расположенных в определённой последовательности. Функции белков определяются тем, какие аминокислоты расположены в определённых местах белка. Если, к примеру, белку необходимо связываться с положительно заряженной молекулой, место соединения должно быть заполнено отрицательно заряженными аминокислотами.

Чтобы понять, как белки получают структуру, определяющую их функцию, нужно пробежаться по основам молекулярной биологии и информационному потоку в клетке.

Производство, или экспрессия белков начинается с процесса транскрипции. Во время транскрипции двойная спираль ДНК, содержащая в себе генетическую информацию клетки, частично расплетается, давая доступ азотных оснований ДНК ферменту под названием РНК-полимераза. Задача РНК-полимеразы состоит в том, чтобы сделать РНК-копию, или транскрипцию, гена. Эта копия гена под названием матричная РНК (мРНК), представляет собой одинарную молекулу, идеально подходящую для управления внутриклеточными белковыми фабриками, рибосомами, которые занимаются производством, или трансляцией белков.

Рибосомы ведут себя как сборочные приспособления – они захватывают шаблон мРНК и сопоставляют его другим небольшим кусочкам РНК, транспортным РНК (тРНК). У каждой тРНК есть две активные области – секция из трёх оснований под названием антикодон, которая должна совпадать с соответствующими кодонами мРНК, и участок для связывания аминокислоты, специфичной для этого кодона. Во время трансляции молекулы тРНК в рибосоме случайным образом пытаются связаться с мРНК при помощи антикодонов. В случае успеха молекула тРНК присоединяет свою аминокислоту к предыдущей, формируя очередное звено в цепочке аминокислот, закодированной мРНК.

Эта последовательность аминокислот является первым уровнем структурной иерархии белка, поэтому и называется его первичной структурой. Вся трёхмерная структура белка и его функции напрямую происходят от первичной структуры, и зависят от различных свойств каждой из аминокислот и их взаимодействия между собой. Не будь этих химических свойств и взаимодействий аминокислот, полипептиды так и оставались бы линейными последовательностями без трёхмерной структуры. Это можно увидеть каждый раз во время готовки еды – в этом процессе происходит тепловая денатурация трёхмерной структуры белков.

Дальнодействующие связи частей белков

Следующему уровню трёхмерной структуры, выходящему за рамки первичной, дали хитроумное название вторичной структуры. В неё входят водородные связи между аминокислотами относительно близкого действия. Основная суть этих стабилизирующих взаимодействий сводится к двум вещам: альфа-спирали и бета-листу. Альфа-спираль образует туго скрученный участок полипептида, а бета-лист – гладкую и широкую область. У обоих образований есть как структурные, так и функциональные свойства, зависящие от характеристик составляющих их аминокислот. К примеру, если альфа-спираль в основном состоит из гидрофильных аминокислот, как аргинин или лизин, то она, скорее всего, будет участвовать в водных реакциях.

Альфа-спирали и бета-листы в белках. Водородные связи формируются во время экспрессии белка.

Эти две структуры и их комбинации формируют следующий уровень структуры белка — третичную структуру. В отличие от простых фрагментов вторичной структуры, на третичную структуру в основном влияет гидрофобность. В центрах большинства белков содержатся аминокислоты с высокой гидрофобностью, типа аланина или метионина, и вода исключается оттуда из-за «жирной» природы радикалов. Эти структуры часто появляются в трансмембранных белках, встроенных в двойную липидную мембрану, окружающую клетки. Гидрофобные участки белков остаются термодинамически стабильными внутри жировой части мембраны, а гидрофильные участки белка подвергаются воздействию водной среды с обеих её сторон.

Также стабильность третичных структур обеспечивают дальнодействующие связи между аминокислотами. Классическим примером таких связей служит дисульфидный мостик, часто возникающий между двумя радикалами цистеинов. Если в парикмахерской во время процедуры перманентной завивки волос какого-нибудь клиента вы чувствовали запах, немного напоминающей тухлые яйца, то это была частичная денатурация третичной структуры содержащегося в волосах кератина, проходящая посредством уменьшения дисульфидных связей при помощи содержащих серу тиольных смесей.

Третичную структуру стабилизируют дальнодействующие взаимодействия, типа гидрофобности или дисульфидных связей

Дисульфидные связи могут возникать между цистеиновыми радикалами в одной полипептидной цепочке, или между цистеинами из разных полных цепочек. Взаимодействия между разными цепочками формируют четвертичный уровень белковой структуры. Прекрасным примером четвертичной структуры служит гемоглобин у вас в крови. Каждая молекула гемоглобина состоит из четырёх одинаковых глобинов, частей белка, каждый из которых удерживается в определённом положении внутри полипептида дисульфидными мостиками, а также связан с молекулой гема, содержащей железо. Все четыре глобина связаны межмолекулярными дисульфидными мостиками, а вся молекула целиком связывается сразу с несколькими молекулами воздуха, вплоть до четырёх, и способна отпускать их по необходимости.

Моделирование структур в поисках лечения болезни

Полипептидные цепочки начинают укладываться в итоговую форму во время трансляции, когда растущая цепочка выходит из рибосомы – примерно как отрезок проволоки из сплава с эффектом памяти может принимать сложные формы при нагреве. Однако, как всегда в биологии, всё не так просто.

Во многих клетках перед трансляцией транскрибированные гены подвергаются серьёзному редактированию, значительно меняющему основную структуру белка по сравнению с чистой последовательностью оснований гена. При этом трансляционные механизмы часто заручаются помощью молекулярных сопровождающих, белков, временно связывающихся с нарождающейся полипептидной цепочкой, и не дающих ей принимать какую-либо промежуточную форму, из которой они потом не смогут перейти к окончательной.

Это всё к тому, что предсказание окончательной формы белка не является тривиальной задачей. Десятилетиями единственным способом изучения структуры белков были физические методы типа рентгеновской кристаллографии. Только в конце 1960-х биофизические химики начали строить вычислительные модели фолдинга белка, в основном сконцентрировавшись на моделировании вторичной структуры. Этим методам и их потомкам требуются огромные объёмы входных данных в дополнение к первичной структуре – к примеру, таблицы углов связи аминокислот, списки гидрофобности, заряженные состояния и даже сохранение структуры и функционирование на эволюционных временных отрезках – и всё для того, чтобы догадаться, как будет выглядеть окончательный белок.

Сегодняшние вычислительные методы предсказания вторичной структуры, работающие, в частности, в сети Folding@Home, работают примерно с 80% точностью – что довольно неплохо, учитывая сложность задачи. Данные, полученные предсказательными моделями по таким белкам, как белок шипов SARS-CoV-2, будут сопоставлены с данными физического изучения вируса. В итоге можно будет получить точную структуру белка и, возможно, разобраться в том, как вирус прикрепляется к рецепторам ангиотензинпревращающего фермента 2 человека, находящимся в дыхательных путях, ведущих внутрь тела. Если мы сможем разобраться в этой структуре, мы, вероятно, сумеем найти лекарства, блокирующие связывание и предотвращающие инфицирование.

Исследования фолдинга белка лежат в самом сердце нашего понимания такого количества заболеваний и инфекций, что даже когда мы при помощи сети Folding@Home придумаем, как победить COVID-19, за взрывным ростом которого мы наблюдаем в последнее время, эта сеть не будет долго простаивать без работы. Это исследовательский инструмент, отлично подходящий для изучения белковых моделей, лежащих в основе десятков заболеваний, связанных с неправильным фолдингом белков – например, с болезнью Альцгеймера или с разновидностью болезни Крейтцфельдта — Якоба, которую часто некорректно именуют коровьим бешенством. И когда неизбежно появится очередной вирус, мы уже будем готовы снова начать с ним борьбу.

Источник

Сворачивание белка

Денатурация белков (от лат. de- — приставка, означающая отделение, удаление и лат. nature — природа) — термин биологической химии, означающий потерю белковыми веществами их естественных свойств (растворимости, гидрофильности и др.) вследствие нарушения пространственной структуры их молекул.

Процесс денатурации отдельной белковой молекулы, приводящий к распаду её «жёсткой» трёхмерной структуры, иногда называют плавлением молекулы.

Механизмы денатурации

Практически любое заметное изменение внешних условий, например, нагревание или обработка белка кислотой приводит к последовательному нарушению четвертичной, третичной и вторичной структур белка. Обычно денатурация вызывается повышением температуры, действием сильных кислот и щелочей, солей тяжелых металлов, некоторых растворителей (спирт), радиации и др.

Денатурация часто приводит к тому, что в коллоидном растворе белковых молекул происходит процесс агрегации частиц белка в более крупные. Визуально это выглядит, например, как образование «белка» при жарке яиц.

Ренатурация

Ренатурация — процесс, обратный денатурации, при котором белки возвращают свою природную структуру. Нужно отметить, что не все белки способны ренатурировать; у большинства белков денатурация необратима.

См. также

Wikimedia Foundation . 2010 .

Полезное

Смотреть что такое «Сворачивание белка» в других словарях:

Сворачивание (биология) — Белок до и после сворачивания Сворачивание белка процесс, аналогичный денатурации белка: в коллоидном растворе белковых молекул под действием внешних воздействий происходит процесс агрегации частиц белка в более крупные. Визуально это выглядит,… … Википедия

Сворачивание — Это слово может иметь следующие значения: Сворачивание (программное обеспечение) одна из функций текстового редактора. В биологической химии: Фолдинг белка (англ. folding сворачивание) процесс формирования пространственной структуры… … Википедия

Протеин — Кристаллы различных белков, выращенные на космической станции «Мир» и во время полётов шаттлов НАСА. Высокоочищенные белки при низкой температуре образуют кристаллы, которые используют для получения модели данного белка. Белки (протеины,… … Википедия

Протеины — Кристаллы различных белков, выращенные на космической станции «Мир» и во время полётов шаттлов НАСА. Высокоочищенные белки при низкой температуре образуют кристаллы, которые используют для получения модели данного белка. Белки (протеины,… … Википедия

Полимер — (Polymer) Определение полимера, виды полимеризации, синтетические полимеры Информация об определении полимера, виды полимеризации, синтетические полимеры Содержание Содержание Определение Историческая справка Наука о Полимеризация Виды… … Энциклопедия инвестора

Цинковый палец — типа Cys2His2 включает альфа спираль и антипараллельную бета структуру. Ион цинка связан кооординационными связями с 2 остатками гистидина и 2 остатками ци … Википедия

Лейциновая застёжка-молния — Диаграмма двух параллельных белковых альфа спиралей лейциновой застёжки (вид с торца). Лейцин показан как d … Википедия

Внутриклеточная сортировка белков — (англ. protein sorting, protein targeting) процессы мечения и последующего транспорта белков в живых клетках, которые приводят к попаданию белков в определенные компартменты клетки. Синтезируемые в цитоплазме на рибосомах белки должны… … Википедия

Молоко — В этой статье не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете … Википедия

ТРАНСЛЯЦИЯ — (от лат. translatio передача), программируемый генами процесс синтеза белка. Посредством Т. осуществляется реализация генетич. информации нуклеиновых к т (см. Генетический код). По совр. представлениям, исходный ген в виде ДНК непосредственно… … Химическая энциклопедия

Источник

Алгоритм AlphaFold от DeepMind решил 50-летнюю задачу фолдинга белка

Выяснение того, в какую форму складываются белки, известное как «проблема сворачивания белков», и последние 50 лет было серьезным вопросом биологии. В DeepMind заявили, что последняя версия системы искусственного интеллекта AlphaFold помогла решить эту задачу. Прорыв признали организаторы проводимой раз в два года критической оценки прогнозирования структуры белка (CASP). В 2018 году AlphaFold уже заняла первое место на CASP.

В течение многих лет для определения структур белков использовали ядерный магнитный резонанс и рентгеновскую кристаллографию. Эти методы наряду с криоэлектронной микроскопией могут занять годы работы и требуют использования специализированного оборудования стоимостью в несколько миллионов долларов.

В своей речи на присуждении Нобелевской премии по химии 1972 года Кристиан Анфинсен высказал предположение о том, что теоретически аминокислотная последовательность белка должна полностью определять его структуру. После этого в течение почти 50 лет исследователи искали возможность предсказать трехмерную структуру белка, основываясь исключительно на его одномерной аминокислотной последовательности, с помощью компьютера.

Однако проблема заключалась в том, что белок может свернуться множеством способов. В природе белки сворачиваются спонтанно, некоторые в пределах миллисекунд.

В 1994 году профессоры Джон Моулт и Кшиштоф Фиделис основали CASP для стимулирования исследований, отслеживания прогресса и определения того, как развиваются предсказания структуры белка. CASP выбирает белковые структуры, которые только недавно были определены экспериментально в качестве объектов для команд, которые могут проверить методы прогнозирования структуры. Основным показателем, используемым CASP для измерения точности прогнозов, является Global Distance Test (GDT), который варьируется от 0 до 100. Оценка около 90 GDT неофициально считается конкурентоспособной.

Система AlphaFold получила средний балл 92,4 GDT. Даже для очень сложных белковых мишеней AlphaFold моделирует результат со средним баллом 87,0 GDT.

Свернутый белок можно рассматривать как «пространственный граф», где остатки представляют собой узлы. Для последней версии AlphaFold создали нейросетевую систему, обученную от начала до конца, чтобы интерпретировать структуру этого графа, одновременно рассуждая о неявном графе, который он строит.

Система дает надежные прогнозы базовой физической структуры белка за считанные дни. Кроме того, AlphaFold может предсказать, какие части каждой предсказанной структуры белка являются надежными, с помощью внутреннего показателя достоверности.

Систему обучили на общедоступных данных, состоящих из 170 тысяч структур белков из банка данных белков вместе с большими базами данных, содержащими последовательности белков неизвестной структуры. Она использует примерно 128 ядер TPUv3 (эквивалент 100-200 графических процессоров).

Теперь в DeepMind задумались над тем, как лучше всего обеспечить более широкий доступ к системе с возможностью ее масштабирования.

Система уже помогла предсказать несколько белковых структур вируса SARS-CoV-2, включая ORF3a, структура которого ранее была неизвестна, а также ORF8.

В октябре проект Folding@Home объявил, что нашел возможные цели для остановки вируса SARS-CoV-2. Усилия по моделированию белков зафиксировали резкое раскрытие шипов молекулы, а также изменение формы других белков, что позволило выявить более 50 «загадочных» мест. Это и есть искомые цели для разработки противовирусных препаратов.

Источник