Новости и мнения

Инженерные белки для борьбы с гриппом

Исследователи разработали новые белки, способные нейтрализовать ключевой белок гриппа.

Вычислительные биологи разработали и создали два новых белка, которые прочно связываются с важнейшим белком гриппа, который позволяет вирусу проникать в клетки. Новые исследования, созданные с помощью более чем 200 000 персональных компьютеров по всему миру, могут однажды стать эффективной противовирусной терапией, согласно исследованию, опубликованному сегодня (12 мая) в журнале Science .

Чтобы спроектировать белки для взаимодействия с желаемой мишенью, такой как белок патогена, исследователи могут сканировать обширные библиотеки белковых структур в поисках нескольких, которые примерно дополняют молекулу-мишень, а затем слегка подправить эти структуры, чтобы получить более плотную посадку. Альтернативно, они могут вводить патоген животному, чтобы заставить его иммунную систему реагировать на мишень, а затем выбирать из антител, которые генерируются.

Хотя первый подход предоставляет исследователям контроль над тем, где и как сконструированные белки будут связываться с мишенью, они могут не так сильно связываться с мишенью. Последний, более «естественный» подход, с другой стороны, может давать антитела, которые имеют высокое сродство к молекуле-мишени, но исследователи практически не контролируют динамику связывания.

Но с быстро развивающимися молекулами-мишенями, такими как поверхностный белок вируса гриппа, гемагглютинин, который имеет большую площадь, которая постоянно мутирует и изменяется, чтобы избежать связывания антител, даже антитела, которые хорошо связываются, часто оказываются устаревшими со временем.

Чтобы решить эту проблему, вычислительный биолог Дэвид Бейкер из Вашингтонского университета и его коллеги решили сосредоточиться на области гемагглютинина, которая имеет тенденцию быть достаточно стабильной и сохраняется среди многих штаммов гриппа. Было показано, что антитела, которые связываются с этой областью, предотвращают слияние вируса с его мембраны с клеткой-хозяином и вызывают инфекцию.

Чтобы нацелиться на эту область белка, исследователи должны были работать над проблемой в обратном порядке, сначала ища «укромные уголки» в той области, где белок сможет закрепиться, объяснил Бейкер, а затем идентифицируя цепочки аминокислот которые могли бы поместиться в этих пространствах и действовать как крючки.

Как только они создали целую библиотеку этих крючков, они искали белки с известными структурами для тех, которые примерно соответствовали бы конформации гемагглютинина и служили в качестве основных белковых тел для удержания крючков.

Затем исследователи изменили ориентацию и последовательность этих каркасных белков, чтобы удерживать крючки в положениях, чтобы они могли взаимодействовать с гемагглютинином. Для этого важного, трудоемкого шага исследователи обратились к общественности за помощью в решении и оптимизации трехмерных структур белков. Около 250 000 добровольцев загрузили бесплатное программное обеспечение, разработанное лабораторией Бейкера, под названием Rosetta @ home, которое позволяло их персональным компьютерам дома предоставлять вычислительную мощность для сложных вычислений.

«Подход к разработке был действительно экстраординарным», – сказала Таня Кортемме, вычислительный биолог из Калифорнийского университета в Сан-Франциско, которая не участвовала в исследовании. «Они перевернули проблему, сначала обнаружив боковые цепи аминокислот, которые образовывали нужные им взаимодействия, а затем нашли основную цепь, которая могла бы отображать эти боковые цепи».

Всего исследователи придумали около 80 новых белков. Однако при экспрессии на мембранах дрожжей только два были способны связываться с гемагглютинином, и сила связывания должна была быть дополнительно улучшена путем незначительного изменения аминокислотных последовательностей.

«Уровень успеха все еще очень низок», – сказал Бейкер. Но сравнивая кристаллическую структуру одной из двух конструкций, которые связывают гемагглютинин с первоначальной вычислительной моделью, из которой был сконструирован белок, он обнаружил, что они по существу наложены друг на друга, что является чрезвычайно редким достижением в разработке белка de novo. Таким образом, хотя модель все еще нуждается в улучшении, она смогла успешно предсказать взаимодействие между двумя белками.

Тот факт, что исследователи создали две совершенно разные конструкции, которые работали для одной и той же цели, также вызывает большой оптимизм, добавил Караниколас, который сделал свой постдок в лаборатории Бейкера в Вашингтонском университете. «Настоящая сила этого метода в том, что он позволяет контролировать дизайн на самых ранних стадиях».

Fleishman, SJ, et al., “Вычислительный дизайн белков, нацеленных на консервативную область ствола гемагглютинина гриппа”, Science, 332: 816-21, 2011

Обсуждение

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *