Computational redesign of protein

Computational redesign of proteinprotein interaction specificity
Tanja Kortemme, Lukasz A . Joachimiak, Alex N. Bullock,
Aaron D. Schuler, Barry L. Stoddard & David Baker
Präsentation: Bettina Schneider
13.06.2005
Modulation of Protein-Protein Interactions
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Inhalt
„ Einleitung
„ Methoden
„ Ergebnisse
„ Zusammenfassung
„ Referenzen
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Modulation of Protein-Protein Interactions
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Einleitung
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Modulation of Protein-Protein Interactions
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Computational Redesign
„ Einleitendes Beispiel:
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Computational Redesign
„ 4 Studien über computational design von
Protein-Protein WW-Spezifität:
1.
2.
3.
4.
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Shifman and Mayo
Reina et al.
Havranek and Harbury
Kortemme et al.
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1. Shifman and Mayo
„ Zeigten, dass Computational Protein interface
Design benutzt werden kann, um eine
ähnliche Affiniät zur Wildtyp WW zu erhalten
(-> Nanomolarer Bereich)
„ Zeigten außerdem, dass Bindungsspezifiät
durch explizite Optimierung einer Ligandenbindungsstelle erreicht werden kann.
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2. Reina et al.
„ Überarbeitung eines kleinen Protein-Protein WW
„
„
„
„
Motivs (bezeichnet als PDZ Domäne )
Verwendet, um neuartige Peptid - Target –
Sequenzen zu binden
Ziel:Entwicklung einer ‘Sensor‘-PDZ Domäne
Ablauf: Entwicklung der 3 verschiedenen PDZKonsruktionen , die 6 oder 7 Mutationen enthalten,
die die 3 Target-Peptide binden
Fazit: Methode anwendbar , um existierende
Schnittstellen zu überarbeiten (aufweisen geänderter
Spezifität )
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3. Havranek and Harbury
„ Entwicklung einer Strategy, die explizit negatives Design
„
„
„
„
in Betracht zieht
Algorithmus maximiert freien Energieunterschied
zwischen erwünschten Konformationen und
konkurrierenden Konformationen
Vergleich zwischen vorausgesagten und berechneten
Bindungsenergien, die verschiedene Energiefunktionen
benutzen
Optimierung der benutzten Rotamere für Target
Rückgrad-Konformation .
Ergebnis: Explizite Selektion von verwandten Sequenzpaaren in Abhängigkeit der cross-Reaktivierung mit
anderen Schnittstellen
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4. Kortemme et al.
„ Entwicklung einer generellen Strategie für das redesign
existierender Protein-Protein Komplexe, um neue und
orthogonale Paare von wechselwirkenden Proteinen zu
erzeugen
„ Dabei werden beide Partner im Komplex redesigned.
„ 2 Schritte:
1.
2.
Computational Screening identifiziert Mutationen im ersten
Partner, die die Schnittstelle erheblich entstabilisieren
Für jede Mutation im ersten Partner wird eine
Sequenzänderung im zweiten Partner gefunden
(Screening für niedrige Energiesequenzen mit
computational Design) screening for
„ Auswahl von redesigned Paaren, die Unterschiede in der
freien Bindungsenergie
Modulation ofmaximieren.
Protein-Protein Interactions
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Ziel
„ Redesign der DNase-immunity
Proteinschnittstelle ,um neue spezifische
Paare zu entwerfen , die stärker miteinander
wechselwirken als mit ihrem Wildtyp Duplikat.
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Modell-System (1)
„ Komplex zwischen
unspezifischer
bacteriellerDNase
(colicin E7) und seinem
fest gebundenen
Inhibitor (immunity
protein Im7)
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Modell-System (2)
„
Günstiges Modell , weil:
1.
E7/Im7 Paar gehört zu der Familie der interagierenden
Bakterienproteinen:
„
„
2.
Aussergewöhnlich spezifisch für ihre
verwandten Partnerproteine
Binden mit hoher Affinität
Biologische Funktion des Colicin-Proteins:
„
„
cytotoxisch in Abwesenheit eines
intrazelluären verwandten immunity
Proteins
Bereitstellung eines Assays um
veränderte Spezifität in vivo zu testen
3.
Colicine mit geänderter Spezifität können potentiell als
antibakterielle Mittel genutzt werden
4.
…..
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Methoden
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Computational Design Strategie (1)
„ Annahme: Im Durchschnitt sind die
Proteinsequenzen und die
Proteinschnittstellen optimiert.
„ Anhand der Strukturen hat man
Energiefunktionen parametrisiert und getestet
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Computational Design Strategie (2)
„ Um neue Protein-Protein Paare mit neuer
Spezifität zu entwerfen, benötigt die
verwendete Designstragie sowohl positives
als auch negatives Design:
„
Identifizierung von Sequenzstörung im
Komplex
„ Generelles Design:
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Computational Design Strategie (3)
1.
2.
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Schnittstellenresiduen für anfängliche Störungen im
Partner I wurden ausgewählt.
-> Auswahl der Residuen, die side chain-side chain
Kontakte über die Schnittstelle formen
Benutzen des Computational Screening um Mutationen
an diesen Positionen zu finden
-> dies geschieht durch das Erstellen aller möglichen
Mutationen im Partner I und das redesignen der
Schnittstellenresiduen in Partner II
Gefundene Positionen sind solche die die berechneten
freien Energieunterschiede zwischen der mutierten Partner
I - Wildtyp Partner II Schnittstelle und der mutierten
Partner I - redesigned Partner II interface maximieren
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Computational Design Strategie (4)
3.
4.
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Aminosäurenänderungen der
Schnittstellenresiduen in beiden Partnern
wurden zu kompletten redesigns
zusammengefügt
Optimierung der Seitenkettenkonformationen
aller Kombinationen
Berechnung der freien Bindungsenergien aller
optimierter Kombinationen
Auswahl der Sequenzen mit den höchsten
vorhergesagten Affiniäten
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Freie Energiefunktion (1)
„ Was versteht man unter der freien
Energiefunktion ?
„
Linearkombination aus:
ƒ Van der Waals WW
ƒ Linearer Distanzabhängiger impulsiver Term
ƒ Orientierungsabhängiger Term für verschiedene HBindungen
ƒ Solvatationsmodell
ƒ Verschiedene abgeleitete Energien
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Freie Energiefunktion (2)
„ Bedeutung der einzelnen Terme:
„
W: relative Gewichte der verschiedenen Energien
ELJattr: attraktiver Part des Lennard-Jones-Potentials
„ ELJrep: repulsiver Term
„ EHB: H-Bindungspotential (unterteilt in Seitenketten„
Rückgrad und Seitenketten-Seitenketten,RückgradRückgrad)
Ecoul: Coulomb Energie
„ Gsol: Solvatationsmodell
„ E(aa): bezieht sich auf den Torsionswinkel (abhängig von
„
AS-Typ)
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„
Erot: Rotationsenergie
„
X:Referenzenergie
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Freie Energiefunktion (3)
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Weitere Methoden
1) Konstruktion des DNase-Immunity Protein2)
3)
4)
5)
6)
7)
8)
Designs
Purifikation and Separation der Komplexe
Toxicity plate assay
In vitro DNase activity
SPR binding analysis
Fluorescence binding analysis
Kristallisation und Datenkollektion
Datenverbesserung und Modellbildung
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Ergebnisse
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Ergebnisse (1)
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Ergebnisse(2)
„ In vivo cell death assay
„ Vergleich der relativen
Immunität von Zellen,
die Im7_A1 und Im7_A2
zu E7_WT und E7_A
toxin exprimieren
„ Ergebnis:
„
„
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Schutz gegen E7_A
Je höher die
Konzentration, desto
höher die Anfälligkeit
für E7_WT Protein
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Ergebnisse (3)
„ Struktur des
E7_C/Im7_C
Komplexes
„
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Wahl dieses
Komplexes, da die
anderen im Test
nicht kristallisierten
(Grund:Seite 1
enthält Mutationen,
die Kristallkontakte
verändern)
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Ergebnisse(4)
„ Überlagerung des
experimentell bestimmten
Schnittstelle des
E7_C/Im7_C Komplexes
mit dem Computermodell
zeigt eine gute
Übereinstimmung
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Ergebnisse (5)
„ Ansicht der Seitenkettenkonformationen und
Wechselwirkungen der 3 Schnittstellenmutanten
K528Q , T539R und D35Y
„ Links: experimentelle Modell
„ Rechts: designed Modell
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Zusammenfassung
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Zusammenfassung (1)
„ Redesign Strategie zusammen mit
Energiemodell prophezeien neue Im7
immunitiy Proteinsequenzen
„ Beschreibung des Computational Design und
struktureller Verifikation des neuen ProteinProtein Paares welches sowohl in vivo als
auch in vitro funktional und spezifisch ist
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Zusammenfassung(2)
„ Entwicklung einer ‘computational second-site
suppressor‘ Strategie
→ Redesign der Spezifität einer
Protein-Protein Schnittstelle
→ Entwurf eines neuen DNase-Inhibitor
Proteinpaares, welches besonders gut
wechselwirkt
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Referenzen
„ Computational redesign of protein-protein interaction
specificity (Tanja Kortemme, Lukasz A . Joachimiak, Alex N. Bullock, Aaron D.
Schuler, Barry L. Stoddard & David Baker)
„ Computational design of protein-protein interactions
(Tanja Kortemme & David Baker)
„ A simple physical model for binding energy hot spots
in protein-protein complexes (Tanja Kortemme & David Baker)
„ The crystal structure of the DNase domain of colicin
E7 in complex with its inhibitor Im7 protein (Tzu-Ping Ko,
Chen-Chung Liao, Wen-Yen Ku, Kin-Fu Chak and Hanna S Yuan)
„ An Orientation-dependent Hydrogen Bonding
Potential Improves Prediction of Specificity and
Structure for Proteins and Protein-Protein Complexes
(Tanja Kortemme, Alexandre V. Morozov and David Baker)
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DANKE
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