Біомаркери в харчовій науці - моделювання взаємодії
Моделювання взаємодії харчових інгредієнтів з білками
Моделювання молекулярних взаємодій (Molecular Modeling) за останні кілька десятиліть зарекомендувало себе як стандартний метод у розробці активних інгредієнтів. В Інституті харчових наук Університету Потсдама в рамках міждисциплінарних досліджень використовуються методи молекулярного моделювання для оцінки поведінки харчових речовин, що мають значення, на молекулярному рівні. Характеристика таких взаємодій разом із функціональними даними встановлених біохімічних та фізіологічних процедур тестування значно сприяють кращому розумінню значення окремих інгредієнтів у їжі для профілактики захворювань, що залежать від харчування, таких як серцево-судинні захворювання, рак, цукровий діабет та нейродегенеративні захворювання.
Що стосується біоактивних харчових інгредієнтів, то на додаток до нековалентних модифікацій слід очікувати ковалентних модифікацій. Молекули, модифіковані таким чином, також можуть бути потенційними "харчовими мішенями", до яких, подібно до "лікарських мішеней", як молекули-мішені в крові або клітинах організму, біоактивні агенти специфічно зв'язуються і тим самим викликають ефекти. Крім того, білки часто виконують свою функцію разом з іншими біомолекулами як ліганди. Ці молекули можуть бути іншими білками (білково-білкові взаємодії) або метаболітами (“взаємодія білків з невеликими молекулами”) і тому включені в найширшому розумінні у напрямку “інтерактомія”. Суттєвою відмінністю фармацевтичних досліджень є те, що зміни компонентів їжі (білків) досліджуються поза тілом, спричиненими процесами харчових технологій.
Рис.1 Представлення можливих місць для модифікації білка в білку для зберігання кави, адаптоване за [1]
Мета дослідницької діяльності молекулярного моделювання базується на концептуальному та аналітично-експериментальному підході, що характеризує взаємодію харчових компонентів та метаболітів з різними білками. Поширеними методами молекулярного моделювання є стикування (ліганд на мішені; білок/білок), дослідження молекулярної динаміки та гомологічне моделювання білків. Ці методи будуть представлені на кількох прикладах нашого дослідження.
Докінг-дослідження молекулярної динаміки білків кави
Кава називається насінням роду Coffea, яке звільнилося від шкірки плодів та насіння. Білки, що зберігаються в насінні, складають найбільшу частку від загального вмісту білка. Основною фракцією є глобулярний білок 11S, який є гексамером. Шість субодиниць площею приблизно 58 кДа можуть бути розділені на α та β субодиницю за умов відновлення. Кава в зернах відноситься до продуктів, багатих хлорогеновою кислотою. Однією з властивостей таких фенольних сполук є їх сприйнятливість до окислення. Це забезпечує реакції після збору врожаю (у фазі дозрівання та після збору врожаю) з білками кави. У процесі обробки та зберігання фенольні компоненти рослинної їжі можуть реагувати з амінокислотами білків у продуктах.
Рис. 2 Вихід Т3 з ТТР. Показана молекулярна поверхня навколо вихідного каналу. Ви бачите, що середовище змінюється від ліпофільного (зеленого) до гідрофільного (золота). Нейтральні або менш виражені властивості показані білим або світлішим кольором. Детальнішу інформацію можна знайти в [4].
Такі реакції можуть змінити фізико-хімічні властивості білків та їх харчову цінність. Білки мають різні реакційно-здатні побічні групи (тіол, гідроксил, аміногрупи), з якими вони можуть вступати в ковалентну та нековалентну взаємодію з фенольними сполуками. Результати демонструють велике і дуже неоднорідне утворення аддуктів з бічними ланцюгами амінокислот лізину та цистеїну (Cys). Був створений каталог різних продуктів реакції, і такі реакційні можливості були локалізовані та змодельовані в зелених зернах кави. Для цього спочатку був змодельований кавовий білок (гомологічна модель на основі шаблонів PDB: 3FZ3-BD, 2D5F-B та 3C3V-A (мономер) та 3KSC, 2E9Q та 1UD1 (тример); база даних про білок бази даних pdb - http: // www .pdb.org/pdb/home/home.do), що визначає «фармакофор» на бічних ланцюгах реакційноздатних амінокислов як допоміжну функцію та моделює реакцію або модифікацію кавового білка за допомогою стикувальних досліджень. Деталі підходів описані в [1], а на рис. 1 показані можливі модифікації білка в кавових білках.
Рис. 3 Початкова структура від Hanson et al. [6]; Остаточна структура нещодавно розрахованого кольорового золота S1P1; Помилка в стартовій структурі; остаточно перерахували позиції. A) Стартова модель Pdb 3V2Y, B) Кінцева модель S1P1
"Керована" (контрольована) молекулярна динаміка на прикладі транстиретину
Транстиретин (TTR) - це еволюційно висококонсервований транспортний білок для гормонів щитовидної залози (T3, T4) та ретинолу (у комплексі з RBP4), який зустрічається у людини в крові та лікворі [2]. Це гомотетрамер, субодиниці якого складаються з 127 амінокислот і який має високу частку β-листкових структур [3]. Зараз велика кількість рентгенівських структур відома як TTR. Дотепер у значній мірі використовувались стандартні методи молекулярного моделювання (стикування; гомологічне моделювання, дизайн білка). Для того, щоб дослідити вплив посттрансляційної модифікації білка (PTM) на транспорт гормонів щитовидної залози з TTR, був використаний метод «керованої» молекулярної динаміки (SMD).
Цей підхід пропонує можливість дослідити динаміку між зв'язуванням та дисоціацією біомолекулярної системи, а в нашому випадку дослідити швидкість виходу T3/T4 та його взаємодію з різним чином модифікованим TTR. За допомогою цього методу ми змогли довести, що ПТМ мають значний вплив на швидкість, з якою гормон щитовидної залози виходить зі свого зв'язуючого положення. Це обумовлено, з одного боку, взаємодією білка зі мінливими лігандами, а з іншого - змінами, що відбуваються у вихідному каналі, які можуть зайти настільки далеко, що він закритий. Це можна ввести в контекст гіпо- та гіпертиреозу. Малюнок 2 показує маршрут, який пройшов T3 від TTR.
Рис. 4 Етапи процесу розробки гомологічної моделі
Моделювання гомології та дослідження стикування/зв'язування рецептора сфінгозин фосфату
Сфінгозин-1-фосфатні рецептори (S1P1 - S1P5) - це зв’язані з мембраною рецептори, пов’язані з G-білком, які віднесені до класу A (родопсиноподібні). Нативним лігандом цих рецепторів є сфінгозин-1-фосфат (S1P). Рецептори S1P регулюються S1P і тому підлягають аутокринній і паракринній регуляції з внутрішньоклітинним та позаклітинним ефектами. S1P опосередковує численні фізіологічні ефекти в організмі, а також бере участь у патофізіологічних змінах. S1P має особливе значення в імунологічних процесах. Зв’язуючись із рецептором S1P1, він відповідає за циркуляцію лімфоцитів між кров’ю, лімфою та лімфатичними вузлами. Це призвело до впровадження нового препарату, фінголімоду, для лікування розсіяного склерозу.
Рис. 5 Прив'язка "з'єднань метеликів" до S1P1, пор. [5]
Майкл А. Хенсон та співавт. опублікував рентгенівську структуру S1P у науковій роботі в 2012 році. Дозвіл структури був близько 3 Å. Для наших досліджень ми використовували опубліковану структуру 3V2W (рис. 3а, код Pdb - http://www.pdb.org/pdb/home/home.do) [6]. S1P1 сплавляли з лізоцимом Т4, щоб отримати стабільну структуру білка для кристалізації (рис. 3). Щоб мати структуру, придатну для наших досліджень, дефекти рентгенівської структури та злитого білка повинні були бути видалені. Для цього був використаний комбінований процес гомологічного моделювання - MD-розрахунки “Induced Fit” стикування (Induced Fit: білок є структурно гнучким, як ліганд, що досліджується). Ця процедура була результатом відносно низької роздільної здатності рентгенівської структури. Потім модель гомолога була створена відповідно до процедурних етапів, які ми протестували (рис. 4, блок-схема).
Потім розроблену нами модель може бути використана для дослідження нових потенційних лігандів на S1P1. За допомогою цієї моделі рецепторів можна було б показати, що нові "сполуки метеликів" (подальші розробки імуномодулюючого фінголімоду - FTY720) здатні пристикувати до рецептора S1P1 (рис. 5) [5].
Ці кілька прикладів показують, що нові взаємозв'язки між споживанням різних харчових інгредієнтів, їх метаболітами та їх взаємодією з білками чудово представлені за допомогою молекулярного моделювання для характеристики впливу на певні захворювання та, таким чином, внеску в їх запобігання та виявлення причин.
(Перша публікація статті: Homann, T., Rawel, H. M., Schweigert, F. J., Kleuser, B. (2015) labor & more 1, 18–22)
Категорія: Харчові науки | Інтерактомія