Designte Proteinporen mit maßgeschneiderter Geometrie
Design of de novo protein pores with custom geometries
Wissenschaftsdisziplinen
Biologie (75%); Informatik (25%)
Keywords
-
Protein Design,
Protein Pores,
Computational Design,
Rosetta,
Protein-Protein Interactions,
Protein Self Assembly
Die Bausteine der Natur, Proteine, sind aus Aminosäuren aufgebaut, die sich zu einer spezifischen dreidimensionalen Struktur zusammenlagern. Diese spezifische Struktur von Proteinen erlaubt ihnen nahezu alle lebenswichtigen Prozesse in einer Zelle zu übernehmen. Die Abfolge der Aminosäuren auf einer Kette wird Aminosäuresequenz genannt und stellt die Primärstruktur von Proteinen dar, die alle notwendigen Informationen zur Faltung der finalen Struktur beinhaltet. Paradoxerweise ist die Anzahl der Möglichkeiten, die eine Aminosäuresequenz hat sich in eine definierte Struktur zu falten so groß, dass selbst kleine Proteine länger als das Alter unseres Universums brauchen würden, um alle möglichen Konformationen zu durchlaufen. Dieses Paradoxon wird als das Protein-Faltungs-Problem beschrieben. Die Lösung dieses Problems stellte neue Wege bereit um Proteine für spezifische Aufgaben und mit charakteristischen Strukturen herzustellen. Schon seit geraumer Zeit werden Proteine in der Biotechnologie, chemischen Industrie oder Pharmazie eingesetzt um neue Materialien, Medikamente und Biokatalysatoren herzustellen, und zur biologischen Dekontaminierung verwendet. Der größte Vorteil dabei ist, dass für die Herstellung von Proteinen weder viel thermische Energie aufgewandt werden muss, noch eine Menge giftiger Abfall anfällt. Für moderne Anwendungen müssen Biomaterialien dieser Art sehr stabil sein. Natürlich vorkommende Proteine sind allerdings oft sehr fragil und kommen daher für solche Anwendungen nicht in Frage. In diesem Projekt werden wir eine von uns entwickelte Methode nutzen und weiterentwickeln, die es uns ermöglicht außergewöhnlich stabile Proteine mit speziellen Strukturen am Computer zu berechnen und anschließend im Labor zu untersuchen. Dazu haben wir Gleichungen, die erstmals von Francis Crick im Jahr 1953 formuliert wurden und die es erlauben helikale Proteinstrukturen akkurat zu beschreiben verwendetundmit modernsten Computersimulationenvon Proteinen kombiniert. Diese Herangehensweise ermöglicht es uns Proteine von beliebiger Größe und Gestalt zu designen - die neu erschaffenen Proteine sind stabil bei Temperaturen über 95C und unter hoch degradierenden Bedingungen, was sie zu idealen Kandidaten für die Weiterentwicklung von Biomaterialen macht. Wir werden uns die außergewöhnliche Stabilität und beliebige Form dieser neuartigen Proteine zu Nutze machen, um Proteinporen zu entwickeln und deren biochemische und biophysikalische Eigenschaften erforschen. Das Projekt fokussiert sich auf Proteingeometrien, die speziell zur Filterung von giftigen Stoffen wie z.B. Quecksilber aus Wasser oder aber auch zur Identifizierung von DNA-Sequenzen genutzt werden können.
Die Bausteine der Natur, Proteine, sind aus Aminosäurenketten aufgebaut, in der sich die individuellen Aminosäurereste zu einer spezifischen dreidimensionalen Struktur zusammenlagern. Diese spezifische Struktur von Proteinen erlaubt ihnen nahezu alle lebenswichtigen Prozesse in einer Zelle zu übernehmen. Seit den Anfängen der Proteinforschung ist klar, dass Proteine über ein enormes Potenzial verfügen, um eine Vielzahl biomedizinischer und biotechnologischer Probleme zu lösen. Dies ist der Hauptgrund dafür, dass sie in großem Umfang z. B. als Arzneimittel zur Behandlung von Krankheiten oder zur Herstellung hochreiner chemischer Verbindungen eingesetzt werden. Unser Hauptinteresse gilt dem de novo Proteindesign - einem Bereich, in dem Grundsätze der Proteinbiochemie und -biophysik genutzt werden, um eine Aminosäuresequenz mit minimaler Energie zu identifizieren, die es dem Protein ermöglicht, sich genau in die gewünschte Form zu falten und die vorgesehene Funktion zu erfüllen. In diesem Projekt konnten wir zeigen, dass es möglich ist, genetisch kodierte, große helikale Proteinstrukturen zu entwerfen, die löslichen Proteinporen mit atomarer Genauigkeit ähneln. Dazu verwendeten wir eine Methode, die eine Reihe von parametrischen Gleichungen verwendet, welche die Geometrien helikaler Proteinstrukturen genau beschreiben. Kombiniert mit einem Algorithmus zum Aminosäuresequenzdesign erlaubt uns dies die Faltung der geplanten Proteine rechnerisch zu untersuchen. Die daraus resultierenden designten Proteine zeigten eine sehr hohe thermodynamische Stabilität, wobei ihre experimentell ermittelten Strukturen nahezu identisch mit den Designmodellen waren und die Aminosäureseitenketten zwischen den Helices nahezu perfekt miteinander interagieren. Darüber hinaus haben wir ein Tool entwickelt, das ein bekanntes Model aus dem maschinellen Lernen verwendet, um in kürzester Zeit Aminosäureaustausch-Scans über ganze Proteinsequenzen durchzuführen. Dies eröffnet Proteinbiochemikerinnen die Möglichkeit, den Aminosäuresequenzraum für individuelle Proteine in-silico zu untersuchen.
- Universität Graz
- Technische Universität Graz
- Jens Gundlach, University of Washington - Vereinigte Staaten von Amerika
Research Output
- 12 Zitationen
- 4 Publikationen
- 2 Methoden & Materialien
- 1 Software
- 2 Disseminationen
- 3 Wissenschaftliche Auszeichnungen
-
2023
Titel Affinity Maturated Transferrin Receptor Apical Domain Blocks Machupo Virus Glycoprotein Binding. DOI 10.1016/j.jmb.2023.168262 Typ Journal Article Autor Grill B Journal Journal of molecular biology Seiten 168262 -
2023
Titel ESM-Scan - a tool to guide amino acid substitutions DOI 10.1101/2023.12.12.571273 Typ Preprint Autor Totaro M -
2021
Titel A Novel High-Throughput Nanopore-Sequencing-Based Strategy for Rapid and Automated S-Protein Typing of SARS-CoV-2 Variants DOI 10.3390/v13122548 Typ Journal Article Autor Wagner G Journal Viruses Seiten 2548 Link Publikation -
2020
Titel Computational backbone design enables soluble engineering of transferrin receptor apical domain DOI 10.1002/prot.25974 Typ Journal Article Autor Sjöström D Journal Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics Seiten 1569-1577 Link Publikation
-
2023
Titel ESMScan - a computational tool to perform in-silico deep mutational scanning experiments Typ Technology assay or reagent Öffentlich zugänglich -
2021
Titel Machine learning tool for rapid identification of SARS-CoV-2 variants from nanopore sequencing data Typ Technology assay or reagent Öffentlich zugänglich
-
2019
Titel Kids University Typ Participation in an open day or visit at my research institution -
2022
Titel Lange Nacht der Forschung (long night of research) Typ Participation in an open day or visit at my research institution
-
2023
Titel Invited Lecture at the Alpbach Meeting on Coiled Coils and Fibrous Proteins 2023 Typ Personally asked as a key note speaker to a conference Bekanntheitsgrad Continental/International -
2022
Titel Best Poster Award Typ Poster/abstract prize Bekanntheitsgrad Continental/International -
2019
Titel Lecture at RosettaCon 2019 Typ Personally asked as a key note speaker to a conference Bekanntheitsgrad Continental/International