Взаимодействия гликанов и белков

редактировать

Класс биологических межмолекулярных взаимодействий

Белок Spike (S), ответственный за связывание с рецепторами ACE2 при COVID-19. Гликаны выделены синим цветом. Структура взята из записи PDB 6VXX

Гликан-белковые взаимодействия представляет собой класс биологических межмолекулярных взаимодействий, которые происходят между свободными или связанными с белками гликанами и их родственными партнерами по связыванию. Вместе с взаимодействиями белок-белок они образуют механистическую основу для многих основных процессов клетка, особенно для взаимодействий клетки-клетки и взаимодействий клетки-хозяина. Например, SARS-CoV-2, возбудитель COVID-19, использует свой сильно гликозилированный белок-шип (S) для связывания с Рецептор ACE2, позволяющий ему проникать в клетки-хозяева. Белок-шип представляет собой тримерную структуру, каждая субъединица содержит 22 сайта N-гликозилирования, что делает его привлекательной мишенью для поиска вакцины.

Гликаны, общее название моносахаридов и олигосахаридов, представляют собой одну из основных посттрансляционных модификаций белков, вносящих свой вклад в огромную биологическая сложность жизни. Действительно, три различных гексозы теоретически могут давать от 1056 до 27 648 уникальных трисахаридов, в отличие от только 6 пептидов или олигонуклеотидов, образованных из 3 аминокислот или 3 нуклеотидов соответственно. В отличие от управляемого шаблонами биосинтеза белка, «язык» гликозилирования до сих пор неизвестен, что делает гликобиологию горячей темой текущих исследований, учитывая их распространенность в живых

Изучение взаимодействий гликанов и белков дает представление о механизмах передачи сигналов клетками и позволяет создавать более совершенные инструменты диагностики многих заболеваний, включая рак. В самом деле, не существует известных типов рака, которые не связаны с беспорядочными паттернами гликозилирования белков .

Содержание

1 Термодинамика связывания
2 Связывание с ароматическими кольцами
- 2.1 Влияние стереохимии
- 2.2 Воздействие электроники
3 Углеводсвязывающие партнеры
- 3.1 Лектины
- 3.2 Антитела
- 3.3 Лямбоди
- 3.4 Многовалентность в структуре
4 Текущие исследования
- 4.1 Гликановые массивы
- 4.2 Исследования, основанные на биоинформатике
- 4.3 Сахарный код
5 См. Также
6 Ссылки

Термодинамика связывания

Связывание гликан-связывающих белков (GBP) с гликанами можно смоделировать с помощью простого равновесие. Обозначение гликанов как $G {\ displaystyle G}$ $G$ и белков как $P {\ displaystyle P}$ $P$ :

$протеин (P) + G lycan (G) ⇌ PG {\ displaystyle Protein (P) + Glycan (G) \ rightleftharpoons PG}$ ${\ displaystyle Белок (P) + гликан (G) \ rightleftharpoons PG}$

Со связанной константой равновесия

$K a = [PG] [P] [G] {\ displaystyle K_ {a} = {\ frac {[PG]} {[P] [G]}}}$ ${\ displaystyle K_ {a} = {\ frac {[PG]} {[P] [G]}} }$

Которая перегруппирована, чтобы получить константу диссоциации $K d {\ displaystyle K_ {d}}$ $K_ {d}$ следующие биохимические правила:

$K d = [P] [G] [PG] {\ displaystyle K_ {d} = {\ frac {[P] [G]} {[PG]}}}$ ${\ displaystyle K_ {d} = {\ frac {[P] [G]} {[PG]}}}$

Учитывая, что многие GBP демонстрируют многовалентность, эту модель можно расширить для учета нескольких равновесий:

$P + G ⇌ PG {\ displaystyle P + G \ rightleftharpoons PG}$ ${\ displaystyle P + G \ rightleftharpoons PG}$

$PG + G ⇌ PG 2 {\ displaystyle PG + G \ rightleftharpoons PG_ {2}}$ ${ \ displaystyle PG + G \ rightleftharpoons PG_ {2}}$

$… {\ displaystyle \ dots}$ ${\ displaystyle \ dots}$

$PG n - 1 + G ⇌ PG n {\ displaystyle PG_ {n-1} + G \ rightleftharpoons PG_ {n}}$ ${\ displaystyle PG_ {n-1} + G \ rightleftharpoons PG_ {n}}$

Обозначение кумулятивного равновесия связывания с лигандами $i {\ displaystyle i}$ $i$ как

$P + i G ⇌ PG i {\ displaystyle P + iG \ rightleftharpoons PG_ {i}}$ ${\ displaystyle P + iG \ rightleftharpoons PG_ {i}}$

С соответствующей константой равновесия:

$β i = [PG i] [P] [G] i {\ displaystyle \ beta _ {i} = {\ frac {[PG_ {i}]} {[P] [G] ^ {i}}}}$ ${\ displaystyle \ beta _ {i} = {\ frac {[PG_ {i}]} {[P] [G] ^ {i} }}}$

И записать материальный баланс для белка ( $c P {\ displaystyle c_ {P}}$ $c_ {P}$ обозначает общую концентрацию белка):

$c P = [P] + [PG] + ⋯ + [PG n ] {\ displaystyle c_ {P} = [P] + [PG] + \ dots + [PG_ {n}]}$ ${\ displaystyle c_ {P} = [P] + [PG] + \ dots + [PG_ {n}]}$

Выражая условия через константу равновесия, получаем окончательный результат:

$c P = [P] (1 + β 1 [G] + ⋯ + β N [G] n {\ displaystyle c_ {P} = [P] (1+ \ beta _ {1} [G] + \ dots + \ beta _) {n} [G] ^ {n}}$ ${\ displaystyle c_ {P} = [P] (1+ \ beta _ {1} [G] + \ dots + \ beta _ { n} [G] ^ {n}}$

Концентрация свободного белка, таким образом:

$[P] = c P 1 + ∑ i = 1 n β i [G] i {\ displaystyle [P ] = {\ frac {c_ {P}} {1+ \ sum _ {i = 1} ^ {n} {\ beta _ {i} [G] ^ {i}}}}}$ ${\ displaystyle [P] = {\ frac {c_ {P}} {1+ \ sum _ {i = 1} ^ {n} {\ beta _ {i} [G] ^ {i}}}}}$

Если $n = 1 {\ displaystyle n = 1}$ $n = 1$ , т.е. есть только один домен углеводного рецептора, уравнение сводится к

$[P] = c P 1 + β 1 [G] {\ displaystyle [P] = {\ frac {c_ {P }} {1+ \ beta _ {1} [G]}}}$ ${\ displaystyle [P] = {\ frac {c_ {P}} {1+ \ beta _ {1} [G]}}}$

С увеличением $i {\ displaystyle i}$ $i$ концентрация свободного белка уменьшается; следовательно, видимый $K D {\ displaystyle K_ {D}}$ $K_ {D}$ также уменьшается.

Связывание ароматическими кольцами

Рис. 1. Схематическое изображение взаимодействий

CH - π {\ displaystyle CH- \ pi}

{\ displaystyle CH- \ pi}

Химическая интуиция подсказывает, что сайты связывания гликана могут быть обогащены полярными аминокислотными остатками, которые образуют нековалентные взаимодействия, такие как водородные связи, с полярными углеводы. Действительно, статистический анализ карманов связывания углеводов показывает, что остатки аспарагиновой кислоты и аспарагина присутствуют в два раза чаще, чем можно было бы предположить случайно. Удивительно, но ароматические аминокислоты отдают предпочтение еще более сильному: триптофан имеет 9-кратное увеличение распространенности, тирозин - 3-кратное увеличение и гистидин в 2 раза больше. Было показано, что основная сила - это взаимодействие $CH - π {\ displaystyle CH- \ pi}$ ${\ displaystyle CH- \ pi}$ между ароматическими $π {\ displaystyle \ pi}$ $\ pi$ система и $C - H {\ displaystyle CH}$ ${\ displaystyle CH}$ в углеводе, как показано на рисунке 1. Взаимодействие $CH - π {\ displaystyle CH- \ pi}$ ${\ displaystyle CH- \ pi}$ определяется, если $θ ⩽ 40 {\ displaystyle \ theta \ leqslant 40}$ ${\ displaystyle \ theta \ leqslant 40}$ °, $CH - π {\ displaystyle CH- \ pi}$ ${\ displaystyle CH- \ pi}$ расстояние ( расстояние от $C {\ displaystyle C}$ $C$ до $X {\ displaystyle X}$ $X$ ) меньше 4,5Å.

Эффекты стереохимии

Определение альфа- и бета-граней для глюкозы и галактозы. Стереохимическое различие для двух гексоз выделено красным.

Это взаимодействие $CH - π {\ displaystyle CH- \ pi}$ ${\ displaystyle CH- \ pi}$ сильно зависит от стереохимии элемента углевод молекула. Например, рассмотрим верхнюю ( $β {\ displaystyle \ beta}$ $\ beta$ ) и нижнюю ( $α {\ displaystyle \ alpha}$ $\ alpha$ ) грани $β {\ displaystyle \ beta}$ $\ beta$ -D-глюкоза и $β {\ displaystyle \ beta}$ $\ beta$ -D-галактоза. Было показано, что однократное изменение стереохимии у углерода C4 смещает предпочтение ароматических остатков со стороны $β {\ displaystyle \ beta}$ $\ beta$ (предпочтение глюкозы в 2,7 раза) в сторону $α {\ displaystyle \ alpha}$ $\ alpha$ сторона (14-кратное предпочтение галактозе).

Влияние электроники

Сравнение электростатических поверхностных потенциалов (ESPs) ароматических колец в триптофане, тирозине, фенилаланине и гистидине предполагает, что электронные эффекты также играют важную роль. роль в связывании с гликанами (см. рисунок 2). После нормализации электронной плотности на площадь поверхности триптофан по-прежнему остается наиболее электронно-богатым акцептором взаимодействий $CH - π {\ displaystyle CH- \ pi}$ ${\ displaystyle CH- \ pi}$ , что указывает на возможную причину его 9-кратного преобладание в карманах связывания углеводов. В целом, карты электростатического потенциала соответствуют тенденции преобладания $Trp>>Tyr>(Phe)>His {\ displaystyle {\ ce {Trp>>Tyr>(Phe)>His}}}$ ${\ce {Trp>>Tyr>(Phe)>His}}$ .

Рисунок 2. Электростатические поверхностные потенциалы (ESP) ароматических аминокислот. Области, богатые электронами, показаны красным цветом, а области, бедные электронами, - синим.

Партнеры, связывающие углеводы

Существует множество белков, способных связываться с гликанами, включая лектины, антитела, микробные адгезины, вирусные агглютинины и т. Д.

Лектины

Лектины - это общее название белков с углевод-узнающими доменами (CRD). Хотя оно стало почти синонимом гликановых белков, оно не включает антитела, которые также принадлежат к этому классу.

Лектины, обнаруженные в растениях и клетки грибов широко использовались в исследованиях как инструмент для обнаружения, очистки и анализа гликанов. Однако полезные лектины обычно имеют субоптимальную специфичность. Например, Ulex europaeus агглютинин-1 (UEA-1), лектин, выделенный из растений, способный связываться с антигеном группы крови O человека, также может связываться к неродственным гликанам, таким как 2'-фукозиллактоза, GalNAcα1-4 (Fucα1-2) Galβ1-4GlcNAc и Lewis-Y антиген.

Антитела

Хотя антитела проявляют наномолярное сродство к белковым антигенам, специфичность против гликанов очень ограничена. Фактически, доступные антитела могут связываться только <4% of the 7000 mammalian glycan antigens; moreover, most of those antibodies have low affinity and exhibit cross-reactivity.

лямбоди

В отличие от челюстных позвоночных, иммунитет которых основан на различных, разнообразных, и присоединение генных сегментов (VDJ) иммуноглобулинов, беспозвоночных беспозвоночных без челюстей, таких как минога и миксина, создают разнообразие рецепторов соматическими ДНК реаранжировка модулей лейцина -богатых повторов (LRR), которые включены в * vlr * гены (вариабельные рецепторы лейкоцитов). Эти LRR образуют трехмерные структуры, напоминающие изогнутые соленоиды, которые избирательно связывают определенные гликаны.

Исследование, проведенное в Университете штата Мэриленд, показало, что антитела миноги (лямбоди) могут избирательно связываться с опухолью -ассоциированные углеводные антигены (такие как Tn и TF $α {\ displaystyle \ alpha}$ $\ alpha$ ) с наномолярным сродством. Антиген T-nouvelle (Tn) и TF $α {\ displaystyle \ alpha}$ $\ alpha$ присутствуют в белках до 90% различных раковых клеток после посттрансляционная модификация, тогда как в здоровых клетках эти антигены намного сложнее. Набор лямбот, которые могут связываться с aGPA, мембраной эритроцита человека гликопротеина, покрытой 16 TF $α { \ displaystyle \ alpha}$ $\ alpha$ с помощью сортировки клеток с магнитной активацией (MACS) и сортировки клеток с активацией флуоресценции (FACS) был получен богатый лейцином ламбоди VLRB.aGPA.23. Этот лямбоди выборочно окрашивал (по сравнению со здоровыми образцами) клетки из 14 различных типов аденокарцином : мочевого пузыря, пищевода, яичника, язык, щека, шейка матки, печень, нос, носоглотка, большой сальник, толстая кишка, грудь, гортань и легкое. Более того, пациенты, ткани которых были окрашены положительно с помощью VLRB.aGPA.23, имели значительно меньшую выживаемость.

При внимательном рассмотрении кристаллической структуры VLRB.aGPA.23 обнаруживается остаток триптофана в положении 187 прямо над углеводом. связывающий карман.

Кристаллическая структура VLRB.aGPA.23, созданная из записи PDB 4K79

Многовалентность в структуре

Мультяшное изображение общих олигомерных структур лектинов

Многие гликановые связывающие белки (GBP) являются олигомерные и обычно содержат несколько сайтов для связывания гликанов (также называемых доменами распознавания углеводов). Способность к взаимодействию поливалентного белка с лигандом значительно увеличивает силу связывания: в то время как значения $KD {\ displaystyle K_ {D}}$ $K_ {D}$ для индивидуальных взаимодействий CRD-гликанов могут быть в мМ диапазоне общее сродство GBP к гликанам может достигать наномолярных или даже пикомолярных диапазонов. Общая сила взаимодействий описывается как настойчивость $KD {\ displaystyle K_ {D}}$ $K_ {D}$ (в отличие от affinity $KD { \ displaystyle K_ {D}}$ $K_ {D}$ , который описывает единичное равновесие). Иногда авидность также называют очевидным $KD {\ displaystyle K_ {D}}$ $K_ {D}$ , чтобы подчеркнуть неравновесный характер взаимодействия.

Общие структуры олигомеризации лектины показаны ниже. Например, галектины обычно наблюдаются как димеры, тогда как интелектины образуют тримеры, а пентраксины собираются в пентамеры. Более крупные структуры, такие как гексамерные Reg-белки, могут собираться в поры, проникающие в мембрану. Коллектины могут образовывать еще более причудливые комплексы: букеты тримеров или даже крестообразные структуры (например, в SP-D ).

Current Research

Учитывая важность гликанового белка взаимодействий, в настоящее время ведутся исследования, посвященные а) созданию новых инструментов для обнаружения взаимодействий гликанов и белков и б) использованию этих инструментов для расшифровки так называемого сахарного кода.

Массивы гликанов

Одним из наиболее широко используемых инструментов для исследования взаимодействий гликанов с белками является массивы гликанов. Матрица гликанов обычно представляет собой стеклянные слайды, активированные NHS- или эпоксидной смолой, на которых были напечатаны различные гликаны с использованием роботизированной печати. Эти коммерчески доступные наборы могут содержать до 600 различных гликанов, специфичность которых была тщательно изучена.

Взаимодействия гликанов и белков могут быть обнаружены путем тестирования представляющих интерес белков (или библиотек из них) с флуоресцентными метками. Структура гликансвязывающего белка может быть расшифрована несколькими аналитическими методами на основе масс-спектрометрии, включая MALDI-MS, LC-MS, тандемный МС-МС и / или 2D ЯМР.

Исследования, основанные на биоинформатике

Вычислительные методы были применены для поиска параметров (например, склонности к остаткам, гидрофобности, планарности), которые могут различать гликановые связывающие белки с других участков поверхности. Например, модель, обученная на 19 негомологичных структурах связывания углеводов, смогла предсказать домены связывания углеводов (CRD) с точностью 65% для неферментативных структур и 87% для ферментативных. В дальнейших исследованиях использовались расчеты энергии Ван-дер-Ваальса белок-зондовых взаимодействий и предрасположенности аминокислот для идентификации CRD с 98% специфичностью при 73% чувствительности. Более современные методы позволяют прогнозировать CRD даже на основе белковых последовательностей, сравнивая последовательности с теми, для которых уже известны структуры.

Сахарный код

В отличие от исследований белков, где структура первичного белка однозначно определяется последовательностью нуклеотидов (генетический код ), гликобиология до сих пор не может объяснить, как закодировано определенное «сообщение» с использованием углеводов или как это "читается" и "переводится" другими биологическими объектами.

Междисциплинарные усилия, объединяющие химию, биологию и биохимию, изучают взаимодействия гликанов с белками, чтобы увидеть, как разные последовательности углеводов вызывают разные клеточные реакции.