Un nuevo método ayuda a los científicos para determinar la estructura molecular de la proteína específica

Published on May 2, 2011 at 2:50 AM · No Comments

Determinación de la configuración molecular de las proteínas es importante para nanotechology, el diseño de fármacos investigación de enfermedades, y muchos otros campos

Las estructuras de las moléculas de proteína muchos siguen sin resolverse, incluso después de que expertos aplican una amplia gama de enfoques. Una colaboración internacional ha dado lugar a un nuevo método de alto rendimiento, que rápidamente se determinó la estructura de las moléculas de proteína en varios casos en los métodos anteriores han fracasado.

La utilidad del nuevo método se informó 01 de mayo en la revista Nature publicación en línea avanzada. Los autores principales son el Dr. Frank DiMaio de la Universidad de Washington (UW) en Seattle y el Dr. Thomas C. Terwilliger de Los Alamos National Laboratory en Nuevo México. El autor principal es el Dr. David Baker, del Departamento de Bioquímica de la Universidad de Washington.

Estructura molecular de una proteína formas de sus funciones. En la investigación biomédica y la salud, por ejemplo, los científicos están interesados ​​en la estructura molecular de las proteínas específicas, por muchas razones, algunas de las cuales son:

  1. Para diseñar fármacos que actúan selectivamente, a nivel molecular, en particular las reacciones bioquímicas en el cuerpo
  2. Para entender anormal de proteínas humanas en la enfermedad, tales como las que se encuentran en el cáncer y enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer, y cómo estas proteínas anormales causan un mal funcionamiento
  3. Para conocer la forma y la función de las partículas del virus y cómo actúan para causar infecciones
  4. Para ver cómo las cadenas de aminoácidos, decodificados a partir del ADN en los genes, doblar y girar en forma normal o anormal de moléculas de proteínas en forma de
  5. Para diseñar nuevas proteínas que no se encuentran en el mundo natural, como las enzimas para acelerar una reacción bioquímica lento
  6. Para encontrar la manera de reemplazar las piezas mal funcionamiento molecular de las proteínas que son esenciales para la salud
  7. Para diseñar herramientas de nano escala, tales como motores moleculares

"El nuevo método importante descritos esta semana en Nature destaca el valor de modelos computacionales para ayudar a los científicos a determinar las estructuras y funciones de las moléculas que son difíciles de estudiar con las técnicas actuales," dijo el Dr. Peter Preusch, quien supervisa la concesión de Baker de investigación y otras subvenciones biología estructural en los Institutos Nacionales de Salud (NIH). "La ampliación del repertorio de estructuras de proteínas conocidas - un objetivo clave de la Iniciativa de Estructura de Proteínas del NIH, que ayudó a financiar la investigación - serán de gran beneficio para los científicos tratando de diseñar nuevos agentes terapéuticos para tratar la enfermedad".

Los métodos desarrollados por el grupo a superar algunas de las limitaciones de la cristalografía de rayos X para determinar la estructura molecular de una proteína. Cristalografía de rayos X se obtiene información sobre las posiciones de los átomos, enlaces químicos, la densidad de electrones y de otras estructuras de una molécula de proteína.

La información es obtenida por los cristales de proteínas llamativa con haces de rayos X. Los haces rebotar en varias direcciones.

Medición de los ángulos e intensidades de estos haces difractados permite a los científicos para producir una imagen en 3 dimensiones de la densidad electrónica. Sin embargo, la información sobre la estructura molecular se puede perder en la adopción de las medidas, debido a las restricciones planteadas por la física.

Los científicos tratan de evitar este problema mediante la comparación de los resultados de la cristalografía de estructuras de proteínas previamente resuelto que se asemejan a la estructura desconocida. La técnica para "llenar los espacios en blanco" se llama reemplazo molecular.

Reemplazo molecular tiene sus propias limitaciones en la interpretación de los mapas de densidad de electrones producidos por cristalografía de rayos X, según los autores del documento. Técnicas tales como la cadena de seguimiento automático, sigue el modelo comparativo más estrecha que la actual estructura de la proteína en cuestión. Estos errores conducen a la imposibilidad de obtener una configuración exacta de la molécula.

Los investigadores demostraron que esta limitación puede ser reducido sustancialmente mediante la combinación de algoritmos computacionales para el modelado de la estructura de proteínas con las de determinación de la estructura a través de cristalografía de rayos X.

Hace varios años, los investigadores de la Universidad de Washington y sus colegas desarrollaron un método de predicción de estructura llamada Rosetta. Este programa tiene una cadena de aminoácidos - los bloques de construcción de proteínas-colgados en fila - y la búsqueda de la conformación de energía más bajo posible de doblar, retorcer y embalaje en la cadena de una molécula en tres dimensiones (3-D).

Los investigadores hallaron que incluso los mapas electrónicos muy pobre densidad de las soluciones de reemplazo molecular podría ser de utilidad. Estos mapas podrían servir de guía búsquedas predicción Rosetta estructurales que se basan en la optimización de la energía. Al tomar estos modelos optimizados de energía previsto, y la búsqueda de coherencia con los datos de densidad de electrones contenidos en la cristalografía de rayos X, los mapas se generan nuevas. Los nuevos mapas son sometidos a seguimiento automático de la cadena para producir modelos 3-D de la estructura molecular de la proteína. Los modelos se revisan con una técnica de control sofisticados para ver si tienen éxito.

Para probar el rendimiento de su método integrado de nuevo, el equipo estudió a 13 conjuntos de datos de cristalografía de rayos X en las moléculas cuyas estructuras no pueden ser resueltos por cristalografía de expertos. Estas estructuras siguen sin resolverse, incluso después de la aplicación de una amplia gama de otros enfoques. El método integrado de nuevo en condiciones de producir estructuras de alta resolución de 8 de estos 13 modelos muy difícil.

"Los resultados muestran que los métodos de predicción de estructura, como Rosetta puede ser aún más potente cuando se combina con los datos de cristalografía de rayos X", señalaron los investigadores. Añadieron que el enfoque integrado, probablemente supera a los demás, ya que proporciona información química y física de proteínas estructurales que pueden orientar la toma de muestras masivas de las configuraciones de candidato. Esta información elimina la mayoría de las conformaciones que no son físicamente posibles.

Nuestros procedimientos, señalaron los autores, requiere el cálculo considerable, ya que hasta varios miles de Rosetta predicciones del modelo se generan para cada estructura. Los investigadores han desarrollado procedimientos automatizados que podría reducir las posibilidades y reducir el número de veces que se vuelve a generar un modelo para hacer las correcciones. Esta automatización puede reducir el tiempo de cálculo.

Fuente: Universidad de Washington

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