Crédito: Naturaleza Química Biología (2024) DOI: 10.1038/s41589-024-01727-w
Los péptidos de lazo son productos naturales producidos por bacterias. Su inusual forma de lazo les confiere una estabilidad notable, protegiéndolos de condiciones extremas. En un nuevo estudio, publicado Naturaleza Química BiologíaLos investigadores construyeron y probaron modelos de cómo se fabrican estos péptidos y demostraron cómo esta información se puede utilizar para hacer avanzar los medicamentos basados en péptidos de lazo en la clínica.
«Los péptidos de lazo son interesantes porque son básicamente moléculas lineales unidas en forma de nudo corredizo», dijo Susanna Barrett, estudiante de posgrado en el laboratorio Mitchell (MMG). «Debido a su increíble estabilidad y capacidad de ingeniería, tienen un potencial considerable como terapéutico. Se ha demostrado que tienen propiedades antibacterianas, antivirales y anticancerígenas». péptidos de lazo
Los péptidos de lazo son moléculas sintetizadas ribosomalmente y modificadas postraduccionalmente. Las cadenas peptídicas se forman uniendo aminoácidos en una cadena, lo cual lo realiza el ribosoma. Luego, dos enzimas, una peptidasa y una ciclasa, cooperan para convertir el péptido precursor lineal en una estructura de lazo anudada característica. Desde su descubrimiento hace tres décadas, los científicos han estado tratando de comprender cómo la ciclasa dobla el péptido.
«Uno de los principales desafíos para resolver este problema es que es difícil trabajar con las enzimas. Cuando se intenta purificarlas, a menudo son insolubles o inactivas», dijo Barrett.
Una contraparte rara es la fusilacina ciclasa, o fusi, que el laboratorio Mitchell caracterizó en 2019. Los miembros del primer grupo pudieron purificar la enzima y, desde entonces, ha servido como modelo para comprender el proceso de atado de nudos. Sin embargo, la estructura de FusC seguía siendo desconocida, por lo que era imposible comprender cómo interactúa la ciclasa con el péptido para plegar el nudo.
En el estudio actual, el grupo utilizó el programa de inteligencia artificial AlphaFold para predecir la estructura de la proteína FusC. Utilizaron la estructura y otras herramientas basadas en inteligencia artificial, RODEO, para identificar qué residuos del sitio activo de ciclasa son importantes para interactuar con el sustrato del péptido lazo.
«FusC se compone de aproximadamente 600 aminoácidos y el sitio activo contiene 120. Estos programas fueron importantes para nuestro proyecto porque nos permitieron realizar ‘estudios estructurales’ y delimitar qué aminoácidos son importantes en el sitio activo de la enzima». dijo Barrett.
También utilizaron simulaciones de dinámica molecular para comprender computacionalmente cómo la ciclasa pliega Lasso. «Gracias a la potencia informática de Folding@home, pudimos recopilar numerosos datos de simulación para visualizar interacciones a nivel atómico», dijo Song Yin, estudiante de posgrado en el laboratorio de Shukla. «Antes de este estudio, no había simulaciones MD de las interacciones entre péptidos de lazo y ciclasas, y esperamos que este enfoque sea aplicable a muchos otros estudios de ingeniería de péptidos».
A partir de sus esfuerzos computacionales, los investigadores descubrieron que entre las diferentes ciclasas, la región en la parte posterior del sitio activo parece ser particularmente importante para el plegamiento. En FusC, esto corresponde a la región de la hélice 11. Luego, los investigadores realizaron una biosíntesis libre de células en la que agregaron todos los componentes celulares necesarios para sintetizar péptidos de lazo a un tubo de ensayo con variantes de enzimas que contenían diferentes aminoácidos en la región de la hélice 11. Finalmente, identificaron una versión de FusC con una mutación en la hélice 11 que podía plegar péptidos de lazo que la ciclasa original no podía. Estos datos confirman el modelo de plegamiento de péptidos de lazo desarrollado por los investigadores con sus métodos computacionales.
«Cómo las enzimas atan un lazo es una cuestión fascinante. Este estudio proporciona la primera visión de las interacciones biofísicas que producen esta estructura única», dijo Diwakar Shukla, profesor asociado de ingeniería química y biológica.
«Hemos demostrado que estas conexiones moleculares son las mismas en muchas ciclasas diferentes en diferentes filos. Aunque no hemos probado todos los sistemas, creemos que este es un patrón generalizable», dijo Barrett.
En colaboración con la empresa Lasogen, con sede en San Diego, los investigadores demostraron que los nuevos conocimientos podrían guiar la ingeniería de ciclasas para producir péptidos Lasso. Como prueba de concepto, diseñaron una ciclasa diferente, llamada McjC, que produjo de manera eficiente un potente inhibidor de las integrinas promotoras del cáncer.
«La capacidad de generar diversidad de péptidos de lazo es importante para la optimización de fármacos», afirmó Mark Burke, director ejecutivo de Lasogen. «Las enzimas de la naturaleza no siempre nos permiten generar péptidos de lazo de interés, y la capacidad de diseñar ciclasas de lazo amplía enormemente la utilidad terapéutica de estas asombrosas moléculas».
«Nuestro trabajo no habría sido posible sin el acceso a potentes ordenadores e inteligencia artificial y sin los recientes avances en métodos biosintéticos sin células», afirmó Douglas Mitchell, profesor de química John y Margaret Witt. «Este trabajo es un ejemplo excepcional de cómo se catalizan las colaboraciones interdisciplinarias en el Instituto Carl R. Voss de Biología Genómica. Agradezco al tema del MMG, al IGB y a nuestros colegas externos en Lassogen por participar en la solución de este complejo problema».
Más información:
Susana E. Barrett et al., Ingeniería de ciclasa guiada por interacciones de sustrato y diversificación de péptidos Lasso, Naturaleza Química Biología (2024) DOI: 10.1038/s41589-024-01727-w
Proporcionado por la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign
referencia: Las herramientas de inteligencia artificial ayudan a descubrir mecanismos enzimáticos para péptidos Lasso (20 de septiembre de 2024) Consultado el 20 de septiembre de 2024 en https://phys.org/news/2024-09-ai-tools-uncover-enzyme-mechanisms.html
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