来自剑桥大学、米兰大学和谷歌研究中心的研究人员已经使用机器学习技术来预测蛋白质的状态,尤其是涉及神经系统疾病的蛋白质如何在几微秒内完全改变其形状。

《剑桥大学》官网1月14日消息

他们发现,当β-淀粉样蛋白(与阿尔茨海默病有关的一种关键蛋白)的形状高度紊乱时,实际上就不太可能粘在一起并形成导致脑细胞死亡的毒性簇。

发表在《自然》最新子刊《自然-计算科学》(Nature Computational Science)杂志上的研究结果,可能有助于未来开发涉及蛋白质紊乱疾病的治疗方法,如阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease)和帕金森病(Parkinson’s disease)。

研究于1月14日发表在《Nature Computational Science》杂志上

“我们过去认为蛋白质是折叠成明确结构的分子,找出这一过程是如何发生的一直是过去50年的主要研究重点,”领导这项研究的剑桥大学错误折叠疾病中心(Cambridge's Centre for Misfolding Diseases)教授Michele Vendruscolo说,“然而,我们体内约有三分之一的蛋白质不会折叠,而是保持无序的形状,就像汤中的面条一样。”

我们对这些无序蛋白质的行为知之甚少,因为传统的方法倾向于解决确定静态结构的问题,而不是确定运动中的结构。研究人员开发的方法利用了谷歌计算机网络的能力来生成大量短轨迹。最常见的运动在这些“电影”中出现多次,这使得定义无序蛋白质在不同形状之间跳跃的频率成为可能。

“通过计算这些运动,我们可以预测蛋白质的状态以及它在这些状态之间转换的速度,”剑桥大学Yusuf Hamied化学系的第一作者Thomas L?hr说。

研究人员将注意力集中在β-淀粉样肽上,这是一种与阿尔茨海默病相关的蛋白质片段,它会在受影响个体的大脑中聚集形成淀粉样斑块。他们发现β-淀粉样蛋白在不同的状态之间以每秒数百万次的速度跳跃,在任何特定的状态下都不会停止。这是疾病的标志,也是目前为止淀粉样蛋白被认为是“无药可治”的主要原因。

“β-淀粉样蛋白的持续运动是很难锁定靶点的原因之一——这就像你试图用手抓烟一样,”Vendruscolo说。

然而,通过研究β-淀粉样蛋白的一种变体(其中一种氨基酸被氧化修饰),研究人员对如何使其抵抗聚集有了初步了解。他们发现,氧化后的β-淀粉样蛋白比未修饰的β-淀粉样蛋白改变形状的速度更快,这为解释氧化后β-淀粉样蛋白聚集的减少趋势提供了理论依据。

“从化学的角度来看,这种修饰是一个很小的变化。但对它们之间的状态和转换的影响是巨大的,” L?hr说。

Vendruscolo说:“通过使无序的蛋白质更加无序,我们可以防止它们以异常的方式自我结合。”

该方法为研究一类具有快速和无序运动的蛋白质提供了强有力的工具,尽管它们在生物学和医学上很重要,但迄今为止仍然难以捉摸。

参考文献

Source:University of Cambridge

Following the hops of disordered proteins could lead to future treatments of Alzheimer's disease

Reference:

L?hr, T．, Kohlhoff, K．, Heller, G．T． et al． A kinetic ensemble of the Alzheimer’s Aβ peptide． Nat Comput Sci 1, 71–78 (2021)．

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