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# Quantitative Biologie# Biomoleküle# Populationen und Evolution

Die Wege der Proteinentwicklung

Entdecke, wie Proteine sich durch winzige Veränderungen und Verbindungen weiterentwickeln.

Pranav Kantroo, Günter P. Wagner, Benjamin B. Machta

― 7 min Lesedauer


Protein-EvolutionspfadeProtein-Evolutionspfadedurch Mutationen und Verbindungen.Die Abbildung von Proteinveränderungen
Inhaltsverzeichnis

Proteine sind die Arbeitstiere unserer Zellen. Sie erledigen viele wichtige Aufgaben, wie das Zerkleinern von Nahrung, das Senden von Signalen und das Geben von Form an Zellen. Sie bestehen aus Ketten von Aminosäuren, und Proteine nehmen einzigartige Formen an, die bestimmen, was sie tun können. Stell dir vor, sie sind wie komplexe Maschinen; wenn du ein Teil änderst, bekommst du vielleicht ein anderes Ergebnis.

Das Geheimnis der Protein-Evolution

Stell dir jetzt Evolution wie eine lange, kurvenreiche Strasse mit vielen Umleitungen vor. Im Laufe der Zeit können sich Proteine durch winzige Mutationen ändern, die wie kleine Bodenwellen auf dem Weg sind. Manche Proteine sehen nach vielen Umleitungen ganz anders aus und verhalten sich auch so, während andere ziemlich ähnlich bleiben, selbst wenn sie einen langen Umweg gemacht haben.

Aber hier ist der Haken: Wie finden Wissenschaftler heraus, wie diese Proteine verwandt sind, besonders wenn sie aussehen und sich wie entfernte Verwandte verhalten? Genau da wird es knifflig!

Die Sprache der Protein-Sequenzen

So wie jede Sprache ihre eigene Grammatik hat, kommunizieren Proteine durch ihre Sequenzen. Wissenschaftler haben Werkzeuge entwickelt, um diese Sprache zu verstehen. Ein beliebtes Werkzeug ist ein Protein-Sprachmodell, das hilft, vorherzusagen, wie sich ein Protein basierend auf seiner Aminosäuresequenz falten und funktionieren sollte.

Dieses Modell fungiert im Grunde als Übersetzer, der versucht herauszufinden, wie verschiedene Sequenzen miteinander verbunden sind. Wenn du also zwei Proteine hast, die ziemlich unterschiedlich erscheinen, sucht dieses Modell nach Verbindungen, die auf den ersten Blick nicht offensichtlich sind.

Wege zwischen Proteinen schaffen

Hier ist eine coole Idee: Was wäre, wenn wir Wege zwischen Proteinen schaffen könnten, wie das Verbinden von Punkten zwischen zwei Punkten? Genau das versuchen Wissenschaftler! Indem sie kleine Änderungen vornehmen, wie zum Beispiel eine Aminosäure gegen eine andere auszutauschen, kann man sehen, wie ein Protein theoretisch von einer Form zur anderen evolvieren könnte.

Stell dir vor, du spielst ein Spiel, bei dem du einen Buchstaben in einem Wort änderst, um ein anderes Wort zu schaffen – aber mit Proteinen! Anstelle von Wörtern hast du Aminosäuresequenzen, und das Ziel ist, lebensfähige Mutationen zu erstellen, bis du das gewünschte Protein erreichst.

Der Protein-Roadtrip

Lass uns ein Roadtrip-Vergleich machen. Wenn du von einem Protein (nennen wir es Protein A) startest und Protein B erreichen willst, kannst du nur kleine Anpassungen (oder Mutationen) auf dem Weg vornehmen. Jedes Mal, wenn du einen Wechsel machst, willst du sicherstellen, dass dein neues Protein immer noch funktioniert, wie wenn du sicherstellst, dass das Auto auf deinem Roadtrip nicht stehen bleibt.

Um diesen Roadtrip interessant zu halten, haben Wissenschaftler etwas erfunden, das “Beam Search” heisst. Das ist wie ein GPS, das nicht nur den schnellsten Weg anzeigt, sondern auch überprüft, ob dein Auto (oder Protein) an jedem Halt reibungslos läuft. Es hilft, die besten möglichen Wege durch die Proteinlandschaft zu finden.

Echte Homologe: Nahe Verwandte

Lass uns mit Proteinen anfangen, die als echte Homologe bekannt sind. Diese sind wie Geschwister, die eine Menge Merkmale teilen, ähnlich wie Geschwister mit denselben Eltern. Zum Beispiel teilen Enzyme, die Bakterien helfen, Antibiotika zu widerstehen, viele Ähnlichkeiten in ihren Sequenzen.

Als Wissenschaftler versuchten, diese Geschwisterproteine entlang verschiedener Wege zu verbinden, fanden sie heraus, dass der Weg funktional blieb, solange die Mutationen klein und konsistent waren. Es ist wie das Fahren von einem Familienfest zum nächsten durch vertraute Nachbarschaften, ohne auf eine Sackgasse zu stossen.

Distant Homologs: Kompliziertere Familienbäume

Jetzt machen wir es spannend mit fernen Homologen. Diese Proteine könnten wie zweite oder dritte Cousins sein, die sich im Laufe der Zeit stark verändert haben, aber trotzdem einige familiäre Merkmale teilen.

Eine solche Familie umfasst Proteine, die Bakterien helfen, auf unterschiedliche Umgebungen zu reagieren. Trotz ein wenig mehr Vielfalt fanden Forscher heraus, dass es immer noch möglich ist, Verbindungen zwischen diesen entfernten Verwandten zu finden. Die Wege können durch seltsame oder instabile Zustände führen, wie eine Umleitung durch ein unbekanntes Gebiet.

Spekulative Homologe: Die geheimnisvollen Cousins

Als nächstes auf unserer Proteinreise kommen die spekulativen Homologe. Diese Proteine sind wie weit entfernte Cousins, die nicht viel Ähnlichkeit haben. Sie erfüllen unterschiedliche Zwecke, aber es gibt skurrile Ähnlichkeiten, die darauf hindeuten, dass sie einen gemeinsamen Vorfahren haben könnten.

Zum Beispiel sind Laktatdehydrogenase und NADH-Peroxidase zwei verschiedene Proteine, die ganz unterschiedliche Aufgaben erfüllen. Dennoch halten einige Teile ihrer Struktur geisterhafte Ähnlichkeiten fest. Wissenschaftler haben Wege zwischen diesen Proteinen gefunden, die unerwartete Wendungen und Drehungen nehmen, oft durch instabile Zustände führen, die dich zweifeln lassen, ob du dich noch auf dem richtigen Weg befindest.

Die Herausforderungen, Wege zu finden

Wegen zwischen Proteinen zu finden, ist nicht so einfach, wie es scheint. Du kannst es dir wie das Versuchen vorstellen, zwei alte Brücken zu verbinden, die im Laufe der Zeit zerfallen sind. Es ist einfach, Wege zwischen ähnlichen Proteinen (wie Geschwistern) zu finden, aber entfernte Verwandte oder mysteriöse Cousins erfordern oft, dass man durch unsichere Räume navigiert.

Manchmal, wenn man diese Wege durchquert, können Proteine ihre stabile Struktur oder Funktionalität verlieren. Es ist wie ein Auto, das eine raue Strasse nicht bewältigen kann und stehen bleibt. Wenn Wissenschaftler nach diesen Wegen suchen, sammeln sie viele Daten, um sicherzustellen, dass sie sich immer noch in die richtige Richtung bewegen.

Fitness entlang des Weges messen

Während Wissenschaftler Proteinwege erstellen, brauchen sie auch einen Weg, um zu messen, wie “fit” jede Variation ist. Eine beliebte Methode dafür ist die Verwendung von ESM2-Sprachmodellen, um vorherzusagen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Protein effektiv funktioniert.

Stell dir vor, du hättest einen Fitness-Tracker, der dir sagt, wie gut du auf deinem Roadtrip abschneidest. Wenn du ein paar holprige Abschnitte erreichst, könnte dein Tracker piepen, um dich zu warnen, dass es Zeit ist, die Route zu ändern, bevor das Auto (oder Protein) aufgibt.

Verschiedene Wege vergleichen

Um sicherzustellen, dass die Wege hilfreich sind, vergleichen Wissenschaftler sie oft. Die durch die Beam-Suchmethode geschaffenen Wege halten in der Regel besser stand als zufällige Wege.

In einer lustigen Wendung können zufällige Wege zu überraschenden Entdeckungen führen, aber sie führen oft nur zu Sackgassen – oder schlimmer – zu Pannen! Indem sie verfolgen, wie “fit” die Proteine während ihrer Reise bleiben, können Wissenschaftler ihre Techniken verfeinern, um bessere Wege zu schaffen.

Gelerntes

Beim Erstellen lebensfähiger Wege zwischen Proteinsequenzen haben Wissenschaftler eine Menge darüber herausgefunden, wie Evolution funktioniert. Sie fanden heraus, dass es zwar möglich ist, echte Homologe problemlos zu verbinden, aber dass entfernte Homologe und spekulative Homologe etwas mehr Feingefühl erfordern können.

Die Schönheit dieser Arbeit liegt im Verstehen der zufälligen Natur der Evolution, wo man manchmal über eine versteckte Verbindung stolpert, die alles verändert.

Fazit: Der Weg vor uns

Während Wissenschaftler weiterhin die Reise der Proteine kartieren, finden sie nicht nur Wege, sondern entschlüsseln auch Geheimnisse darüber, wie das Leben sich anpasst. Dieses Wissen kann uns helfen, vorherzusagen, wie Proteine sich in der Zukunft entwickeln könnten, was potenziell zu neuen Innovationen in der Medizin und Biotechnologie führt.

Also, das nächste Mal, wenn du an Evolution denkst, erinnere dich einfach: Es ist eine kurvenreiche Strasse voller unerwarteter Wendungen, Drehungen und gelegentlicher Umleitungen, die zu einem wunderschönen neuen Ziel führen!

Originalquelle

Titel: High fitness paths can connect proteins with low sequence overlap

Zusammenfassung: The structure and function of a protein are determined by its amino acid sequence. While random mutations change a protein's sequence, evolutionary forces shape its structural fold and biological activity. Studies have shown that neutral networks can connect a local region of sequence space by single residue mutations that preserve viability. However, the larger-scale connectedness of protein morphospace remains poorly understood. Recent advances in artificial intelligence have enabled us to computationally predict a protein's structure and quantify its functional plausibility. Here we build on these tools to develop an algorithm that generates viable paths between distantly related extant protein pairs. The intermediate sequences in these paths differ by single residue changes over subsequent steps - substitutions, insertions and deletions are admissible moves. Their fitness is evaluated using the protein language model ESM2, and maintained as high as possible subject to the constraints of the traversal. We document the qualitative variation across paths generated between progressively divergent protein pairs, some of which do not even acquire the same structural fold. The ease of interpolating between two sequences could be used as a proxy for the likelihood of homology between them.

Autoren: Pranav Kantroo, Günter P. Wagner, Benjamin B. Machta

Letzte Aktualisierung: Nov 13, 2024

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.09054

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.09054

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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