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Nuove scoperte sui tunnel enzimatici e le loro funzioni

Uno sguardo più da vicino ai tunnel enzimatici e al loro ruolo nei processi biochimici.

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Indice

Gli Enzimi sono proteine speciali che aiutano a velocizzare le reazioni chimiche negli organismi viventi. Funzionano come catalizzatori naturali, il che significa che facilitano le reazioni senza esaurirsi. Anche se gli enzimi sono fondamentali per la vita, gli scienziati stanno ancora scoprendo come la loro struttura contribuisce alla loro efficienza e sensibilità. Un aspetto affascinante degli enzimi è il Sito Attivo, che è la parte dell'enzima dove avviene la reazione. Questo sito attivo può trovarsi sulla superficie dell'enzima o potrebbe essere nascosto all'interno, formando quelli che vengono chiamati Tunnel.

Cosa sono i tunnel negli enzimi?

I tunnel negli enzimi sono dei percorsi che permettono alle molecole di entrare ed uscire dal sito attivo. Quando il sito attivo è sepolto in profondità nell'enzima, questi tunnel aiutano a trasportare le molecole dall'esterno al sito attivo e a rilasciare i prodotti all'esterno. Studi dimostrano che più della metà degli enzimi ha tunnel del genere. Vengono in varie forme e dimensioni e giocano ruoli cruciali nel controllare come funzionano gli enzimi.

Questi tunnel possono avere sezioni strette chiamate colli di bottiglia, che funzionano come cancelli. Questi cancelli sono formati da parti specifiche della proteina e determinano quali molecole possono passare. Poiché questi cancelli possono aprirsi e chiudersi, studiarli è piuttosto complicato. Inoltre, il movimento di questi cancelli può influenzare come le sostanze entrano o escono dall'enzima, rendendoli cruciali per l'intero processo di reazione.

Cambiamenti strutturali e la loro importanza

La ricerca ha dimostrato che i cambiamenti nella struttura dei tunnel possono portare a differenze significative nel modo in cui lavorano gli enzimi. Ad esempio, mutazioni negli amminoacidi che compongono questi tunnel possono portare a enzimi che si comportano in modo diverso o addirittura malfunzionano. Questo è particolarmente importante poiché molti enzimi con tunnel sono legati a malattie. Comprendere come funzionano questi tunnel può aiutare gli scienziati a sviluppare farmaci migliori che prendono di mira azioni specifiche degli enzimi.

Recenti progressi nella tecnologia hanno portato a modi migliori per studiare questi tunnel. Tecniche come la cristallografia a raggi X e la crio-microscopia elettronica permettono agli scienziati di vedere la struttura delle proteine in grande dettaglio. Tuttavia, molti di questi metodi forniscono solo un'immagine statica della proteina, non di come si muove o cambia forma nel tempo. Per studiare questo comportamento dinamico, i ricercatori utilizzano spesso simulazioni di dinamica molecolare, che aiutano a visualizzare come cambiano le proteine e come si comportano i tunnel.

Migliorare lo studio dei tunnel

Un modo per migliorare lo studio dei tunnel negli enzimi è attraverso una tecnica chiamata dinamica molecolare accelerata gaussiana (GaMD). Questo metodo consente agli scienziati di esplorare un'ampia gamma di cambiamenti strutturali che potrebbero verificarsi nei tunnel. Applicando un effetto di potenziamento, GaMD può aiutare i ricercatori a esaminare come i tunnel si aprono e si chiudono nel tempo, rendendo più facile catturare eventi rari che i metodi standard potrebbero perdere.

L'efficienza di GaMD nello studio dei tunnel enzimatici è dimostrata attraverso un enzima specifico noto come haloalcano dehalogenasi (LinB). LinB è parte di una famiglia di enzimi che possono decomporre composti alogenati, spesso dannosi per l'ambiente. Questo enzima è particolarmente interessante perché contiene diversi tunnel che giocano ruoli importanti durante le sue reazioni chimiche.

LinB e i suoi tunnel

LinB ha vari tunnel noti: un tunnel principale e due tunnel ausiliari. Il tunnel principale è responsabile della maggior parte dell'attività dell'enzima, mentre i tunnel ausiliari aiutano a svolgere funzioni specifiche durante reazioni a più fasi.

Nella ricerca, gli scienziati hanno esaminato tre diverse versioni di LinB per valutare quanto bene funziona GaMD nel catturare il comportamento di questi tunnel. Le versioni includevano LinB wild-type (normale), una variante chiusa con una mutazione che riduce l'attività del tunnel principale e una variante aperta con diverse mutazioni che aumentano l'attività di un tunnel ausiliario.

I ricercatori hanno scoperto che l'uso di GaMD ha aiutato a rivelare come funzionano e interagiscono questi tunnel. In particolare, hanno scoperto un nuovo tunnel laterale, chiamato ST, che non era stato documentato prima. Questa scoperta sottolinea l'efficacia di GaMD nel fornire nuove intuizioni sulla funzione degli enzimi.

Stabilità e struttura di LinB

Quando hanno studiato la stabilità di LinB, i ricercatori hanno esaminato quanto bene l'enzima mantenesse la sua forma durante le simulazioni. Hanno analizzato parti specifiche dell'enzima che sono vitali per la sua attività. I risultati hanno mostrato che, indipendentemente dal metodo utilizzato, l'enzima ha mantenuto la sua stabilità complessiva. Tuttavia, ci sono state alcune fluttuazioni in determinate aree che indicano come l'enzima potrebbe comportarsi in diverse condizioni.

Scoprire nuovi tunnel

La ricerca ha dettagliato un'analisi approfondita della rete di tunnel di LinB utilizzando GaMD. La combinazione di metodi tradizionali e simulazioni di GaMD ha permesso agli scienziati di identificare tutti i tunnel conosciuti e scoprire nuovi tunnel. Il nuovo tunnel ST è risultato essere dinamico e potrebbe aprirsi più facilmente in specifiche condizioni abilitate da GaMD.

Lo studio ha anche evidenziato che il tunnel del sito attivo e il tunnel ST potrebbero essere connessi, suggerendo che potrebbero collaborare quando l'enzima è attivo. Questa connettività è cruciale per comprendere come l'enzima svolge le sue funzioni e trasporta efficacemente le molecole.

Il ruolo dei tunnel nello sviluppo di farmaci

I tunnel in enzimi come LinB possono anche giocare un ruolo importante nello sviluppo di farmaci. Acquisendo intuizioni su come funzionano questi enzimi e identificando nuovi tunnel, i ricercatori possono esplorare potenziali bersagli farmacologici. I farmaci che possono legarsi a questi tunnel potrebbero influenzare il funzionamento dell'enzima, offrendo nuove strategie per trattare le malattie collegate all'attività enzimatica.

L'importanza dei metodi di campionamento

Utilizzare GaMD consente di avere un campionamento migliore dei movimenti molecolari, catturando stati conformazionali unici che i metodi tradizionali potrebbero trascurare. Esplorando queste rare conformazioni, gli scienziati possono comprendere meglio come funzionano e si evolvono enzimi come LinB.

Attraverso la ricerca, è emerso chiaramente come le variazioni nelle strutture dei tunnel possano portare a diverse funzionalità dell'enzima. Ad esempio, certe mutazioni potrebbero migliorare o inibire le capacità di trasporto dei tunnel, a seconda delle loro specifiche strutture.

Conclusione

Lo studio dei tunnel enzimatici, in particolare attraverso metodi avanzati come GaMD, offre intuizioni preziose sul funzionamento degli enzimi. Comprendendo come funzionano questi tunnel e le loro connessioni con il sito attivo dell'enzima, gli scienziati possono migliorare la progettazione di farmaci e sviluppare terapie mirate a funzioni specifiche degli enzimi.

Le scoperte fatte su LinB e i suoi tunnel sono un esempio perfetto di come la scienza continui a evolversi. Man mano che i ricercatori avanzano con queste tecniche, cresce il potenziale di trovare nuove opzioni di trattamento e comprendere percorsi biochimici complessi. Questa ricerca non solo contribuisce alla conoscenza esistente, ma apre anche possibilità entusiasmanti per future applicazioni in medicina, scienza ambientale e oltre.

Fonte originale

Titolo: Reinforcing Tunnel Network Exploration in Proteins Using Gaussian Accelerated Molecular Dynamics

Estratto: Tunnels are structural conduits in biomolecules responsible for transporting chemical compounds and solvent molecules to and from the active site. They have been shown to be present in a wide variety of enzymes across all functional and structural classes. However, the study of such pathways is experimentally challenging because they are typically transient. Computational methods such as molecular dynamics (MD) simulations have been successfully proposed to explore tunnels. Conventional MD (cMD) provides structural details to characterize tunnels but suffers from sampling limitations to capture rare tunnel openings on longer timescales. Therefore, in this study, we explored the potential of Gaussian accelerated MD (GaMD) simulations to improve the exploration of complex tunnel networks in enzymes. We used the haloalkane dehalogenase LinB and its two variants with engineered transport pathways, which are not only well-known for their application potential but have also been extensively studied experimentally and computationally regarding their tunnel networks and their importance in multi-step catalytic reactions. Our study demonstrates that GaMD efficiently improves tunnel sampling and allows the identification of all known tunnels for LinB and its two mutants. Furthermore, the improved sampling provided insight into a previously unknown transient side tunnel (ST). The extensive conformational landscape explored by GaMD simulations allowed us to investigate in detail the mechanism of ST opening. We determined variant-specific dynamic properties of ST opening, which were previously inaccessible due to limited sampling of cMD. Our comprehensive analysis supports multiple indicators of the functional relevance of the ST, emphasizing its potential significance beyond structural considerations. In conclusion, our research proves that the GaMD method can overcome the sampling limitations of cMD for the effective study of tunnels in enzymes, providing further means for identifying rare tunnels in enzymes with potential for drug development, precision medicine, and rational protein engineering.

Autori: Bartlomiej Surpeta, N. Mandal, J. Brezovsky

Ultimo aggiornamento: 2024-05-16 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.30.591887

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.30.591887.full.pdf

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

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia biorxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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