Simple Science

最先端の科学をわかりやすく解説

# 生物学# 進化生物学

タンパク質の進化: 研究からの洞察

研究は、タンパク質の進化の複雑さとエピスタシスの役割を明らかにしている。

― 1 分で読む


タンパク質の進化が明らかにタンパク質の進化が明らかにされた雑な相互作用を明らかにしてる。タンパク質の変化に関する新しい知見が、複
目次

タンパク質はすべての生物にとって重要な構成要素なんだ。タンパク質は、アミノ酸っていう小さな単位の長い鎖からできてる。このアミノ酸の具体的な順番がタンパク質の働き方や形を決めるんだ。何十億年もかけて、アミノ酸のこの順番が変わって、今見られるような多様なタンパク質が生まれたんだ。このタンパク質の変化を研究することで、科学者たちは地球上の生命の歴史を学んだり、いろんな用途のために新しいタンパク質を作る手助けができるんだ。

タンパク質の変化の面白いところは、アミノ酸の順番がかなり変わっても(約70-80%も)、全体の形や機能は似たままだったりすること。つまり、いくつかの異なる順番のタンパク質が同じ役割を果たせるってこと。でも、すべての変化が良いわけじゃなくて、多くの突然変異はタンパク質の機能を妨げたり、不安定にしちゃうこともあるんだ。

エピスタシスの概念

タンパク質が進化する仕組みの重要なアイデアは「エピスタシス」って言うんだ。この用語は、一つの突然変異の影響が他の突然変異の存在に依存することを指してる。簡単に言うと、タンパク質の一部が変わると、他の部分の動きにも影響が出るってこと。科学者たちは、実験やコンピュータシミュレーションを通じて、こういった相互作用をたくさん研究してきたんだ。

突然変異の相互作用を調べると、タンパク質の一部の変化が他の部分にあまり影響を与えないことが多いんだ。強い個別の相互作用の代わりに、たくさんの小さな影響が重なって大きな影響を生むってわけ。つまり、一つの突然変異がタンパク質の機能を大きく変えることはないかもしれないけど、多くの突然変異が一緒に起こると、かなりの変化を引き起こすことがあるんだ。

実験室におけるタンパク質の進化

科学者たちは、実験室でタンパク質が時間とともに変わる様子を研究できるようになったんだ。次世代DNAシーケンシングのような新しいツールのおかげで、実験室でのタンパク質の進化を観察しやすくなったんだ。「指向進化」みたいな技術を使うことで、研究者は遺伝子に変化を加えて、パフォーマンスが良いバージョンを選んで、これを何度も繰り返すことができるんだ。

自然選択が弱い条件下で作業をすることで、科学者たちはたくさんの異なる配列の変異を探ることができるんだけど、実験室での実験は短い期間しかカバーしないことが多いから、変化は限られていて、配列の変異は通常約20%って感じなんだ。現在の実験では、長い時間の中での突然変異の影響についてはまだたくさん学ぶことがあるんだ。

実験的進化と自然進化をつなぐ

研究者たちは、異なる時間スケールでタンパク質が進化する様子をシミュレートするコンピュータモデルを開発して、ギャップを埋めようとしてるんだ。このモデルは、自然に存在するタンパク質の実データを使って、科学者たちが時間とともにタンパク質がどう変わるかを観察できるバーチャルな環境を作るんだ。

これらのモデルを使うことで、科学者たちは実験室の短期的な実験と長期的な自然進化のデータを正確に再現できるんだ。コンピュータシミュレーションは、実験室では達成しにくい長い時間枠の中で現れる特性を深く探ることができるんだ。

研究からの主要な発見

中間スケールでのエピスタシスの出現

一つの大きな発見は、タンパク質が約40-50%分岐したときにエピスタシスが非常に顕著になることなんだ。この段階では、多くの突然変異が蓄積され、タンパク質の進化に大きな変化がもたらされるんだ。研究者たちは、タンパク質内のアミノ酸の部位を「可変」、「保存」、そして「エピスタティック」として分類するシステムを作ったんだ。これは、彼らの周りの状況に基づいてどう振る舞うかを見て分けられてるんだ。これが、時間とともにタンパク質の異なる部分がどう変わるかを予測するのに役立つんだ。

可変、保存、エピスタティックな部位

  • 可変部位は簡単に変わることができて、いろんなタンパク質でたくさんの多様性を見せることができる。
  • 保存部位はほとんど変わらない;これはタンパク質の機能にとって重要で、異なるタンパク質の中で安定した形を保つんだ。
  • エピスタティック部位は混合した振る舞いを持ってる;見た目は安定してるけど、その変化は近くの部位からのコンテキストに大きく依存してる。

この分類は、科学者たちがタンパク質がどう進化するかや変化にどう反応するかを予測するのに役立つんだ。

時間が進化に与える影響

研究は、突然変異の影響が時間とともに大きく変わる可能性があることを強調してるんだ。最初はエピスタティック部位があまり変わらないかもしれないけど、長い期間が経つにつれて、より多くの突然変異が蓄積することで、これらの部位がより可変になり得るんだ。この長い時間枠は、突然変異の間でより複雑な相互作用が現れることを可能にするんだ。

偶発性と固定化も詳しく研究されたんだ。偶発性は、ある突然変異の成功が過去の突然変異に依存することを示唆してる。固定化は、一度突然変異が確立されると、それがタンパク質の通常の機能の一部になることで、元に戻るのが難しくなることを示してる。この二つの概念は、タンパク質の進化における突然変異の相互接続性を示しているんだ。

モデル予測の実験的検証

研究者たちは、コンピュータモデルの正確性を確保するために、実験データと比較したんだ。実験室の結果をモデルにマッピングすることで、彼らの予測が実際の実験で観察されたこととよく合致していることを確認したんだ。

この検証は、彼らのモデルがタンパク質の進化を理解するために役立つツールであることを示している。これは、タンパク質の進化の動的な性質と、時間とともに適応するためのタンパク質の経路を形作るエピスタシスの役割を強調しているんだ。

遠いホモログの扱い

研究はまた、変異が関連しているけど大きく分岐したタンパク質にどのように影響を与えるかも調べたんだ。より遠くに関係するタンパク質の間で個々の突然変異の影響を見ていくと、タンパク質が進化して変わるにつれて、突然変異への反応の相関関係が減少することが分かったんだ。

これは、遠いホモログに対して突然変異がどのように影響するかを予測するのがますます難しくなることを意味してる。研究者たちは、2つのタンパク質がより分岐するほど、同じ突然変異の影響を予測するのが難しくなることを観察したんだ。これは、エピスタシスがタンパク質の進化に大きな影響を与える要因であることを強化しているんだ。

結論

要するに、この研究はタンパク質が時間とともにどう変化し進化するかを理解するのに貢献しているんだ。実験的な作業と計算モデルを組み合わせることで、エピスタシスの重要な役割と、それがタンパク質の進化的経路をどう形作るかを示しているんだ。

この発見は、科学者たちが新しい実験をデザインしたり、タンパク質の機能についての理解を深めるのに役立つよ。この知識は、基礎生物学だけじゃなく、薬の設計、合成生物学、タンパク質の機能不全に関連する病気の理解にも重要なんだ。

これから、この研究はタンパク質工学や進化生物学における新しい実験アプローチに役立ち、分子レベルで生命の複雑さをさらに深く理解することにつながる大きな可能性があるんだ。

オリジナルソース

タイトル: Emergent time scales of epistasis in protein evolution

概要: We introduce a data-driven epistatic model of protein evolution, capable of generating evolutionary trajectories spanning very different time scales reaching from individual mutations to diverged homologs. Our in silico evolution encompasses random nucleotide mutations, insertions and deletions, and models selection using a fitness landscape, which is inferred via a generative probabilistic model for protein families. We show that the proposed framework accurately reproduces the sequence statistics of both short-time (experimental) and long-time (natural) protein evolution, suggesting applicability also to relatively data-poor intermediate evolutionary time scales, which are currently inaccessible to evolution experiments. Our model uncovers a highly collective nature of epistasis, gradually changing the fitness effect of mutations in a diverging sequence context, rather than acting via strong interactions between individual mutations. This collective nature triggers the emergence of a long evolutionary time scale, separating fast mutational processes inside a given sequence context, from the slow evolution of the context itself. The model quantitatively reproduces epistatic phenomena such as contingency and entrenchment, as well as the loss of predictability in protein evolution observed in deep mutational scanning experiments of distant homologs. It thereby deepens our understanding of the interplay between mutation and selection in shaping protein diversity and novel functions, allows one to statistically forecast evolution, and challenges the prevailing independent-site models of protein evolution, which are unable to capture the fundamental importance of epistasis.

著者: Francesco Zamponi, L. Di Bari, M. Bisardi, S. Cotogno, M. Weigt

最終更新: 2024-09-27 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.14.585034

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.03.14.585034.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

著者たちからもっと読む

類似の記事