8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 1
V8 Protein-Liganden-Wechselwirkung –anschaulich betrachtet
Beispiele für Protein-Liganden Komplexe
Wo ist das aktive Zentrum?
(Docking wird hier nicht behandelt – siehe Spezialvorlesungen von A. Kämper und
A. Hildebrandt/D. Neumann im SS05)
Wie stark binden Liganden an Proteine?
Wie kann man die Affinität des Liganden verbessern?
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 2
beta-Trypsin:Benzamidin (3ptb)
www.scripps.edu/pub/olson-web/doc/autodock
Enge, sehr polare Bindungstasche auf Proteinoberfläche.
Amidin-Gruppen des Liganden bilden 4 H-Bindungen mit Carboxylgruppen des Proteins (Trypsin) aus.
Benzolring passt optimal in hydro-phobe Tasche.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 3
Cytochrome P450cam : Kampher (2cpp)
www.scripps.edu/pub/olson-web/doc/autodock
Weites, recht unpolares aktives Zentrum im Proteininneren.
Hämgruppe katalysiert Reaktion. Partielle Desolvatation.
Wie gelangt Substrat hinein?
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 4
Maus-Antikörper McPC-603:Phosphocholine (2mcp)
www.scripps.edu/pub/olson-web/doc/autodock
Bindungstasche auf Proteinoberfläche wird durch drei
hypervariable Loops geformt.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 5
Streptavidin:Biotin (1stp)
www.scripps.edu/pub/olson-web/doc/autodock
Sehr polare, tiefe Bindungstasche.
Außerordentlich starke Affinität.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 6
HIV-1 Protease:XK-263 Inhibitor (1hvr)
www.scripps.edu/pub/olson-web/doc/autodock
Inhibitor XK-263 stammt von Merck-Dupont. Er enthält eine 7-Ring
zyklische Urea-Einheit mit Phenyl- und Naphtyl-Ringen.
Die CO-Gruppe ahmt das ansonsten konservierte Wassermolekül 301 nach
und verdrängt es. Der tiefere Teil des zyklischen Urea-Rings enthält zwei
benachbarte Hydroxylgruppen, die H-Bindungen mit den katalytischen
Aspartat-Residuen bilden.
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Softwarewerkzeuge 7
Identifikation von funktionellen Residuen
1 Funktionelle bzw. katalytische Residuen werden traditionell in (hoch)
konservierten Regionen von Multiple Sequence Alignments erwartet
evtl. Kopplung mit Information über 3D-Struktur
2: finde Residuen, die Proteinstruktur destabilisieren.
Grund: Funktionelle Residuen im Proteininneren sind oft energetisch ungünstig.
Funktionalität auf Kosten von Stabilität.
3: finde Löcher oder Einbuchtungen in Proteinstruktur.
Hier vorgestellt: integrierte Methode, die 1 -3 implementiert. Möglichkeit für
funktionelle Annotation von Proteinen mit unbekannter Funktion.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 8
Wo ist das aktive Zentrum I?
Auswahl von 49 Enzymen. Kriterien:
- Auflösung 2.0 Å
- funktionelle Residuen sind bekannt (in Swissprot-Eintrag in ACT_SITE)
- enthalten nur eine Domäne (SCOP Datenbank)
- die SCOP-Einträge sind unterschiedlich
- es gibt 10 homologe Sequenzen mit Blast E-Wert < 10-10.
98 katalytische Residuen:
22 His
17 Asp, Glu
10 Cys
8 Ser 7 Arg, Lys Ota, Kinoshita, Nishikawa, J Mol Biol 327, 1053 (2003)
5 Tyr
3 Asn
2 Thr
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Softwarewerkzeuge 9
Repräsentative EnzymePDB Protein Länge Auflösung EC Zahl Zahl und Namen der
SCOP Seq. katalytischen Residuen
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Softwarewerkzeuge 10
Repräsentative Enzyme
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 11
Fitness-Funktion
- Bewertung der Seitenketten-Konformation entsprechend Rotamer-Bibliothek
- Seitenketten-Packung (wissensbasiert)
- Hydratation (wissensbasiert)
- Analyse der Proteinoberfläche (MSP-Programm): Zuordnung zu den einzelnen
Residuen
- elektrostatische Energie: AMBER-Partialladungen elektrostatisches
Potential (aus Poisson-Boltzmann-Rechnung)
Jeder Score(S), Rang (R) und Position (L) werden gegen den Mittelwert und die
Standardabweichung für jeden Aminosäuretyp normalisiert.
Ota, Kinoshita, Nishikawa, J Mol Biol 327, 1053 (2003)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 12
Vorhersage katalytischer Residuen in Enzymen
Beispiel: 3D-Profil für Lysozym aus Hühnereiweiss. D52 ist katal. Residue.
native Hydratations- lokale D52 hat sehr schlechten Rang. D.h.
Residue klasse Struktur es wäre günstig D52 zu ersetzen.
Katalytische Residuen sind stets un-
stabiler als nicht-katalytische.
Ota, Kinoshita, Nishikawa, J Mol Biol 327, 1053 (2003)
Score Rang Score
native native beste
Residue Residue Residue
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Softwarewerkzeuge 13
Vorhersage katalytischer Residuen in Enzymen
Flussdiagramm der Vorhersagemethode.
- Links oben Analyse der Konservierung.
- Rechts oben Analyse der Position in
3D-Struktur bzw. Stabilität der
Mutantenproteine
- untere Hälfte trifft für verschiedene
Aminosäuretypen (1-Letter-code)
die Entscheidung, ob katalytische
Residuen vorliegen.
Ota, Kinoshita, Nishikawa, J Mol Biol 327, 1053 (2003)
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Softwarewerkzeuge 14
Vorhersage katalytischer Residuen in Enzymen
Ota, Kinoshita, Nishikawa, J Mol Biol 327, 1053 (2003)
Proteinstrukturen mit unbekannter Funktion. Die vorgeschlagenen
katalytischen Residuen sind markiert.
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Softwarewerkzeuge 15
Wo ist das aktive Zentrum II
Analyse mit elektrostatischen
Kontinuumsrechnungen
Die Titrationszustände der meisten
Aminosäuren folgen der
Henderson-Hasselbalch-Gleichung.
Berechne Titrationskurven für 3
Enzyme mit UHBD.
TIM und AR haben eine sehr ähnliche
Strukturen, katalysieren aber ganz
unterschiedliche Reaktionen.
AR und PMI haben sehr verschiedene
Strukturen, katalysieren aber ähnliche
Reaktionen.
HA
ApKpH a log
Ondrechen, Clifton, Ringe,
PNAS 98, 12473 (2001)
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Softwarewerkzeuge 16
Theoretische Titrationskurven
Titrationskurven aller His-Residuen
in TIM
Triosephosphat Isomerase (TIM) katalysiert die Isomerierung von D-Glyceraldehyd-
3-Phosphat zu Dihydroxyaceton-Phosphat.
Man findet 4 Residuen mit verschobenen, flachen Titrationskurven:
His95, Glu165, Lys112, Tyr164.
Davon liegen H95, E165 und Y164 eng beieinander.Ondrechen, Clifton, Ringe,
PNAS 98, 12473 (2001)
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Softwarewerkzeuge 17
Titrationskurven aller Tyr-Residuen
in AR
Theoretische Titrationskurven
Aldose-Reduktase (AR) katalysiert die Reduktion einer Aldehydgruppe von
Aldose zu einem Alkohol.
Man findet 7 Residuen mit verschobenen, flachen Titrationskurven:
Tyr48, Cys298, Glu185, Lys21, Lys77, Tyr107, Tyr209.
Tyr48, His110 und Cys298 bilden das aktive Zentrum. Die anderen Residuen
liegen in der Nähe.
Ondrechen, Clifton, Ringe,
PNAS 98, 12473 (2001)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 18
Titrationskurven aller Lys-Residuen
in PMI
Theoretische Titrationskurven
PMI katalysiert die Interkonversion von Mannose-6-Phosphat und Fructose-6-Phosphat. Man findet 4 Residuen mit verschobenen, flachen Titrationskurven:His135, Lys100, Lys136, Tyr287.Alle liegen eng beieinander, die ersten 3 wohl im aktiven Zentrum und His135nahe bei Lys136.
Ondrechen, Clifton, Ringe,
PNAS 98, 12473 (2001)
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Softwarewerkzeuge 19
Weitere BeispielePDB ID Name Chemie Residuen mit auffälligen Titrationskurven
1AMQ Aspartat [H189, Y225, K258, R266, C191, C192], aminotransferase Transamination [Y256], [Y295], [H301]
1CSE Subtilisin Peptidhydrolyse [D32, H64] Carlsberg (Serin-Protease)
1EA5 Acetylcholinesterase Ester Hydrolyse [Y130, E199, E327, H440, D392], [Y148], [H398], [H425]
1HKA 6-Hydroxymethyl- Kinase [D97, H115] 7,8-dihydropterin pyrophosphate kinase
1OPY 3-Keto-5-Steroid Isomerase [Y16, Y32, Y57], [C81] isomerase
1PIP Papain Peptidhydrolyse [C25, H159], (Cys Protease) [K17, K174, Y186], [R59], [R96]
1PSO Pepsin Peptidhydrolyse [D32, D215, D303], [D11] (Säure-Protease)
1WBA Winged bean Speicherung - keine keine albumin Enzymfunktion
Residue imzweiter Schale.Residue im
aktiven ZentrumOndrechen, Clifton, Ringe,
PNAS 98, 12473 (2001)
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Softwarewerkzeuge 20
Fazit
Mittels elektrostatischer Kontinuumsrechnungen für bekannte Kristallstrukturen
von Proteinen wurde für verschiedene externe pH-Werte die energetisch
optimale Gesamtladung der Proteine berechnet.
Aktive Zentren von Enzymen enthalten oft mehrere polare bzw. geladene
Seitenketten um die chemische Umwandlung zu katalysieren.
Deren Titrationszustände sind eng aneinander gekoppelt und zeigen im
Vergleich zu isolierten Seitenketten sehr ungewöhnliche Titrationskurven.
Diese Methode erlaubt also die Position von aktiven Zentren allein aufgrund
der Proteinstruktur zu erkennen.
Ondrechen, Clifton, Ringe,
PNAS 98, 12473 (2001)
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Softwarewerkzeuge 21
Wie stark binden Liganden an Proteine?
Kuntz, Chen, Sharp, Kollman, PNAS 96, 9997 (1999)
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Softwarewerkzeuge 22
exp. Affinitäten von Protein:Liganden Komplexen# Atome Ligand Target Typ -log K1
1 Ca2+ Amino-transferase IM 6.70 IM: Metallionischer Inhibitor1 Hg2+ Uroporphy-synthase IM 6.00 1 Mn2+ Inositol-phosphatase IM 5.70 1 Fe3+ Hydroxylase IM 5.301 Ag+ Arylformamidase IM 5.00 1 F- Phosphotransferase IA 4.55 IA: kleiner anionischer Inhibitor1 S2- Peroxidase IA 4.281 Xe Myoglobin L 2.30 L: Ligand (Agonist oder Antagonist)1 NH3 Meamine glutamate transferase I 1.79 I: Inhibitor2 CO Myoglobin L 7.522 O2 Myoglobin L 6.182 Cyanide Methane oxygenase IA 6.00 2 Hydroxylamine Glycerol oxidase IC 5.92 IC: potentiell kovalente Wechselwirkung3 Azide Glycerol oxidase IA 5.703 Ethylamine Protease I I 3.004 Thioacetamide Methan monooxygenase I 5.004 NO3
- Carbonate deydratase IA 4.704 Vanadate Phytase IA 4.555 Thiosemicarbazide Methane monooxygen. I 6.00 5 SO4
2- Creatine kinase IA 5.225 Iodoacetamide Methyl transferase IC 5.00 6 Putrescine Spermine synthase I 8.776 Aminooxyacetic acid Aminotransferase I 7.19 6 Oxalat Lactate dehydrogenase IA 5.807 -Aminobutyid acid Neuromanidase transmitter L 8.00 7 L-Cysteine Serine acetyl transferase I 6.227 Aminomethiozolidine Methyl transferase I 5.40 8 Muscimol -aminobutylicacid agonist L 8.73 8 Bromopyrimidone Cytosine deaminase I 6.24 8 Phosphonoacetic acid DNA polymerase I 6.00 9 Acetopyruvate Acetoacetate decarboxylase I 7.009 Methyl iodotyrosine Tyrosine monooxygenase I 6.30 9 Nitrooxazolidinone Aldehyde dehydrogenase I 5.46 9 Benzamidine Trypsin I 4.77
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Softwarewerkzeuge 23
experimentelle Protein-Liganden Affinitäten
10 Allopurinol Xanthine oxidase I 9.17 10 Acetylcholine Cholinergic receptor L 8.14 10 Cabachol Cholinergic receptor L 7.8511 Mercapto oxoglutaric Isocitrate dehydrogenase I 8.3011 Diethyl pyrocarbonate Ca2+ transmitter L 8.80 11 Dopamine , , -androgen receptor L 8.6512 Norepinephrine Adrenergic agonist L 8.8812 Nicotine Nicotinic receptor L 8.2212 Hydroxybenzyl-Me3NR4 Acetycholiesterase I I 7.6813 Tiamenidine -Adrenergic agonist L 8.6613 Serotonin 5-Hydroxy tryptamine receptor L 8.3013 Benzyl mercaptopropionate Carboxypeptidase I 7.9614 Guanabenz -Adrenergic receptor L 9.0214 Methylenpenicillanic -Lactamase I 8.8514 Captopril Carboxypeptidase I 8.7015 Aminoclonidine L 9.32 15 Guanfacine -Adrenergic agonist L 8.7315 Isatin derivative Rhino protease I 7.3016 Acetophenone derivative ACEsterase IC 14.8916 Biotin Streptavidin L 13.4316 Naphazoline Adrenergic L 8.73 17 Melatonin Melatonin receptor L 8.9617 Guanine derivative Purine nucleoside phosphorylase I 7.9617 piperoxan antihyper. receptor L 7.8518 Iodomelatonin Melanin receptor L 10.6818 Alprenolol -adrenergic receptor L 9.4718 Phosphoramidon Metalloproteinase I 7.5519 Vesamicol Vesamicol receptor L 9.4719 Propranolol -adrenergic receptor L 9.3919 Trimethopri der Dihydrofolate reductase I 8.5320 Estradiol Steroid receptor L 9.6920 Melatonin derivative Melatonin receptor L 9.6820 Vesamicol derivative Vesamicol receptor L 9.2021 2-Carboxyl arabinitol bisphosphate Ribulose carboxylase I 12.7221 4-Carboxyl arabinitol bisphosphate Ribulose carboxylase I 10.5521 Triprolidine Histamine antagonist L 9.9821 Trimethoprim dihydrofolate reductase I 8.44
# Atome Ligand Target Typ -log K1
Kuntz, Chen, Sharp, Kollman,
PNAS 96, 9997 (1999)
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Softwarewerkzeuge 24
22 Amitriptylinoxide Antidepressant L 9.0222 Mazindol derivative Dopamine transporter L 8.8222 Indolyl ethyl amines 5-Hydroxy tryptamine receptor L 8.4922 Isatin derivative Rhino protease I 8.0023 Vesamicol der. VR L 11.0523 Neuraminic acid der. Sialidase I 10.5223 Melatonin der. melamin receptor L 10.2423 Vesamicol der. VR L 10.1724 Vesamicol der. VR L 11.1924 Isatin der. Rhino protease I 8.7024 Methadone Narcotic L 8.6625 Melatonin der. Melamin receptor L 9.6225 Corticosterone Steroid receptor L 8.5125 Isatin der. Rhino protease I 8.4026 Aldosterone Steroid receptor L 9.3226 Haloperidol Antipsychotic L 9.0226 Yohimbine -2 adrenergic receptor L 8.7326 Isatin der. Rhino protease I 8.4027 Vesamicol der. VR L 9.7427 Dexetimide Anticholinergic L 8.8027 Dehydrosinefungin mRNA Me trans. I 8.7428 Vesamicol der. VR L 9.8228 Indoyl ethyl amines 5-Hydroxy tryptamine receptor L 9.7028 Prazosin 1-adrenergic agonist L 9.6229 Spiperone L 10.27 29 Ketanserin Serotonin antagonist L 9.3929 Dextromoramide Analgesic L 9.02 30 Peptide phosphonates Carboxy peptidase IM 12.0030 Domperidone Dopamine antagonist L 10.1330 Etorphine Narcotic L 9.91
# Atome Ligand Target Typ -log K1
Kuntz, Chen, Sharp, Kollman, PNAS 96, 9997 (1999)
experimentelle Protein-Liganden Affinitäten
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 25
31 Carboxamide derivative 5-Hydroxy tryptamine receptor L 9.5431 Benzodiazepine derivative Integrin antagonist L 8.6031 Budesonide Glucocorticoid receptor L 8.5431 Flavin mononucleotide Cytochrome b reductase I 8.1032 Serotonin dimer 5-Hydroxy tryptamine receptor L 9.3432 Cyclic urea HIV protease I 8.85 32 Hoechst 33258 DNA L 7.4133 Methotrexate Dihydrofolate reductase I 9.70 34 Cyclic-aza isostere HIV protease I 10.21 34 Buprenorphine narcotic L 9.83 34 Pimozide antipsychotic L 9.39 34 Hoechst 33342 DNA L 7.44 35 Peptide phosphonates Carboxypeptidase IM 11.52 35 Argatroban Thrombin I 7.7235 Peptide derivative Thermolysin I 7.29 36 Cyclic-aza isostere HIV protease I 10.15 36 Benzodiazepines Integrin L 8.55 36 Cyclic urea HIV protease I 8.37 37 Peptide phosphonates Carboxypeptidase IM 11.40 37 Cyclic-aza isostere HIV protease I 9.31 37 Benzodiazepines Integrin L 8.80 38 Hydroxypyrone HIV protease I 10.22 38 Cyclic urea HIV protease I 9.92 38 Benzodiazepines Integrin L 8.40 39 Cyclic sulfone HIV protease I 9.52 39 Benzodiazepines Integrin L 7.05 40 Cyclic-aza isostere HIV protease I 11.30
40 Hydroxy pyrone HIV protease I 11.16
# Atome Ligand Target Typ -log K1
Kuntz, Chen, Sharp, Kollman, PNAS 96, 9997 (1999)
experimentelle Protein-Liganden Affinitäten
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 26
41 Peptide phosphonates Carboxypeptidase IM 12.00 41 Cyclic urea HIV protease I 9.48 41 Cyclic sulfone HIV protease I 9.22 42 Hydroxypyrone HIV protease I 11.10 42 Cyclic urea HIV protease I 9.85 43 Peptide phosphonates Carboxypeptidase IM 13.96 43 Cyclic urea HIV protease I 9.4843 Cyclic sulfone HIV protease I 9.00 44 Cyclic urea HIV protease I 10.41 45 Serotonin dimer 5-Hydroxy tryptamine receptor L 10.05 46 Cyclic urea HIV protease I 10.75 46 Cyclic urea HIV protease I 9.51 47 Zaragozic acid A Squalene synthase I 10.11 48 Cyclic urea HIV protease I 10.35 50 Cyclic urea HIV protease I 10.20 50 Hydroxyethyl amine derivative Cathepsin D I 7.85 51 Zaragozic acid B Squalene synthase I 10.54 51 Combichem hydroxyethyl amine derivative Cathepsin D I 8.0552 Cyclic urea HIV protease I 9.37 54 Cyclic urea HIV protease I 10.57 54 Combichem hydroxyethyl amine derivative Cathepsin D I 7.23 55 Peptide-based Thrombin receptor L 7.40 56 Cyclic urea HIV protease I 10.37 56 Peptide-based Thrombin receptor L 7.92 58 Cyclic urea HIV protease I 10.96 60 Cyclic urea HIV protease I 10.80 62 Cyclic urea HIV protease I 10.62 64 Cyclic urea HIV protease I 10.07 64 Acetyl-CoA Acetyl-CoA carboxylase I 8.00 67 Peptide-based Thrombin receptor L 8.10 68 Stearyl-CoA Acetyl-CoA carboxylase I 8.89
# Atome Ligand Target Typ log K1
Kuntz, Chen, Sharp, Kollman, PNAS 96, 9997 (1999)
experimentelle Protein-Liganden Affinitäten
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 27
Bindungsaffinität
Metallionen oder Metalloenzyme
kleine Anionen
natürliche LigandenEnzyminhibitoren
linearer Anstieg der freien
Bindungsenthalpie zu Beginn
bis ca. 15 Nicht-H-Atome
Gbinding = - 60 kJ mol-1 maximal.
Dann wird Sättigung beobachtet.
Kuntz, Chen, Sharp, Kollman, PNAS 96, 9997 (1999)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 28
Interpretation
Metallionen und Anionen binden
am stärksten.
Nanomolekulare Liganden können
bereits mit 7-10 Atomen erreicht werden.
Grössere Liganden
- besitzen üblicherweise nur eine
kleine Zahl polarer Atome pro Molekül
- die elektrostatischen Gruppen der
Bindungsstelle werden zunehmend
im Inneren begraben
- sind oft elektrisch neutral
- besitzen mehr entropische
Freiheitsgrade
Kuntz, Chen, Sharp, Kollman, PNAS 96, 9997 (1999)
-G pro Atom
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 29
Wie kann man die Bindungsaffinität verbessern?
Es gibt 2 Strategien zum Design von stark bindenden Inhibitoren:
(a) kombinatorische Strategien
(b) rationale Strategien.
Beide Strategien erlauben es in der Praxis
effizient Lead-Moleküle mit geringer Affinität zu finden;
beide sind ineffizient und unzuverlässig, Liganden mit hoher Affinität zu finden (nM).
Anwendung der kombinierten Strategie CombiSMoG um Ligand für menschliche
Carbonic Anhydrase II (HCA) zu finden.
Resultat: Es wurde der stärkste bisher bekannte Ligand für HCA gefunden
( Kd = 30 pM).
Grzybowski et al. PNAS 99, 1270 (2002)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 30
CombiSMoG
Analyse von 1000 Protein-Liganden Komplexe in PDB
entwickle statistisches Potential zwischen Atomen des Liganden und des
Proteins
Kontakt ja, wenn Distanz < 5 Å
Vorteile gegenüber Molekülmechanik-Kraftfeldern:
(1) sehr schnell auszuwerten
(2) Potentialwerte beinhalten implizit die Entropie für Wasserdesolvatation,
entsprechen freien Bindungsenthalpien
(3) Potential ist typisch für Protein-Liganden-Wechselwirkungen
Grzybowski et al. PNAS 99, 1270 (2002)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 31
CombiSMoG-Algorithmus
Dunkelgrünes Fragment wird in
Bindungstasche positioniert.
Weiteres Fragment aus einer Bibliothek
mit 100 organischen Substanzen (blau)
wird angefügt. Winkel wird in 60° Schritten
optimiert.
Fragment wird akzeptiert, wenn neuer
Gesamt-Score besser als der alte ist
bzw. entsprechend einer Monte-Carlo-
Zufallsentscheidung.
Die Suche nach weiteren Fragmenten
wird fortgesetzt bis Abbruchbedinung
erreicht wird (z.B. maximale Anzahl
an Nicht-H-Atomen erreicht, z.B. 30).
Methode kann 50.000 Strukturen
pro Tag generieren.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 32
Strukturen der 5 Liganden mit
den besten Scores.
In Klammer die Bewertung nach
Optimierung mit dem CHARMM-
Kraftfeld.
Die lila und hellblauen Moleküle
wurden synthetisiert und ihre
Kristallstruktur mit HCA
bestimmt.
kombinatorisches Liganden-Design
Geeignetes Startfragment
mit KD = 120 nM um WW
mit Zink-Ion zu vermeiden.
(H2NO2S-Gruppe hat
Kontakt mit Zn2+).
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 33
Spektakulärer Erfolg für theoretisches Liganden-Design
Vorhergesagte Orientierung
der R- und S-Stereoisomere
In gelb ist jeweils die
Kristallstruktur gezeigt.
Oben und unten in B sind
zwei verschiedene
Ansichten gezeigt.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 34
Korrelation von CombiSMoG Scores mit exp. Daten
Korrelation für Inhibitoren von HCA, 80 Liganden für für die Kristallstrukturen vorliegen asp: Aspartic Protease
met: Metalloproteinemisc:ser: Serin-Proteasensug: Zucker-bindende Proteine
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 35
Eine konkrete Studie an einem biologischen System –oft kommt es anders als man denkt.
Gu, W., Kofler, W., Antes, I., Freund, C., Helms, V. (2005)
Biochemistry, 44, 6404-6415.
Alternative Binding Modes of Proline-rich Peptides Binding
to the GYF-Domain.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 36
Why are proline-rich sequences special?
Zarrinpar, A., Bhattacharyya, R. P., and Lim, W. A. (2003) The structure and function of proline recognition domains, Sci. STKE. RE8.
Repetitive proline-rich sequences are found in many proteins and in many cases are
thought to function as docking sites for signaling modules.
Why might proline be singled out for recognition by so many key protein-protein interaction
modules?
Several features of proline distinguish it from the other 19 naturally
occurring amino acids (Fig. 1A): - the unusual shape of its pyrrolidine ring- the conformational constraints on its dihedral angles imposed by
this cyclic side chain- its resulting secondary structural preferences- its substituted amide nitrogen, - and the relative stability of the cis isomer in a peptide bond.
Each recognition domain exploits some combination of these distinctive features of proline
in order to achieve specific binding to proline-rich regions.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 37
Properties of PPII helices
Zarrinpar, A., Bhattacharyya, R. P., and Lim, W. A. (2003) The structure and function of proline recognition domains, Sci. STKE. RE8.
(B) Schematic and structural representation of a PPII helix. The helix has twofold pseudosymmetry: A rotation of 180° about a vertical axis leaves the proline rings and the carbonyl oxygens at approximately the same position. The Protein Data Bank (PDB) accession code for the poly-(l)-proline structure shown is 1CF0.
(C) A view down the axis of the PPII helix highlighting the position of the carbons in the xP dipeptide. In the “x” position that requires C-substitution (blue), the primary recognition element is the β carbon, whereas in the “P” position that requires N-substitution (red), the primary recognition element is the δ carbon that is unique to proline.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 38
Structure and binding mechanism of SH3 domains
Zarrinpar, A. et al. (2003)
structure of the Sem5 SH3 domain cartoon of the proline-binding surface
in complex with a proline-rich ligand
(1SEM). Core recognition surface:
yellow: two xP binding grooves
formed by aromatic amino acids
green: less conserved specificity
pockets
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 39
Structure and binding mechanism of WW domains
1EG4 Core recognition surface:
yellow: xP binding groove formed by
aromatic amino acids
green: less conserved specificity pockets.
Zarrinpar, A. et al. (2003)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 40
Structure and binding mechanism of EVH1 domains
1EVH Core recognition surface
yellow: conserved set of aromatic
residues
system is different from other PRS-binding domains
Zarrinpar, A. et al. (2003)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 41
Structure and binding mechanism of a GYF domain
1L2Z Core recognition surface:
yellow: xP binding groove formed by
aromatic amino acids
green: less conserved specificity pockets.
Zarrinpar, A. et al. (2003)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 42
Identification of a novel “register-shifted” binding mode
Gu et al. Biochemistry, in press (2005)
NMR structure of GYF domain with wild-
type peptide. The GYF domain is
represented by its molecular surface; the
peptide atoms are drawn as sticks.
Residues forming the binding pocket are
coloured in dark grey and labelled by
their one-letter codes and sequence
numbers.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 43
What is the conformation of the unbound peptide
Gu et al. Biochemistry, in press (2005)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 44
Study conformation of unbound peptide
Gu et al. Biochemistry, in press (2005)
Evolution of the backbone dihedral
angles (black: Phi angles; red: Psi
angles) during the MD simulation of the
wild-type peptide (a) and the mutant
peptide (b). Ideal values of the dihedral
angles are shown in solid lines (blue: Phi
angles; green: Psi angles).
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 45
Unbound peptides have PPII helical conformation
Gu et al. Biochemistry, in press (2005)
Superposition of the representative
conformations of simulations of
unbound peptides (from left to right:
WT, WTE, G8W and H9M) onto the
bound peptide in the NMR structure.
Representative conformations are
colored in black while the bound
peptide in the NMR structure is shown
in grey.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 46
Which residues are crucial for binding?
Gu et al. Biochemistry, in press (2005)
Substitution analysis of the SHRPPPPGHR
peptide binding to the GYF domain. All single
substitution analogues of the peptide were
synthesized on a cellulose membrane. The single
letter code above each column marks the amino
acid that replaces the corresponding wild-type
residue, while the row defines the position of the
substitution within the peptide.
Spots in the most left column (WT) have identical
sequences and represent the wild type peptide.
The membrane was incubated with a GST-GYF
construct of CD2BP2. Bound protein was
detected with an anti-GST primary antibody and a
horse-radish peroxidase coupled secondary
antibody. The relative spot intensities correlate
qualitatively with the binding affinities
WT A C D E F G H I K L M N P R S T V W YQ
H
R
S
P
R
H
P
P
P
W
V
WT A C D E F G H I K L M N P R S T V W YQ
H
R
S
P
R
H
P
P
P
G
V
Conclusion:Two central prolines are criticaland the following glycine.But can this glycine be mutated to Trp?
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 47
Binding analysis of Trp-peptide mutant
Gu et al. Biochemistry, in press (2005)
Binding analysis of the CD2BP2-GYF domain to
the peptide SHRPPPPWHRV in comparison to
the wild-type peptide SHRPPPPGHRV by NMR.
(a) The sum of the weighted geometrical
differences of the chemical shifts (Geometric sum
of chemical shift changes) for assigned peaks,
which could be identified at all applied peptide
concentrations is plotted against the
concentration of the peptide. (b) Mapping of the
binding site of SHRPPPPGHRV and
SHRPPPPWHRV peptides onto the CD2BP2-
GYF domain. Overlay of HSQC spectra of GYF
domain alone (green) and GYF-domain in the
presence of a 10-fold excess of the wild-type
peptide SHRPPPPGHRV (blue) or the mutant
peptide SHRPPPPWHRV (red), respectively.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 48
MD simulation of GYF:domain complexes
Gu et al. Biochemistry, in press (2005)
Comparison of the binding interfaces
of the GYF domain (NMR and
simulation) for the wild-type complex
(above) and of the H9M mutant
(below). The GYF domain is
represented by its molecular surface
and coloured by position (from orange
to deep blue: completely buried to
completely exposed); the peptide
atoms are drawn as sticks and
coloured according to their
appearance in sequence.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 49
Trp-peptide mutant shows “register shift”
Gu et al. Biochemistry, in press (2005)
(a) Superposition of the two binding modes found in the simulation
of the G8W mutant complex (starting from the docking results).
The two conformations of the peptide are drawn as sticks (blue:
mode 1, red: mode 2, pink: Pro6 and Pro7 in mode 1, yellow: Pro6
and Pro7 in mode 2). (b) Binding mode of the G8R mutant
complex (representative conformation of the simulation). The
peptide atoms are represented by sticks and coloured according
to their sequence number. In (a) and (b), the GYF domain is
represented by its molecular surface and coloured by position
(from orange to deep blue: completely buried to completely
exposed) and Pro6 and Pro7 are labelled by their one-letter codes
and sequence numbers. Mode 2 is labelled as “(alt)”. (c)
Superposition of the representative conformations of the five
simulations of wild type GYF complex starting from the alternative
binding mode. Pro6 and Pro7 are represented by sticks and are
labelled by their one-letter codes and sequence numbers. Pro6 is
coloured in light grey and Pro7 is coloured in dark grey. (d) The
translation and rotation motions of the peptide between the two
binding modes (blue: mode 1, red: mode 2, pink: Pro4 to Pro7 in
mode 1, yellow: Pro4 to Pro7 in mode 2). For Pro4 to Pro7 a
rotation is the principle component of motion, while for other
residues in the peptide a translation is the principle component of
motion.
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 50
register-shift hypothesis supported by experiments
Gu et al. Biochemistry, in press (2005)
Substitution analysis of the SHRPPPPWHR
peptide binding to the GYF domain. All single
substitution analogues of the peptide were
synthesized on a cellulose membrane. The single
letter code above each column marks the amino
acid that replaces the corresponding wild-type
residue, while the row defines the position of the
substitution within the peptide. Spots in the most
left column (WT) have identical sequences and
represent the wild type peptide. The membrane
was incubated with a GST-GYF construct of
CD2BP2. Bound protein was detected with an
anti-GST primary antibody and a horse-radish
peroxidase coupled secondary antibody. The
relative spot intensities correlate qualitatively with
the binding affinities
WT A C D E F G H I K L M N P R S T V W YQ
H
R
S
P
R
H
P
P
P
W
V
WT A C D E F G H I K L M N P R S T V W YQ
H
R
S
P
R
H
P
P
P
G
V
Figure 7
WT A C D E F G H I K L M N Q R S T WVP
HR
S
PRH
PP
PW
V
Y
CD2BP2-GYF tested with G8W mutant
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 51
Summary
- Complexes of adaptor domains with proline rich sequences form an important
cellular network
- Specificity of interactions vs. Multiplicity of interactions.
- Interactions can be influenced by proline conformation (cis/trans)
- Binding modes may not correspond to simple rigid body docking
(see register shift)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 52
Zusammenfassung
Die Protein:Liganden Wechselwirkung ist heutzutage relativ gut verstanden.
Wir haben Tools kennengelernt, mit denen man
- die Position des aktiven Zentrums lokalisieren kann
- Bindungsaffinitäten abschätzen bzw. verbessern kann
- die Assoziation bzw. Dissoziation des Liganden simulieren kann.
Für die Zukunft bleibt:
(1) korrelierte Analysen aus der umgekehrten Richtung: finde einen Liganden,
der selektiv an ein bestimmtes Protein bindet, jedoch nicht an andere
(2) Automatisierung + Verknüpfung der obigen Schritte
(3) Einbeziehung zusätzlicher Gesichtspunkte (ADMET)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 53
zusätzliche Folien (nicht benutzt)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 54
Welche Aminosäuren bestimmen Substratspezifität?
Phosphorylierung ist zentraler Bestandteil vieler Signaltransduktionsketten.
Proteinkinasen katalysieren Phosphoryltransfer.
- ca. 2% von eukaryotischen Genomen kodieren für Proteinkinasen.
- Im Mensch gibt es wohl 518 verschiedene Proteinkinasen.
Wie kann hohe Substratspezifität erreicht werden?
(a) Lokalisation in unterschiedlichen Zellkompartments,
(b) selektive Aktivierung durch Kofaktoren (z.B. CDK)
(c) Spezifität des aktiven Zentrums bzw. von Substratbindungspositionen für
Bindung bestimmter Liganden
Li, Shakhnovich, Mirny. PNAS 100, 4463 (2003)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 55
prokaryotisches Zweikomponentensystem
rot und cyan: 2 katalytische
Proteinkinase-Untereinheiten
Dimerisierung via Helices
PO4 –Gruppe wird zunächst von
ATP auf konserviertes His in
Dimerisierungs-Domäne übertragen
blau und magenta: Regulatorprotein.
Transfer der PO4 –Gruppe auf
Asp
Li, Shakhnovich, Mirny. PNAS 100, 4463 (2003)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 56
Spezifizität bestimmende Residuen
MSA : Gruppierung nach Proteinfamilien HK1, HK2, HK3, die jeweils die
gleichen Substrate besitzen.
Welche Residuen machen die Unterschiede aus?
Das konservierte Arg (lila) ist keine spezifitätbestimmende Residue,
die roten und blauen Spalten sind dagegen gute Kandidaten.
Li, Shakhnovich, Mirny. PNAS 100, 4463 (2003)
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 57
Eukaryotische Proteinkinase
gelbes Substratpeptid
liegt zwischen den
beiden Domänen (rot
und blau) der Protein-
kinase.
In (b) – (d) sind
die möglichen
spezifitätsbestimmenden
Residuen als
raumfüllende
Modelle gezeigt.
Li, Shakhnovich, Mirny. PNAS 100, 4463 (2003)
Phospho-Thr197
8. Vorlesung WS 2006/07
Softwarewerkzeuge 58
Numerische Analyse
Definiere
Li, Shakhnovich, Mirny. PNAS 100, 4463 (2003)
20
1 1
,log,
x
Y
y i
iii yPxP
yxPyxPI
i Position im Alignmentx Aminosäuretypy Nummer der Familie in
einem Alignment
Pi(x,y) ist Wahrscheinlichkeit,
Aminosäure vom Typ x an Position i in
der Familie y zu finden.
Pi(x) ist die gleiche W’kt, wobei der Typ der
Famile egal ist
P(y) ist der Anteil aller Proteine, der zu
Familie y gehört.
I
Ii