Ein Algorithmus zur Revolutionierung der 3-D-Auffindung von Proteinstrukturen

Eine der großen Herausforderungen in der Molekularbiologie ist es, die dreidimensionale Struktur großer Biomoleküle wie Proteine ​​zu bestimmen. Aber das ist eine bekanntermaßen schwierige und zeitaufwändige Aufgabe.

Die Standardtechnik ist die Röntgenkristallographie, bei der das Röntgenbeugungsmuster eines Kristalls des zu untersuchenden Moleküls analysiert wird. Das funktioniert gut für Moleküle, die leicht Kristalle bilden.

Aber viele Proteine, vielleicht die meisten, bilden nicht leicht Kristalle. Und selbst wenn sie das tun, nehmen sie oft unnatürliche Konfigurationen an, die ihrer natürlichen Form nicht ähneln.

Daher wäre es ein großer Durchbruch, einen anderen zuverlässigen Weg zur Bestimmung der 3-D-Struktur großer Biomoleküle zu finden. Heute sagen Marcus Brubaker und ein paar Freunde von der University of Toronto in Kanada, dass sie einen Weg gefunden haben, eine 3-D-Bildgebungstechnik dramatisch zu verbessern, die nie ganz an die Nützlichkeit der Röntgenkristallographie heranreicht.

Die neue Technik basiert auf einem bildgebenden Verfahren namens Kryoelektronenmikroskopie. Dies beginnt mit einer gereinigten Lösung des Zielmoleküls, die zu einem nur ein Molekül dicken dünnen Film eingefroren wird.

Dieser Film wird dann mit einem Verfahren fotografiert, das als Transmissionselektronenmikroskopie bekannt ist – er wird mit Elektronen beschossen und diejenigen, die hindurchtreten, werden aufgezeichnet. Dadurch entstehen im Wesentlichen zweidimensionale Schattenbilder der Moleküle im Film. Die Forscher wählen dann jedes Schattenbild aus und verwenden es, um die dreidimensionale Struktur des Zielmoleküls zu erarbeiten.

Dieser Prozess ist aus mehreren Gründen schwierig. Erstens gibt es in jedem Bild eine enorme Menge an Rauschen, sodass selbst der zweidimensionale Schatten schwer zu erkennen ist. Zweitens gibt es keine Möglichkeit, die Orientierung des Moleküls zu kennen, als der Schatten aufgenommen wurde, sodass die Bestimmung der 3D-Form ein riesiges Unterfangen ist.

Der Standardansatz zur Lösung dieses Problems ist wenig mehr als Vermutungen. Überlegen Sie sich eine mögliche 3-D-Struktur für das Molekül und drehen Sie es dann, um zu sehen, ob es alle Schattengramme im Datensatz erzeugen kann. Wenn nicht, ändern Sie die Struktur, testen Sie sie und so weiter.

Offensichtlich ist dies ein zeitaufwändiger Prozess. Der aktuelle hochmoderne Algorithmus, der auf 300 Kernen läuft, benötigt zwei Wochen, um die 3-D-Struktur eines einzelnen Moleküls aus einem Datensatz von 200.000 Bildern zu finden.

Brubaker und Co. haben eine viel schnellere Methode entwickelt, mit der dieselbe Arbeit in nur 24 Stunden an einer einzigen Workstation erledigt werden kann. Die Technik beruht auf zwei algorithmischen Innovationen.

Die erste nutzt die Tatsache aus, dass die Bilder verrauscht sind und daher große Mengen redundanter Informationen enthalten. Das Team umgeht dies mit einem Algorithmus, der einen Großteil dieser Redundanz entfernt und nur eine Teilmenge der ursprünglichen Daten übrig lässt. Der Trick besteht natürlich darin, die nutzlosen Daten loszuwerden und gleichzeitig die nützlichen Dinge zu behalten, was sie mithilfe eines maschinellen Lernansatzes verwalten.

Das reduziert die zu verarbeitende Datenmenge, aber die Hauptbeschleunigung kommt von der zweiten Innovation, einer statistischen Technik namens Wichtigkeitsstichprobe.

Die Hauptidee hier ist, dass bestimmte Datenelemente bei der Bestimmung der endgültigen 3-D-Struktur wichtiger sind als andere. Wenn Sie also einen Weg finden, sich auf diese zu konzentrieren, kann der Prozess dramatisch beschleunigt werden.

Brubaker und Co. haben einen solchen Ansatz gefunden. Es stellt sich heraus, dass große Moleküle, die zu dünnen Filmen gefroren sind, fast immer auf der Seite liegen. Daher zeigen die Schattenbilder die Moleküle fast immer in dieser Pose, anstatt auf ihrem Kopf oder Hintern zu stehen.

Der Einbau dieses Wissens in den Algorithmus erhöht die Geschwindigkeit, mit der er sich auf eine potenzielle 3-D-Struktur einstellt, dramatisch, da er die Möglichkeit ignorieren kann, dass die Bilder das Molekül von oben oder unten zeigen.

Die daraus resultierende Verbesserung ist enorm. Dies führt zu Geschwindigkeitssteigerungen um das 100.000-fache oder mehr, sodass Strukturen an einem Tag auf einer modernen Workstation bestimmt werden können, sagen Brubaker und Co.

Anschließend demonstriert das Team seine Technik an einer Reihe von Schattenbildern zweier bekannter Biomoleküle. Der erste Datensatz besteht aus mehr als 46.000 Bildern eines großen Transmembranmoleküls namens ATP-Synthase aus dem thermophilus Bakterien. Die zweite besteht aus fast 6000 Bildern der bovinen mitochondrialen ATP-Synthase.

Das Team synthetisierte auch einen dritten Datensatz, indem es 40.000 zufällige Schattengramme von GroEL-GroES-(ADP)7, einem Biomolekül mit bekannter Struktur, nahm. Anschließend arbeiteten sie mit ihrem Algorithmus rückwärts, um die ursprüngliche Struktur wiederherzustellen.

Abschließend vergleicht das Team seinen Ansatz mit anderen hochmodernen Modellen und zeigt, dass der neue Algorithmus diese Standardmethoden deutlich übertrifft.

Das ist ein beeindruckendes Ergebnis, das das Potenzial hat, die Landschaft für Molekularbiologen dramatisch zu verändern, die jahrelang darum gekämpft haben, zuverlässige neue Methoden zur Bestimmung der Struktur großer Biomoleküle zu finden.

Diese Rolle soll die Kryoelektronenmikroskopie übernehmen. Und die Technik wird wahrscheinlich noch besser werden, wenn sich die Auflösung dieser Form der Mikroskopie in den kommenden Jahren verbessert.

Ref.: a rxiv.org/abs/1504.03573 : Aufbau von Proteinen an einem Tag: Effiziente molekulare 3-D-Rekonstruktion

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