Projet du laboratoire Backer,
département de Biochimie de l'Université
de Washington
Modélisations de protéines pour à
terme aider les chercheurs à développer des
traitements pour lutter contre certaines maladies
(Malaria, Anthrax, VIH, Alzheimer, Cancer
de la Prostate ,...)
URL du projet :
http://boinc.bakerlab.org/rosetta/
Détail technique
:lien
pour rêgler la durée d'une unité de
calcul. Appuyer sur Edit Rosetta@home preferences. Target CPU run time.
Choisir dans le menu déroulant la durée qui vous
convient, ça va de 1 heure à 24h. Sauvegarder en
appuyant sur Update preferences.
Mon groupe de recherche est
impliqué aussi bien dans la recherche fondamentale que dans
la lutte directe contre les maladies. La plupart des informations sur
ce site se concentrent sur la recherche basique, mais j'ai
pensé que vous pourriez être
intéressés par notre travail sur certaines
maladies.
Malaria : Nous
collaborons avec un projet mené par Austin Burt du
Collège Impérial de Londres qui est une des
composante du projet "Grands défis pour la santé
mondiale". La malaria est provoquée par un parasite qui
passe une partie de son cycle de vie dans l'organisme d'un moustique,
et qui est ensuite transmit aux humains par une simple piqure.
L'idée du projet est de rendre des moustiques
résistants en éliminant de son organisme les
gènes indispensables à la survie du parasite.
Notre rôle dans le projet est d'employer nos
méthodes de modélisation sur ordinateur (ROSETTA)
pour concevoir de nouvelles enzymes qui viseront
spécifiquement ces gènes en les inactivant
Anthrax
: Nous utilisons ROSETTA pour aider le groupe de recherche de John
Collier d'Harvard à établir des modelisation de
la toxine d'anthrax qui devraient contribuer au
développement de traitements. Vous pouvez lire l'extrait
d'un article décrivant une partie de ce travail sur : http://www.pnas.org/cgi/content/abstract/102/45/16409
.
VIH
: Une des raisons qui rend le virus du VIH si mortel est qu'il a
évolué pour duper le système
immunitaire. Nous collaborons avec des chercheurs à Seattle
et au NIH pour essayer de développer un vaccin contre le
VIH. Le rôle que nous occupons dans ce projet est central,
nous employons ROSETTA@home pour concevoir de petites
protéines qui mettront en évidence le petit
nombre de régions critiques de la protéine d'enveloppe du VIH
, de ce fait le système immunitaire peut facilement
identifier et produire des anticorps. Notre but est de créer
des vaccins à partir de petites protéines stables
qui peuvent être fabriquées à bas prix
et diffusées dans le monde entier.
D'autres
virus : Nous avons collaboré avec le
laboratoire de PAM Bjorkman de Cal tech dans le but d'employer les
méthodes d'assemblage
protéine-protéine de ROSETTA pour
établir des modélisation 3D des
protéines du virus de l'herpès avec d'autres
protéines humaines.
La
maladie d'Alzheimer : Alzheimer et bien d'autres
maladies sont susceptibles d'être provoqués par
des protéines se pliant pour former une structure
appelée amyloïdes . Une grande avancée a
été faite récemment par le groupe de
recherche de David Eisenberg's à UCLA en
résolvant la première structure d'une
amyloïde. Nous collaborons avec leur groupe de recherche pour
utiliser la structure de manière à
prédire quelles partie des protéines sont
succeptibles de former des amyloïdes, ce qui serait un premier
pas vers le blocage de la formation des amyloïdes, et on
espère, de la maladie.
Cancer
: Le cancer peut être causé par des mutations des
gènes clés qui rompent les processus normaux de
contrôle cellulaire. Nous développons des
méthodes pour couper l'ADN à des endroits
spécifiques dans le génome, et nous ciblerons les
endroits impliqués dans le cancer. Après que ces
endroits aient été coupés, ils
devraient être réparés par la cellule
en utilisant une deuxième copie (n'ayant pas
muté) du gène et la cellule ne devrait plus
être cancéreuse. C'est une méthode
très spécifique de thérapie
génétique qui, en cas de succès,
contournera l'une des principales objections aux méthodes de
thérapie génétique;
concrètement, les méthodes actuelles
insèrent une copie non mutée d'un gène
aléatoirement dans le génome, et si le point
d'insertion s'avère proche d'un ocnogène, la
thérapiegenie soignera une maladie mais en causera une
autre. Comme notre méthode ciblera des endroits
précis au lien d'endroits aléatoires, elle
devrait éviter ce piège.
Cancer
de la Prostate : Le Récepteur
Androgène (AR) lie la testostérone et est
responsable du développement normal de l'homme. Quand le AR
devient hypersensible à la testostérone, le
résultat est un cancer de la prostate. Le traitement actuel
du cancer de la prostate, appelé "thérapie
hormonale", fait baisser le taux de testostérone disponible
(parfois par castration). De nombreuses tumeurs malignes sont
résistantes à cette thérapie, mais
nous appliquons nos méthodes de modélisation des
protéines pour trouver des façons
différentes d'inhiber l'AR et de traiter le cancer de la
prostate. En clair, nous allons essayer de modéliser des
protéines qui vont désactiver l'AR en
présence de testostérone. Nous faisons cela en
concevant des protéines qui vont empêcher l'AR
d'entrer dans le noyau de la cellule (là où il
fait sa sâle besogne), mais aussi l'empêcher de se
lier à l'ADN pour activer des gènes
spécifiques aux tumeurs même s'il entre dans le
noyau..
Les projets ci-dessus ne fonctionnent
pas sur BOINC parce que nous n'avons pas encore un système
de file d'attente efficace qui permettrait aux scientifiques de
soumettre des travaux simplement, mais attendez-vous à les
voir prochainement ! De plus, soyez assurés que les calculs
de prédictions de structures qui tournent actuellement sur
vos ordinateurs auront un impact direct sur le traitement des maladies.
Il est possible de donner une explication en 3 points à
propos de cette relation directe entre la prédiction des
structures et le traitement des maladies :
1. La prédiction des structures et
la conception des protéines sont très
liées.
Les améliorations dans la
prédiction des structures conduisent à des
améliorations dans la conception des protéines,
qui permettent de se traduire par la conception de nouveaux enzymes,
vaccins, etc... Pour plus d'information sur la modélisation
des protéines, vous pouvez consulter les revues que nous
avons récemment publiées et qui sont disponibles
sur notre page d'accueil ( http://depts.washington.edu/bakerpg
)
Schueler-Furman, O., Wang, C.,
Bradley, P., Misura, K., Baker, D. (2005). Progress in modeling of
protein structures and interactions Science 310, 638-642.
2. La prédiction des structures
identifie des cibles pour de nouveaux médicamments.
Quand nous prédisons des
structures à grande échelle pour les
protéines du génome humain , nous en apprenons
plus sur les fonctions de beaucoup de ces protéines, ce qui
aide à comprendre comment les cellules travaillent et
comment les maladies arrivent. Plus directement, nous serons capables
d'identifier beaucoup de nouvelles cibles potentielles de
médicaments pour lesquelles de petits inhibiteurs de
cellules (médicaments) pourront être
conçus. Pour remettre cela dans le contexte, l'un des
principaux obstacles au développement de nouveaux
traitements pour les maladies humaines, tient dans la
capacité à identifier de nouvelles cibles de
protéines " à soigner". La plupart des nouveaux
médicamments actuels interagissent avec les mêmes
cibles que les anciens médicamments, donc ces
médicamments ne conduisent qu'à de faibles
améliorations dans le traitement des maladies. La
prédiction des structures nous aide à identifier
de nouvelles cibles pour les médicaments et nous aidera donc
à trouver des traitements innovants, peut être
même révolutionnaires, pour les maladies.
3. La prédiction des structures nous
permet d'utiliser une méthode de "conception rationnelle"
pour créer de nouveaux médicaments.
Si nous connaissons la structure d'une
protéine, nous pouvons déterminer ses sites
fonctionnels, et cibler précisément ces sites
pour qu'ils soient désactivés par un nouveau
médicamment. Le calcul d'une petite molécule
(médicament) qui sera liée et inactivera une
protéine cible sera similaire en de nombreux points aux
calculs de prédiction de structure que nous
réalisons ici --c'est en résumé le
problème de trouver la structure de moindre
énergie d'une protéine ainsi que du
système actif du médicamment-- et nous avons
récemment développé un nouveau module
dans ROSETTA pour effectuer ce travail de liaison. Les
résultats sont très prometteurs, et dans un futur
proche, vos ordinateurs calculeront probablement les laisons
médicamenteuses avec des projets de vaccin et des
conceptions de proteines thérapeutiques comme
décrits ci-dessus, en plus des calculs de pliage de
protéines que vous effectuez en ce moment.
Prédiction
et Conception de Structures et d'Interactions
Macromoléculaires
Introduction
L'objectif de notre recherche actuelle
est de développer un modèle
amélioré pour les interactions intra et inter
molléculaires et d'utiliser ce modèle pour
prédire et concevoir des structure
macromolléculaires et leurs interactions. Les applications
de conception et de prédiction, qui peuvent être
d'un grand intérêt biologique dans leur propre
domaine, fournissent également des tests objectifs et
rigoureux qui améliorent le modèle et la
compréhension fondamentales.
Nous utilisons un programme
informatique appelé Rosetta pour exécuter les
calculs et la conception des protéines. Au coeur de Rosetta,
il y a des fonctions pour calculer les énergies des
interactions entre et à l'intérieur les
macromolécules, et des méthodes pour trouver la
structure de moindre énergie d'une séquence
d'acide aminé (prédiction
protéine-structure) ou d'un complexe
protéine-protéine, et pour trouver la moindre
énergie d'une séquence d'acide aminé
pour une protéine ou un complexe
protéine-protéine (conception de
protéine). Le retour d'information des tests de
prédiction et de conception est utilisé
continuellement pour améliorer des fonctions potentielles et
la recherche d'algorithmes. Le développement d'un programme
informatique pour traiter ces divers problèmes a de
considérables avantages : d'abord, les
différentes applications fournissent des tests
complémentaires au modèle physique
général (la chimie physique/ physique
fondamentale est, bien entendu, la même dans n'importe quel
cas); ensuite, de nombreux problèmes d'actualité,
comme la conception de structure flexible de protéine et
l'assemblage protéine-protéine avec
flexibilité de structure, induisent une combinaison de
différentes méthodes d'optimisation.
Modélisation de la
Structure d’une Protéine
Au cours des dernières
années, nous avons utilisé notre
méthode de conception par calcul de protéines
pour stabiliser de façon remarquable plusieurs petites
protéines en modifiant chaque chaîne
latérale de leurs séquences, pour revoir la
conformation de la chaîne principale de protéines,
pour convertir une protéine monomère en
dimère par translocation de brins, et pour thermostabiliser
une enzyme. Un des moments clés a été
de modifier la séquence de repliement de la
protéine G, une petite protéine qui contient deux
'bêta-hairpins' (épingles à cheveux)
séparées par une 'alpha-hélix'
(hélice). Dans la version naturelle de cette
protéine, la première épingle est
perturbée et la vitesse de formation de la
deuxième constitue le facteur limitant la vitesse de pliage.
L'ordre des évènements est inversé
pour une variante corrigée dans laquelle la
première épingle est significativement
stabilisée et la deuxième épingle
perturbée: la première épingle est
formée et la deuxième épingle
perturbée vers l'état de transition de
repliement. La possibilité de reconcevoir de
façon rationnelle les séquences de repliement de
protéines montre que notre compréhension des
phénomènes réglementant le repliement
de protéines a considérablement avancé.
Figure 1: Modélisation de
protéines et des interactions
protéines-protéines avec une précision
haute résolution. Comparaison de modélisation
d'une structure structure cristalline (à gauche) une
interface représentant une endonuclease avec les nouvelles
spécifications des clivages de l'ADN, et (à
droite) la nouvelle représentation de la protéine
TOP7.
a gauche, Tanja Kortemme. a droite, Gautam Dantas.
Récemment, la création de protéines
originales aux structures tri-dimensionnelles arbitrairement choisies a
été particulièrement passionnante.
Nous avons développé une stratégie
générale de calcul pour créer ces
structures de protéines qui intègre la
flexilibité de chaîne principale à
l'optimisation des séquences à l'aide de
rotamères. Ceci a pu être accompli en
intégrant dans Rosetta les prédictions ab initio
de structures de protéines, le raffinement des
énergies au niveau atomique, et la conception de
séquences. Cette procédure a
été utilisée pour concevoir une
protéine à 93 chaînes
latérales appelée TOP7 avec une
séquence et une topologie originales. TOP7 se
révéla monomérique et
repliée, et la structure cristalline de TOP7
révélée aux rayons X ressemble de
façon saisissante (RMSD = 1.2 Angström; voir partie
droite de la Figure 1) au modèle calculé. La
conception d'un nouveau repli de protéine globulaire et la
similarité importante entre la structure cristalline et le
modèle calculé ont de vastes implications pour la
conception de protéines et pour la prédiction de
leurs structures, et ouvrent la voie à l'exploration de
vastes domaines de l'univers des protéines pas encore
observés dans la nature.
Modélisation
d'Interactions Protéine-Protéine
Pour étendre ces
méthodes aux interactions
protéine-protéine et particulièrement
à la reconception de leurs
spécificités d'interaction, nous avons choisi le
complexe de haute affinité entre la colicine E7 DNase et sa
protéine apparentée inhibitrice
d'immunité comme système modèle. Nous
avons utilisé le système modèle
décrit ci-dessus et une modification de notre
stratégie de conception par calcul basée sur la
recherche de rotamères pour générer de
nouvelles paires protéine DNase - protéine
inhibitrice supposées interagir étroitement les
unes avec les autres mais pas avec des protéines d'origine
naturelle. Les complexes de protéines ainsi
conçus ont des affinités sub-nanomolaires, sont
fonctionnels et spécifiques in vivo, et ont des
différences d'affinité entre paires de
même origine et paires d'origines différentes de
plus d'un ordre de grandeur in vitro. Cette approche devrait pouvoir
être appliquée à la conception de
paires de protéines interactives possédant des
spécificités originales pour
représenter et reconcevoir les réseaux
d'interaction entre protéines dans les cellules vivantes.
En collaboration avec les équipes de recherche de Barry
Stoddard et Ray Monnat (Centre Fred Hutchinson de Recherche Contre
le Cancer), nous avons
généré une endonucléase
artificielle extrêmement spécifique en fusionnant
différents domaines d'endonucléases I-DmoI et
I-CreI à mécanisme de transfert par transposition
ciblée (?) grâce à l'optimisation par
calcul d'une nouvelle interface domaine-domaine entre ces deux
protéines qui n'interagissent normalement pas entre elles.
L'enzyme résultante, E-DRei (pour 'Engineered
I-DmoI/I-CreI'), se lie à un long site-cible de
chimère ADN à affinité nanomolaire, le
divisant à une vitesse équivalente à
celle de ses parents naturels (?). Nous sommes actuellement en train
d'essayer de générer de nouvelles
endonucléases en étendant notre
méthodologie de conception aux interfaces
protéine - acide nucléique pour reconcevoir
l'interface protéine-ADN.
Il a été possible pour ces deux
systèmes de déterminer les structures
cristallines des complexes conçus grâce aux rayons
X. Comme dans le cas de la protéine TOP7, les structures
ainsi observées sont très proches des
modèles calculés (Figure 1, partie gauche), ce
qui valide la précision de notre approche de
modélisation de haute résolution.
Prédiction de la structure de
protéines
La représentation du
repliement de protéines sur laquelle est basée
notre approche de prédiction ab initio de structure
tertiaire de protéines est que les interactions locales qui
dépendent de la séquence (structure primaire)
influencent des segments de la chaîne et
définissent plusieurs séries de structures
locales distinctes, et que les interactions non-locales
définissent les structures tertiaires de plus faible
énergie parmi les nombreuses conformations compatibles avec
ces influences locales. En appliquant la stratégie
suggérée par cette représentation,
nous utilisons différents modèles pour traiter
les interactions locales et non-locales. Plutôt que d'essayer
d'élaborer un modèle physique
décrivant les relations entre les séquences et
les structures locales, nous nous tournons vers la base de
données de protéines et utilisons la distribution
de structures locales adoptées par des segments de courtes
séquences (moins de 10 résidus de longueur) en
structures tri-dimensionnelles connues comme une approximation de la
distribution de structures définies par des peptides
isolés pour la séquence correspondante.
Les interactions non locales primaires
considérées sont mortellement hydrophobes,
électrostatiques, liés à
l'hydrogène par la chaine principale, et d'un volume
exclusif. Les structures qui ont une concordance simultanée
avec à la fois la séquence de structure locale
influente et les interactions non locales, sont
générées en utilisant la recuite
simulée pour minimiser l'énergie d'interaction
non local dans l'espace défini par les
répartitions des structure locales.
Figure 2: Prédictions de
structure aveugle de CASP3 et CASP4.
A : A gauche, structure en crital de la transcription du facteur
lié à l'ADN 'MarA'
; a droite, notre meilleur modèle moumis dans CASP3.
Malgrès beaucoup de détails incorrect, la pliure
globale est prédite avec suffisemment d'exactitude pour
permettre des apercus à l'intérieur du mode de
liaison de l'ADN.
B : A gauche, la structure en cristal du bacteriocine AS-48 ; au
milieu, notre meilleur modèle soumis dans CASP4 ;
à droite, une protéine apparentée
à une autre structurée et fonctionnelle
(NK-lysin) identifiée en utilisant ce modèle dans
une recherche basée sur la structure de la banque de
donnée des protéines (PDB). La
similarité structurelle et fonctionnelle n'est pas
reconnaissable en utilisant les méthodes de comparaison
séquentielles (l'identification entre les deux
séquences est seulement de 5 pour cent).
C : A gauche, une structure en cristal du second domaine de MutS ; au milieu, notre
meilleur modèle pour ce domaine soumis dans CASP4 ;
à droite, une protéine structurellement proche (RuvC) avec une fonction
apparentée reconnue en utilisant le modèle d'une
recherche basée sur la structure issu de la PDB. La
similitude n'était pas reconnus en utilisant les
méthodes de comparaison séquentielle ou de
reconnaissance de pliure.
Image: Rich Bonneau
Rosetta a
été testé aux expériences
bisannuelles du CASP (Assises Critiques de la Prédiction de
Strucutures) dans lesquelles les prédicteurs ? sont mis au
défi de prédéterminer "à
l'aveugle" les structures adoptées par les
séquences de protéines, celles-ci ayant
été définies mais pas encore
publiées.Depuis CASP3 en 1998, Rosetta a continuellement
été la meilleure méthode de calculs
pour les prédictions ab initio comme cela a
été rapporté par des observateurs
indépendants. Dans l'expérience CASP4, par
exemple, Rosetta a été testé sur 21
protéines. Les prédictions pour ces
protéines, dont les similitudes dans les lacunes de
séquence détectables avec des
protéines avec une structure
déterminée précédement ,
furent d'une précision et cohérence encore sans
précédent. (Quelques exemples sont
présentés Figure 2.) D'excellentes
prédictions ont aussi été faites lors
des expériences de CASP5 et CASP6. Encouragés par
ces resultats prometteurs, nous avons
généré des modèles pour
toutes les famille de macro-proteines dont la longueur est
composées de moins de 150 acides aminés.
Figure 3: La première
finalisation d’une résolution de niveau atomique
d’une prédiction aveugle de structure ab initio
– CASP6 T281. La méthodologie de raffinement haute
résolution décrite dans le texte a produit un
modèle à1,5 Angström RMSD
près de la structure en cristal (à gauche), avec
les aspects du paquetage de la chaine latérale originelle
(à droite).
Image: Phil Bradley
Un des points forts de CASP6 était la prédiction
du premier 'de novo' aveugle qu'a utilisé notre
méthodologie d'amélioration haute
résolution pour atteindre une exactitude proche de la haute
résolution. La séquence relativement courte (76
éléments) nous permet d'appliquer notre
méthodologie d'amélioration atome par atome non
seulement pour les séquences originelles, mais aussi pour
les séquneces de beaucoup homologues. Le centre du groupe
d'énergie le plus bas des structures se déplace
pour être remarquablement fermé pour les
structures natives (1,5 Angström, Figure 3). Le protocole
d'amélioration haute résolution réduit
le RMSD de 2,2 à 1,5 Angström, et le jeu de chaines
latérales dans un comportement assez ressemblant
à un l'original dans le centre des protéines
(Figure 3, partie droite).
Nous avons étendu la stratégie de
prédiction ab initio de structure de Rosetta au
problème de l'utilisation de données
expérimentales limitées pour de
générer des modèles de
protéines. Par incorporation de déplacement
chimique, d'informations NOE, et plus récemment
d'informations dipolaire couplées dans la
procédure de génération de structure
de Rosetta, nous avons été cappable de
générer bien plus de modèles exacts
qu'avec la seule prédiction ab initio de structure, ou lors
de l'utilisation des mêmes données
limitées avec la méthodologie de
génération de structure par résonnance
magnétique nucléaire (NMR) conventionnelle. c'est
développement récent passionnant que la
procédure de Rosetta puisse alors exploiter des
données NMR non attribuées et de là
contourner la difficulté et l'étape fastidieuse
de l'affectation du spectre NMR.
La méthode de prediction de structure ab initio de Rosetta,
Celle de détermination de structure NMR basée sur
Rosetta, et la nouvelle pour la représentation comparative
qui utilise l'approche de novo de Rosetta, afin de modéliser
une partie d'une structure (Longues boucles primaires) qui ne pouvait
pas l'être à partir d'une base précise
sur un modèle de structure analogue, ont toutes
été implémentées dans un
serveur public appelé Robetta
( Robetta).
Ce serveur, qui a un constant Backlog
d'utilisateurs à travers le monde, était l'un des
meilleurs serveurs à la ronde entièrement
automatisé de prédiction de structure dans les
tests CASP5 et CASP6.
Prédiction des interactions
protéine-protéine
Depuis de nombreuses années nous avons
travaillé sur le perfectionnement de la structure
protéique, un vrai défi du fait d'un grand nombre
de degrés de liberté. Nous avons
été intéressés par
l'arrimage entre les protéines parce que, en admettant que
les deux partenaires ne subissent pas de changement de configuration de
façon significative durant l'arimage, l'espace à
chercher -les six degrés de liberté de l'axe
protéique en plus des degrés de
liberté de la chaine latérale- est beaucoup plus
petit. Bien qu'important en lui même, ce problème
est une bonne marche à gravir vers un plus
épineux problème qu'est le perfectionnement de la
structure.
Nous avons développé une nouvelle
méthode afin de prévoir les complexes
protéiques à partir de coordonnées de
composants monomères non liés. Cette
méthode utilise une recherche à Monte Carlo en
basse résolution et corps rigides, suivie par une
optimisation simultanée du déplacement de la
chaine principale et des conformations des chaines
latérales, avec la procedure de minimisation de Monte Carlo
et le modèle physique utilisé dans notre travail
de prédiction des structures en haute résolution.
L'optimisation simultanée des chaines latérales
et des degrés de liberté des corps rigides
contraste avec la plupart des autre approches actuelles,lesquels
modèlilsent d'assemblage
protéine-protéine comme un problème de
corps rigide de forme identique, avec les chaines latérales
tenu fixées. Nous avons récemment
amélioré la méthode (RosettaDock?)
en déveploppant l'algotihme qui alloue un
échantillonnage efficace aux conformations des chaines
latérales hors rotamères durant l'assemblage.
Figure 4: Résultats
d'assemblage protéine-protéine avec CAPRI
(Evaluation judicieuse des interactions prédites).
Superposition des structures compexes de protéine
prédites (en bleu) et aux rayons X (en rouge et orange). En
vert, une chaine latérale pour laquelle la conformation a
été correctement prédite pour
transformer la formation du complexe. Dans la partie du haut, le
complexe entier. Dans la partie du bas, des détails de
l'interface. En plus de l'orientation du corps rigide, les
conformations de la plupart des chaines latérales sont
correctement prédites.
Image: Ora Furman
La puissance RosettaDock
a été mis en valeur dans le récent
assemblage protéine-protéine aveugle de CAPRI,
qui fut trouvé en décembre 2004. Dans CAPRI, les
predicteurs ont donné les structures de deux
protéines connues pour former un complexe, et
pariés qu'ils allaient prédirent la structure de
ce complexe. Les prédictions de RosettaDock
pour les cibles sans conformation de chaine principale significative
furent frappantes, comme montré dans la figure 4. Non
seulement les orientation du corps rigide de deux partenaires furent
proche de la perfection, mais également presque toute
l'interface des chaines latérales fut
modélisée trés
précisemment. Ces modèles corrects ressorent
clairement comme d'énergie moindre que tous les autres
modèles que nous avons
générés, ce qui suggère que
la fonction potentielle est suffisemment précis.
Ces résultats prometteurs suggèrent que la
méthode devrait bientôt être utilisable
pour générer de modèles d'importants
complexes biologiques à partir des structures des composants
isolés, et suggérer plus
généralement que la modélisation haute
résolution de structures et interactions est de
portée infèrieure. Un but clair pour notre
travail de prédiction de structure monomérique
est d'approcher le niveau de précision de ces
modèles.
Améliorations du modèle
physique
Notre approche courante pour améliorer les
fonctions d'énergie implique une combinaison de calculs de
chimie quantique sur des modèles simples de composants, de
méthodes issues des la mécanique
moléculaire traditionelle, et de l'analyse structurelles de
proteine. Nous avons utilisé une telle approche pour
développer une liaison hydrogène
améliorée. Un résultat
particulièrement notable est que la dépendance de
l'orientation de la liaison hydrogène en chimie quantique
des dimères formamide est remarquablement similaire
à celle visible dans les liaisons hydrogène de
type chaine latérale-chaine latérale des
structures des protéines mais différente de celle
des champs de force de la mécanique moléculaire
courante, laquelle néglige le caractère covalent
de la liaison hydrogène. Le retour d'informations provenant
des prédictions et des calculs de conception ont
insuflé un élan continu et montré la
direction pour améliorer la fonction d'énergie;
par exemple, des inadéquations dans notre traitement des
intéractions protéine-protéine ont
amené au développement récemment d'un
modèle des rotamères pour les liaisons
hydrogènes en solution aqueuse.
Plans pour le futur
Nos méthodes de
prédiction et de représentation ont maintenant
abouties un tel niveau qu'elles peuvent être
appliqués à d'importants problèmes
biologiques. Un point encourageant est qu'après des
années de travail de modélisation haute
résolution, nous sommes proches des résolutions
atomique des prédictions de structures de complexes
réalisées par CAPRI (figure 4), les
prédictions du CASP6 (figure 3), et très proche
du TOP7 (figure 1 , à droite) et l'interface de
modélisation protéine-protéine avec
structures cristalline par rayon X sont particulièrement
encourageants. Ces résultats suggèrent que la
modélisantion haute résolution commence
à fonctionner.
Dans les prochaines années à venir. Nous avons
pour but prinicpal d'améliorer et d'étendre nos
méthodes. Nous sommes particulièrement
focalisés sur l'amélioration de la
précision des prédictions haute
résolution de structure (lesquelles sont recquise pour
disposer d'un modèle utilisable). Pour en arriver
là, nous travaillerons à
l'amélioration du modèle physiques sous-jacents
et de la méthodologie d'échantillonnage. Nous
sommes donc en train de développer les méthodes
pour prédire et représenter les
spécificités d'interactions
ADN-protéines, et d'étendre notre
méthode de représentation des
protéines pour le traçage des enzymes qui
catalysent les réactions chimiques non produites par des
protéines naturelles.
Visitez notre site officiel http://www.bakerlab.org pour plus
d'informations incluant la liste de nos publications scientifiques. (en
anglais)
Les
meilleures prévisions réalisées par
les membres de l'Alliance Francophone
Cet article a été publié le 08-12-2005 13:12. Vous pouvez suivre les commentaires suscités par cet article grâce au fil RSS 2.0. Vous pouvez laisser un commentaire.
Dernière mise à jour 10-12-2008 20:14
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