Computational design for drugging protein membrane interfaces
Authors: Χατζηγούλας Αλέξιος 
Published: April 2022

Η μη φυσιολογική σύνδεση πρωτεΐνης-μεμβράνης εμπλέκεται σε απορυθμισμένα σηματοδοτικά μονοπάτια και σε ασθένειες. Ως εκ τούτου, η δυνατότητα ρύθμισης των αλληλεπιδράσεων πρωτεΐνης-μεμβράνης αποτελεί μια νέα υποσχόμενη θεραπευτική στρατηγική για περιφερικές μεμβρανικές πρωτεΐνες που θεωρούνται φαρμακολογικά δυσπρόσιτες. Η έλλειψη κατάλληλου θεωρητικού υποβάθρου, πειραματικών δεδομένων και τεχνικών προσομοίωσης ικανών να εφαρμόσουν αυτήν τη στρατηγική σχεδιασμού φαρμάκων οδηγεί σε υψηλό κόστος ανάπτυξης μικρών μορίων που στοχεύουν αυτή τη διεπιφάνεια. Ο στόχος της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η δημιουργία μιας καινοτόμου ροής εργασίας σχεδιασμού φαρμάκων για τη στόχευση της διεπιφάνειας πρωτεΐνης-μεμβράνης, αναπτύσσοντας νέους αλγορίθμους που χρησιμοποιούνται συμπληρωματικά με τις υπάρχουσες μεθόδους χρησιμοποιώντας τα ακόλουθα βήματα: 1. Ανάπτυξη ενός γρήγορου και αποτελεσματικού αλγορίθμου που προβλέπει τις διεπιφάνειες πρωτεΐνης-μεμβράνης των περιφερειακών μεμβρανικών πρωτεϊνών με χρήση μηχανικής μάθησης. 2. Ανάπτυξη μιας ροής εργασίας σχεδιασμού φαρμάκων για τη στόχευση των διεπιφανειών πρωτεΐνης-μεμβράνης και υλοποίησή της σε διαδικτυακή πλατφόρμα. 3. Προσδιορισμός αλλοστερικών δικτύων που συνδέουν τις περιοχές δέσμευσης στη μεμβράνη εφαρμόζοντας υπάρχουσες μεθοδολογίες χρησιμοποιώντας τις ογκοπρωτεΐνες PI3Kα και K-Ras4B ως περιπτωσιολογικές μελέτες. 4. Ανάπτυξη νέου αλγορίθμου για την πρόβλεψη αλλοστερικών δικτύων με χρήση βαθιάς μάθησης. Για να σχεδιάσουμε έναν νέο αλγόριθμο για την πρόβλεψη της διεπιφάνειας πρωτεΐνης-μεμβράνης (βήμα 1), συγκεντρώσαμε μία βάση δεδομένων αποτελούμενη από περιφερικές μεμβρανικές πρωτεΐνες με πειραματικά γνωστά αμινοξέα που διεισδύουν στη μεμβράνη. Τα φυσικοχημικά χαρακτηριστικά που σχετίζονται με τη διείσδυση αμινοξέων στη μεμβράνη χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση 21 διαφορετικών ταξινομητών και μετα-ταξινομητών. Η αξιολόγηση της ακρίβειας του τελικού ταξινομητή παρουσίασε βαθμολογία F1 = 0,92 και MCC = 0,84 για την σωστή πρόβλεψη αμινοξέων που διεισδύουν στη μεμβράνη σε άγνωστες πρωτεΐνες ενός συνόλου επικύρωσης. Οι προβλέψεις επαληθεύτηκαν περαιτέρω σε ανεξάρτητα σύνολα δοκιμών. Ο κώδικας είναι διαθέσιμος στη διεύθυνση https://github.com/zoecournia/DREAMM. Αυτός ο αλγόριθμος ενσωματώθηκε στη ροή εργασίας μας για τον προσδιορισμό των κοιλοτήτων πρόσδεσης στη διεπιφάνεια πρωτεΐνης-μεμβράνης (βήμα 2). Σε αυτή τη ροή εργασίας, αναγνωρίζονται κοιλότητες πρόσδεσης μικρών μορίων σε πολλαπλές δομικές διαμορφώσεις πρωτεϊνών και επιλέγονται μόνο οι θέσεις που βρίσκονται δίπλα στα αμινοξέα που διεισδύουν στη μεμβράνη. Η ροή εργασίας ενσωματώθηκε σε διαδικτυακή πλατφόρμα, η οποία εντάχθηκε στο European Open Science Cloud στη διεύθυνση https://dreamm.ni4os.eu/. Προκειμένου οι εντοπισμένες κοιλότητες πρόσδεσης να είναι λειτουργικές, πρέπει να επικοινωνούν με τo ενεργό κέντρο της πρωτεΐνης μέσω αλλοστερικών δικτύων. Γι’ αυτό, εφαρμόσαμε υπάρχουσες μεθοδολογίες πρόβλεψης αλλοστερικών δικτύων για τη μελέτη δύο μεμβρανικών ογκοπρωτεϊνών, PI3Kα και K-Ras4B, ως περιπτωσιολογικές μελέτες (βήμα 3). Τέλος, στοχεύσαμε στη δημιουργία ενός νέου εργαλείου για την πρόβλεψη και την αξιολόγηση της αλλοστερικής διασύνδεσης των αμινοξέων (βήμα 4). Για το σκοπό αυτό, εκπαιδεύσαμε νευρωνικά δίκτυα γράφων (GNNs) σε προσομοιώσεις μοριακής δυναμικής 147 πρωτεϊνών. Υπολογίστηκαν δομικά και εξελικτικά χαρακτηριστικά και εκπαιδεύτηκαν GNNs με στόχο την πρόβλεψη της αλλοστερικής διασύνδεσης των αμινοξέων. Αυτό το εργαλείο αναμένεται να προβλέπει τα αλλοστερικά δίκτυα σε νέες πρωτεΐνες χωρίς την ανάγκη προσομοιώσεων μοριακής δυναμικής.