title: Protein epitope analysis by NMR spectroscopy
Creators: name: Beier, Andreas
Publisher: name: :none
Year: 2025

description: Die Kernspinresonanzspektroskopie (NMR) hat sich als eine entscheidende Technik etabliert, die sowohl Informationen über Protein-Protein Interaktionen als auch über Protein-Ligand Systeme und Bindungsepitope liefern kann. Sie eignet sich besonders für die wichtige Gruppe der intrinsisch ungeordneten Proteine (IDPs), die keine stabile Tertiärstruktur aufweisen und für viele andere Standardmethoden zur Strukturbestimmung nicht zugänglich sind. Wir untersuchen das IDP $\alpha$-Synuclein, das bei der Bindung an Membranoberflächen vorwiegend $\alpha$-helikale multimere Komplexe bildet. Zu diesem Zweck haben wir paramagnetische Observablen im Kontext von SDS-Mizellen als Membranmimetika gemessen. Darüber hinaus führten wir Cross-Linking Massenspektrometrie (MS) Experimente an $^{15}$N-markierten Proteingemischen durch, um Crosslinks an der Multimer-Schnittstelle zu bestimmen. Durch die Kombination von NMR- und MS-Observablen können wir Monomerstrukturen bestimmen und weiter zu der wahrscheinlichsten dimeren Form verfeinern. In einem zweiten Projekt untersuchten wir die chemische Verschiebung in Proteinen, die durch aromatische Liganden induziert wird. Für das Protein BRD4-BD1 und eine Reihe bekannter Liganden können wir unter Verwendung eines einfachen Modells der induzierten Verschiebung, das auf Ko-Kristallstrukturen der Protein-Ligand-Komplexe angewendet wird, eine gute Korrelation zwischen experimentellen und berechneten chemischen Verschiebungsänderungen erzielen. Darüber hinaus finden wir eine gute Übereinstimmung zwischen den Interaktionsgeometrien zwischen aromatischen Systemen und Protein-Methylgruppen, die in der Protein Data Bank (PDB) gefunden wurden, und unserem Modellsystem. Wir kombinieren sowohl Interaktionsgeometrie-Wahrscheinlichkeiten als auch chemische Verschiebungsmodelle, um die wahrscheinlichste Position und Orientierung aromatischer Zentren im gebundenen Zustand zu bestimmen. Da dieser Ansatz auch ohne experimentell bestimmte Struktur des Proteins verfügbar ist, kann er während der strukturgesteuerten Arzneimittelentwicklung und -optimierung unschätzbare Informationen liefern.
description: Nuclear magnetic resonance (NMR) has established its role as a pivotal technique that can provide information both on protein-protein interfaces as well as on protein-ligand systems and binding epitopes. It is especially suitable for the important group of intrinsically disordered proteins (IDPs) which lack a stable tertiary structure in solution and are not accessible to many other standard structure determination techniques. We investigate the IDP $\alpha$-Synuclein which upon binding to membrane surfaces forms predominately $\alpha$-helical multimeric complexes. For this purpose, we measured paramagnetic observables in the context of SDS micelles as membrane mimics. In addition, we carried out cross-linking mass-spectrometry (MS) experiments on $^{15}$N labeled protein mixtures in order to determine crosslinks at the multimer interface. By combining both NMR and MS observables, we can determine monomer structures and further refine them into the most probable dimeric form. In a second project, we investigated the chemical shift change in proteins induced by aromatic ligands. For the protein BRD4-BD1 and a set of known ligands, using a simple model of the induced shift applied to co-crystal structures of the protein-ligand complexes, we can get a good correlation between experimental and calculated chemical shift changes. In addition, we find good agreement between the interaction geometries between aromatic systems and protein methyl groups found in the protein data bank (PDB) and our model system. We combine both interaction geometry propensities and chemical shift models to fit the most probable position and orientation of aromatic centers in the bound state. As this approach is available even in the absence of an experimentally determined structure of the protein, it can provide invaluable information during structure guided drug development and optimization.