title: Kinematic assessment to characterize protein and macromolecular conformations
title: Kinematische Bewertung zur Charakterisierung der Konformationen von Proteinen und Makromolekülen
Creators: name: Chen, Xiyu
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024

description: Proteins are dynamic biomolecules with diverse cellular functions, and understanding their conformational ensemble is crucial for comprehending their role in health and disease. Over the past 50 years, extensive research investigated characterizing the structural and dynamic aspects of proteins, aided by experimental and computational advancements. However, the need for effective computational techniques that can capture functional movements across various levels remains substantial. This thesis introduces a kinematic model inspired by robotics, which adeptly captures both minor and major collective motions exhibited by proteins. By employing dihedral angles as torsional degrees of freedom (DoFs) and utilizing non-covalent interactions as constraints, the model provides a comprehensive understanding of protein dynamics. Additionally, a universal theory is developed for kinematic flexibility analysis using kinematic tools. Biophysically guided by protein structure, this approach offers atomically detailed insights into molecular mechanisms. To demonstrate the practical application of this model, this thesis investigates the Severe Acute Respiratory Syndrome CoronaVirus 2 (SARS-CoV-2) and its main protease (M$^{\text{pro}}$), an indispensable enzyme for the replication of viruses and serving as a promising target for therapeutic intervention. The flexibility of M$^{\text{pro}}$ conformations is analyzed in the presence of mutations and ligand binding using kinematic flexibility analysis (KFA). Through the analysis of 47 mutation sites across 69 M$^{\text{pro}}$-ligand complexes, encompassing over 3,300 structures, these mutations are observed generally increase the conformational flexibility of the protein. These findings are vital for identifying potential drug targets against SARS-CoV-2 and provide valuable information about mechanisms of molecular recognition. Furthermore, this thesis addresses the computational challenge of estimating the entropic contribution to protein-ligand complex formation. By applying KFA, efficiently determining the vibrational frequencies of protein and protein-ligand structures is the primary focus, this is allowing for the determination of vibrational entropies. Estimates have been conducted that exhibit promising comparisons to results obtained through dynamic Normal Mode Analysis. By modifying the distance threshold within the potential energy model, enhancements are observed in correlation factors. Employing this approach, this thesis investigated alterations in entropy within the SARS-CoV-2 main protease when interacting with different ligand inhibitors, facilitating the design of potential drugs. Additionally, protein kinases play a crucial role in cellular activities through phosphorylation. The conformational states of kinase activation loops and surrounding regions are informative for developing selective kinase inhibitors. By employing KFA, this thesis categorizes various conformations of the DFG motif located within the activation loop. This investigation focuses on examining disparities in the process of becoming rigid between the active and inactive states. Extensive examination of numerous kinases unveils a notable observation: the activation loop contributes to the rigidification of active kinase conformations, whereas this influence is comparatively less in the inactive state. Interestingly, oncogenic mutations show reduced rigidification, indicating increased flexibility in the activated state. Overall, this kinematic modeling methodology provides a resilient and effective avenue for acquiring comprehensive perspectives on molecular mechanisms spanning diverse magnitudes. This approach holds extensive utility in fields such as protein engineering, pharmaceutical formulation, and human well-being, bolstering comprehension of protein dynamics and facilitating the advancement of inventive therapeutic approaches. The integration of experimental and computational techniques in this research advances the knowledge of the intricate relationship between protein structure and functionality, leading to new avenues for exploring the potential of proteins in various drug development applications.
description: Proteine sind dynamische Biomoleküle mit vielfältigen zellulären Funktionen, und das Verständnis ihres konformationellen Ensembles ist entscheidend für das Begreifen ihrer Rolle in Gesundheit und Krankheit. In den letzten 50 Jahren wurde umfangreiche Forschung betrieben, um die strukturellen und dynamischen Aspekte von Proteinen zu charakterisieren, unterstützt durch experimentelle und rechnerische Fortschritte. Dennoch bleibt der Bedarf an effektiven numerischen Techniken, die funktionale Bewegungen auf verschiedenen Ebenen erfassen können, erheblich. Diese Arbeit stellt ein kinematisches Modell vor, das von Robotik inspiriert ist und sowohl geringfügige als auch größere kollektive Bewegungen von Proteinen geschickt erfasst. Durch die Verwendung von Diederwinkeln als torsionale Freiheitsgrade (DoFs) und die Nutzung nicht-kovalenter Wechselwirkungen als Einschränkungen bietet das Modell ein umfassendes Verständnis für die Dynamik von Proteinen. Darüber wird eine universelle Theorie für die kinematische Flexibilitätsanalyse unter Verwendung von kinematischen Werkzeugen entwickelt. Biophysikalisch durch die Proteinstruktur geführt, liefert dieser Ansatz atomar detaillierte Einblicke in molekulare Mechanismen. Um die praktische Anwendung dieses Modells zu demonstrieren, untersuchen diese Arbeit das schwere akute respiratorische Syndrom Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) und seine Hauptprotease (M$^{\text{pro}}$), ein unverzichtbares Enzym für die Vermehrung von Viren und ein vielversprechendes Ziel für therapeutische Eingriffe. Die Flexibilität der M$^{\text{pro}}$-Konformationen wird in Gegenwart von Mutationen und Ligandenbindung unter Verwendung der kinematischen Flexibilitätsanalyse (KFA) untersucht. Durch die Analyse von 47 Mutationsstellen in 69 M$^{\text{pro}}$-Ligandenkomplexen, die über 3.300 Strukturen umfassen, wird beobachtet, dass diese Mutationen die konformationelle Flexibilität des Proteins im Allgemeinen erhöhen. Diese Erkenntnisse sind entscheidend für die Identifizierung potenzieller Wirkstoffziele gegen SARS-CoV-2 und liefern wertvolle Informationen über Mechanismen der molekularen Erkennung. Darüber hinaus gehen diese Arbeit auf die numerische Herausforderung der Abschätzung des entropischen Beitrags zur Bildung von Protein-Ligand-Komplexen ein. Durch die Anwendung von KFA liegt der Schwerpunkt darauf, die Schwingungsfrequenzen von Protein- und Protein-Ligand-Strukturen effizient zu bestimmen, was zur Bestimmung von Schwingungsentropien führt. Schätzungen wurden durchgeführt, die vielversprechende Vergleiche mit Ergebnissen der dynamischen Normalmodenanalyse liefern. Durch die Modifikation der Abstandsschwelle im Potenzialenergiemodell werden Verbesserungen in Korrelationsfaktoren beobachtet. Unter Verwendung dieses Ansatzes untersuchte diese Arbeit Veränderungen in der Entropie in der Hauptprotease von SARS-CoV-2 untersucht, wenn sie mit verschiedenen Ligandeninhibitoren interagiert, was die Entwicklung potenzieller Medikamente erleichtert. Zusätzlich spielen Proteinkinasen durch Phosphorylierung eine entscheidende Rolle bei zellulären Aktivitäten. Die konformationellen Zustände von Kinase-Aktivierungsschleifen und umgebenden Regionen sind informativ für die Entwicklung selektiver Kinase-Inhibitoren. Unter Verwendung von KFA kategorisieren diese Arbeit verschiedene Konformationen des DFG-Motivs, das sich innerhalb der Aktivierungsschleife befindet. Diese Untersuchung konzentriert sich darauf, Unterschiede im Prozess der Versteifung zwischen den aktiven und inaktiven Zuständen zu untersuchen. Eine umfassende Untersuchung zahlreicher Kinasen enthüllt eine bemerkenswerte Beobachtung: Die Aktivierungsschleife trägt zur Versteifung aktiver Kinase-Konformationen bei, während dieser Einfluss im inaktiven Zustand vergleichsweise geringer ist. Interessanterweise zeigen onkogene Mutationen eine verringerte Versteifung, was auf eine erhöhte Flexibilität im aktivierten Zustand hinweist. Insgesamt bietet diese kinematische Modellierungsmethodik eine robuste und effektive Möglichkeit, umfassende Perspektiven auf molekulare Mechanismen unterschiedlicher Größenordnungen zu gewinnen. Dieser Ansatz hat umfangreiche Anwendungen in Bereichen wie Protein-Engineering, pharmazeutischer Zubereitung und menschlichem Wohlbefinden, trägt zum Verständnis der Protein-Dynamik bei und erleichtert die Entwicklung innovativer therapeutischer Ansätze. Die Integration experimenteller und numerischer Techniken in dieser Forschung fördert das Wissen über die komplexe Beziehung zwischen Proteinstruktur und Funktionalität und eröffnet neue Möglichkeiten, das Potenzial von Proteinen in verschiedenen Anwendungen der Arzneimittelentwicklung zu erforschen.