T-Report
Počítačová chemie: Laboratoř za monitorem Lektorka: Zora Střelcová Vypracovala: Eva Vojáčková Tématem T-Exkurze, kterou jsme absolvovala, byla počítačová/výpočetní chemie. Tento obor stojí na pomezí chemie a informatiky, ale zároveň využívá poznatky také z matematiky, fyziky a dalších přírodních věd. Výpočetní chemie se zabývá simulací chemických reakcí in silico, tedy pomocí počítačových programů. Výhodou tohoto postupu je rychlost, možnost nechat proběhnout reakce, jejichž provedení in vitro není z jakéhokoli důvodu možné, nulové riziko kontaktu s toxickými látkami a v neposlední řadě také nižší cena. Praktické využití nachází výpočetní chemie například při návrhu nových léčiv, což jsme si sami vyzkoušeli při praktické části T-Exkurze, která proběhla 22. června 2012 v kampusu MU.
Praktická exkurze Úkol 1: Zobrazování molekul v programu Pymol Pymol je jednoduchý program, který umožňuje navrhovat a upravovat struktury proteinů (viz Obr. 1).
Obr. 1: Zobrazení hemoglobinu v programu Pymol (struktura stažena z pdb.org, ID 2HBS).
V praktické části jsme v tomto programu zobrazovali lektin PA-IIL ve vazbě na methylfukózu (Obr. 2).
Obr. 2: Protein PA-IIL s navázanou methylfukózou (žlutě).
Úkol 2: Vypočítejte, zda se k lektinu PA-IIL z Pseudomonas aeruginosa lépe váže methylfukóza, nebo methymanóza Bakterie Pseudomonas aeruginosa (Obr. 3) je pro většinu lidí jen neškodným komenzálem, avšak u pacientů se sníženou imunitou se z ní stává patogen způsobující těžké záněty dýchacího a močového ústrojí. Řadí se mezi tzv. nemocniční nákazy (což znamená, že se pacient nejčastěji infikuje při hospitalizaci v nemocnici) a navíc vykazuje značnou rezistenci proti mnoha typům antibiotik. I proto se stále hledají nové možnosti, jak tuto bakterii účinně zpacifikovat. Při infekci je pro bakterii nezbytně nutné správně rozpoznat a také navázat se na tkáň, kterou má napadnout. K tomu jí pomáhá mj. také lektin PA-IIL. Tento lektin by však mohl Obr. 3: Bakterie Pseudomonas aeruginosa. pseudomonádě také jednou „zlomit vaz“. Kromě sacharidů na povrchu sliznice je totiž tento receptor schopen vázat také další podobné molekuly. Jednou z potenciálních léčivých látek proto může být určitá molekula, která se na bakteriální lektin PA-IIL váže lépe než sacharidy na membráně plicních buněk. Pokud bude bakterie plně vytížena touto sloučeninou, nezbude jí místo pro vazbu pro ni zásadních ligandů, a v tomto případě by tedy nemohla úspěšně dokončit invazi do lidského organizmu. Právě výše zmiňovanou vazbu různých sacharidů k PA-IIL jsme při T-Exkurzi sami pomocí programů počítali. Zabývali jsme se sloučeninami methylfukózou a methylmanózou.
Jak to celé funguje 1) na povrchu buněk, které tvoří výstelku dýchacího ústrojí, se nachází specifické sacharidy specifický sacharid - ligand
2) na tyto sacharidy se mohou svými receptory vázat různé látky, ale také bakterie, např. Pseudomonas bakteriální lektin - receptor
3) po přidání léčivé látky, která se na bakteriální lektin váže lépe, než ligand buněk plicní výstelky, jsou bakteriální receptory přednostně obsazeny novou látkou, a tím pádem má bakterie velmi ztíženou možnost navázat se na cílovou buňku molekula léčivé látky
Proč to funguje? V tomto případě má molekula léčiva více vazebných míst pro bakteriální receptor, než ligand výstelkové buňky. Proto se také váže pevněji a lépe, než by si bakterie přála.
Metodika Výpočet pomocí programu Autodock Vina (molekulární dokování, molecular docking) Molekula potenciálního léčiva se obvykle může na bakteriální povrchový protein vázat mnoha způsoby; dokovací program ji „otáčí“, v různých pozicích přikládá ke studovanému receptoru a počítá nejlepší způsob natočení (Obr. 4). Práci dokovacího programu bych zjednodušeně přirovnala k „ježkovi v kleci“ (Obr. 5). Stejně jako člověk při hře otáčí pichlavou kuličkou v kleci a hledá nejlepší pozici, která umožňuje vytažení ježka z klícky, počítačový program otáčí sacharidem (methylfukóza a methylmanóza) a hledá pozici, kterou se bude ideálně vázat k proteinu (PA-IIL). Výsledkem však není oddělení obou součástí jako při hře, ale číselná hodnota vazebné energie ∆G. Čím nižší tato hodnota je, Obr. 5: Ježek v kleci tím pevněji se obě molekuly vážou. „manuální dokování“ :-)
Obr. 4: Program AutoDock Vina testuje různá postavení receptor - ligand. Jako nejlepší vyhodnotí to s nejnižší vazebnou energií ∆G.
Výsledky Nejnižší naměřená vazebná energie ∆G metylfukózy byla -26,7 kJ/mol (-6,1 kcal/mol). Nejnižší naměřená vazebná energie ∆G metylmanózy byla -23,2 kJ/mol (-5,3 kcal/mol). Z výsledků tedy vyplývá, že metylfukóza se k PA-IIL váže lépe než metylmanóza. Diskuze Tento výsledek odpovídá Adam a kol. 2007, kde se uvádí tato data: Me-α-L-Fuc -36.4 (± 0.1) Me-β-D-Man -23.7 (± 0.1) Vazebná energie k PA-IIL dalších sacharidů je popsána v Sabin a kol. 2006: L-Fuc -31.5 (±0.2) Me-α-Fuc -36.4 (±0.1) Me-α-L-Gal -33.8 (±0.1) Me-β-Ara -33.0 (±0.2) Me-α-Man -23.7 (±0.1) Podle těchto údajů lze odhadnout, že methylace fukózy zvyšuje její vazbu k PA-IIL a zároveň, že methylovaná fukóza je ve srovnání s dalšími sledovanými sacharidy nejlepším ligandem. Shrnutí Tato exkurze do základů počítačové chemie pro mě byla opravdu zajímavá a obohacující. Důkladně jsem si díky ní zopakovala stavbu a strukturu proteinů a také zjistila, co to vůbec je molekulární dokování. Doufám, že poznatky z exkurze dříve nebo později prakticky využiji. Děkuji :-)
Zdroje a citace: Obr. 3: http://www.sciencephoto.com/media/12425/enlarge Obr. 5: http://obchod.hryahlavolamy.cz/cz/jezek-v-kleci/jezek-v-kleci-cerna-krabicka.html Adam J, Pokorná M, Sabin C, Mitchel EP, Imberty A, Wimmerová M: Engineering of PA-IIL lectin from Pseudomonas aeruginosa – Unravelling the role of the specificity loop for sugar preference. BMC Structural Biology (2007), 7:36. Sabin C, Mitchel EP, Pokorná M, Gautier C, Utille JP, Wimmerová M, Imberty A: Binding of different monosaccharides by lectin PA-IIL from Pseudomonas aeruginosa: Thermodynamics data correlated with Xray structures. FEBS Letters 580 (2006), 982–987.
