FRIMED2-FRIPRO forskerprosjekt, medisin og helse

Proteiner er naturens byggesteiner, men også mye mer enn det: de er dedikerte og dyktige arbeidere som hver og en fyller en spesifikk rolle. De er ganske store molekyler som består av tusener av atomer. Når ett eller flere viktige proteiner ikke fungerer som det skal i menneskekroppen, kan det potensielt føre til sykdom. Selv om proteiner er relativt store sammenlignet med mange andre molekyler, er de fremdeles ganske små av størrelse og er vanskelige å observere direkte. Derfor er det ofte praktisk å bygge molekyler ved hjelp av datamaskiner, og simulere oppførselen deres. Disse datamaskinmodellene er basert på grunnleggende fysiske og kjemiske prinsipper, og simuleringene har vist seg nyttige for å lære mer om hvordan, for eksempel, proteiner binder til cellemembraner eller om, og i så fall hvordan, legemidler binder til og endrer egenskapene til proteiner. I dette prosjektet har vi fokusert på en bestemt type proteiner som virker på celleoverflaten. De binder seg til cellemembranen akkurat lenge nok til å utføre sin oppgave der, for så å forlate denne når jobben er gjort. Vi hadde som mål å finne ut hvilke krefter hjelper proteinene å nå cell overflaten og hvilke krefter er avgjørende for hvor lenge de skal forbli på overflaten. Vi laget et bedre verktøy til simuleringer av protein som er bundet til membraner, en atomistisk force field (kraftfelt) som vi har forbedret og testet slik at den er pålitelig for interaksjoner mellom choline grupper i lipider, og aromatiske aminosyrer. Vi gjorde lignende arbeid på et annet kraftfelt (grovkornet kraftfelt). Ved å bruke den atomistiske kraftfelt i simuleringer av tre forskjellige proteiner, kunne vi beregne nøyaktig mengde energi som inngår i interaskjoner mellom de aromatiske aminosyrene og visse membranlipider. I tillegg til dette har vi utviklet en matematisk modell for å finne ut av hva som skiller proteiner som binder cellemembraner fra de som ikke gjøre det. Ved å anvende modellen vår til et stort protein datasett, kunne vi vise hvilken form og hvilke aminosyrer bør være til stede for et protein skal kunne binde seg spontant til en membran. Resultatene fra dette prosjektet vårt kan brukes til å lage kunstig proteiner som kan binding seg til membraner, eller til å lage små molekylær som vil hemme protein-membran binding.

The project looked into the modeling of cation-pi interactions in the context of peripheral protein-membrane binding. The force field parameters developed in this project are included with the official CHARMM distribution, and in the coarse grain MARTINI force field. They will allow members of our community to more reliably model aromatics-choline interactions. This is relevant not only in the context of protein-membrane interactions, but also for ligand design and drug discovery, for example. The understanding of the role of aromatic amino acids in peripheral membrane binding brought by this project is crucial in our understanding of peripheral protein-membrane interactions. It shows that aromatics are not simply hydrophobic anchors and will influence how we predict peripheral membrane binding sites. Through their work on this project, the youngest member of the staff have developed new skills and been exposed to international collaborations.

The study of protein-lipid interactions is of fundamental importance but data on protein-membrane interfaces is still scarce compared to what we know about protein-protein interactions. Our knowledge of the structural fingerprint of protein-membrane interfaces relies on an old model that needs to be updated. The text-book description of a prototypical interfacial binding site consists of clusters of basic amino acids and a few hydrophobic amino acids. Relying on observations we and others made on a few membrane-binding proteins1-6 we believe that a distinction should be made between aliphatic amino acids and the three aromatic amino acids, and particularly between these three. They have different physicochemical properties, anchor at different depths, and could play an underestimated role in lipid specificity. Furthermore our work indicates that the role of positively charged amino acids is possibly too simplistic in the current model. Encouraged by unpublished preliminary results, and unlike what has been attempted so far, we intend to study a large protein dataset to evaluate to which extent our findings can be generalized. We will use a multidisciplinary approach combining bioinformatics, molecular simulations and biophysics. In particular we propose to improve the current model by (1) mapping the interactions between aromatic amino acids and membrane phospholipids and (2) quantifying the spectra of nonspecific electrostatics interactions among membrane-binding proteins. We will for these purposes also contribute methodological developments relevant to biomolecular modeling and theoretical chemistry. Numerous human diseases are attributed to alterations of membrane-protein interactions. In the era of lipidomics and with the current efforts aiming at drawing protein-lipid interactome maps7, our project is timely and relevant for molecular life science at large. It will have impact on the annotation of lipid-binding domains.