Os glóbulos vermelhos são incríveis. Eles captam oxigênio de nossos pulmões e o carregam por todo o corpo para nos manter vivos. A molécula de hemoglobina nos glóbulos vermelhos transporta oxigênio mudando sua forma de uma forma tudo ou nada. Quatro cópias da mesma proteína na hemoglobina abrem e fecham como pétalas de flores, estruturalmente acoplado para responder um ao outro. Usando supercomputadores, os cientistas estão apenas começando a projetar proteínas que se auto-montam para combinar e se assemelhar a moléculas que dão vida, como a hemoglobina. Os cientistas dizem que seus métodos podem ser aplicados a tecnologias úteis, como direcionamento farmacêutico, colheita artificial de energia, materiais de detecção e construção 'inteligentes', e mais.

Uma equipe de ciência fez esse trabalho superalimentando proteínas, o que significa que eles mudaram as subunidades das proteínas, os aminoácidos, para dar às proteínas uma carga positiva ou negativa artificialmente alta. Usando proteínas derivadas de água-viva, os cientistas foram capazes de montar uma estrutura complexa de dezesseis proteínas composta de dois octâmeros empilhados apenas por supercarga, descobertas que foram relatadas em janeiro de 2019 no jornal Química da Natureza .

A equipe então usou simulações de supercomputador para validar e informar esses resultados experimentais. As alocações de supercomputador no Stampede2 no Texas Advanced Computing Center (TACC) e no Comet no San Diego Supercomputer Center (SDSC) foram concedidas aos pesquisadores por meio do XSEDE, o Extreme Science and Engineering Discovery Environment, financiado pela National Science Foundation (NSF).

"Descobrimos que, ao tomar proteínas que normalmente não interagem entre si, podemos fazer cópias com cargas altamente positivas ou negativas, "disse a co-autora do estudo Anna Simon, um pesquisador de pós-doutorado no Ellington Lab da UT Austin. "Combinando as cópias altamente carregadas positivamente e negativamente, podemos fazer as proteínas se reunirem em conjuntos estruturados muito específicos, "Simon disse. Os cientistas chamam sua estratégia de 'montagem de proteína supercarregada, 'onde eles conduzem interações de proteínas definidas combinando variantes supercharged projetadas.

"Exploramos um princípio básico muito conhecido da natureza, que cargas opostas atraem, "acrescentou o coautor do estudo, Jens Glaser. Glaser é um cientista pesquisador assistente no Grupo Glotzer, Departamento de Engenharia Química da Universidade de Michigan. "O grupo de Anna Simon descobriu que, quando eles misturam essas variantes carregadas de proteína fluorescente verde, eles obtêm estruturas altamente ordenadas. Essa foi uma verdadeira surpresa, "Disse Glaser.

A estrutura do octâmero empilhado se parece com um anel trançado. É composto por 16 proteínas - dois anéis entrelaçados de oito que interagem de forma muito específica, patches discretos. "A razão pela qual é tão difícil projetar proteínas que interagem sinteticamente é que fazer esses patches interagindo e ter todos eles alinhados de forma que permitam que as proteínas se agrupem em tamanhos maiores, estruturas regulares são realmente difíceis, "explicou Simon. Eles contornaram o problema adicionando muitas cargas positivas e negativas às variantes de engenharia da proteína fluorescente verde (GFP), uma proteína bem estudada de 'rato de laboratório' derivada da água-viva Aequorea victoria.

A proteína carregada positivamente, que eles chamaram de proteína fluorescente cerúlea (Ceru) +32, teve oportunidades adicionais de interagir com a proteína GFP -17 carregada negativamente. "Ao dar a essas proteínas todas essas oportunidades, esses diferentes lugares onde eles poderiam interagir, eles puderam escolher os corretos, "Simon disse." Havia certos padrões e interações que estavam lá, acessível, e energeticamente favorecido, que não previmos necessariamente de antemão o que permitiria que eles se montassem nessas formas específicas. "

Para obter as proteínas fluorescentes carregadas de engenharia, Simon e os co-autores Arti Pothukuchy, Jimmy Gollihar, e Barrett Morrow codificou seus genes, incluindo uma etiqueta química usada para purificação em pedaços portáteis de DNA chamados plasmídeos em E. coli, em seguida, coletou a proteína marcada que E. coli cresceu. Os cientistas misturaram as proteínas. Eles inicialmente pensaram que as proteínas poderiam apenas interagir para formar grandes, aglomerados de estrutura irregular. "Mas então, o que continuávamos vendo era estranho, pico engraçado em torno de 12 nanômetros, que era muito menor do que um grande aglomerado de proteína, mas significativamente maior do que a única proteína, " Simon disse.

Eles mediram o tamanho das partículas que se formaram usando um instrumento Zetasizer no Texas Materials Institute of UT Austin, e verificou que as partículas continham as proteínas cerúlea e GFP Förster Resonance Energy Transfer (FRET), que mede a transferência de energia entre diferentes proteínas fluorescentes coloridas, produz fluorescência em resposta a diferentes energias de luz para ver se elas estão próximas umas das outras. A microscopia eletrônica de coloração negativa identificou a estrutura específica das partículas, conduzido pelo grupo de David Taylor, professor assistente de biociências moleculares na UT Austin. Ele mostrou que a partícula de 12 nm consistia em um octâmero empilhado composto por dezesseis proteínas. "Descobrimos que eram estruturas em formato de flor lindas, "Simon disse. O co-autor Yi Zhou do grupo de Taylor da UT Austin aumentou a resolução ainda mais usando microscopia crioeletrônica para revelar detalhes de nível atômico do octâmero empilhado.

A modelagem computacional refinou as medições de como as proteínas foram organizadas em uma imagem clara do belo, estrutura semelhante a uma flor, de acordo com Jens Glaser. "Tivemos que criar um modelo que fosse complexo o suficiente para descrever a física das proteínas fluorescentes verdes carregadas e apresentar todos os detalhes atomísticos relevantes, ainda foi eficiente o suficiente para nos permitir simular isso em uma escala de tempo realista. Com um modelo totalmente atomístico, levaria mais de um ano para obter uma única simulação do computador, por mais rápido que o computador fosse, "Disse Glaser.

Eles simplificaram o modelo reduzindo a resolução sem sacrificar detalhes importantes das interações entre as proteínas. "É por isso que usamos um modelo onde a forma da proteína é exatamente representada por uma superfície molecular, assim como aquele que é medido a partir da estrutura cristalográfica da proteína, "Glaser acrescentou.

"O que realmente nos ajudou a reverter isso e melhorar o que conseguimos com nossas simulações foram os dados crio-EM, "disse Vyas Ramasubramani, um estudante de graduação em engenharia química na Universidade de Michigan. "Isso é o que realmente nos ajudou a encontrar a configuração ideal para colocar nessas simulações, que nos ajudou a validar os argumentos de estabilidade que estávamos fazendo, e, com sorte, fazer previsões sobre as maneiras como podemos desestabilizar ou modificar essa estrutura, "Ramasubramani disse.

Os cientistas precisaram de muita capacidade de computação para fazer os cálculos na escala que desejavam.

"Usamos o XSEDE para basicamente pegar esses sistemas enormes, onde você tem muitas peças diferentes interagindo entre si, e calcule tudo isso de uma vez para que, quando você começar a mover seu sistema para a frente por algum semblante de tempo, você poderia ter uma ideia de como isso iria evoluir em escalas de tempo um tanto reais, "Ramasubramani disse." Se você tentasse fazer o mesmo tipo de simulação que fizemos em um laptop, levaria meses, senão anos, para realmente compreender se algum tipo de estrutura seria estável ou não. Para nós, não ser capaz de usar o XSEDE, onde você poderia usar essencialmente 48 núcleos, 48 unidades de computação de uma só vez para fazer esses cálculos altamente paralelos, estaríamos fazendo isso muito mais devagar. "

O supercomputador Stampede2 no TACC contém 4, 200 Intel Knights Landing e 1, 736 nós de computação Intel Skylake X. Cada nó Skylake tem 48 núcleos, a unidade básica de um processador de computador. "Os nós Skylake do supercomputador Stampede2 foram fundamentais para alcançar o desempenho necessário para calcular essas interações eletrostáticas que agem entre as proteínas com carga oposta de maneira eficiente, " Glaser said. "The availability of the Stampede2 supercomputer was at just the right point in time for us to perform these simulations."

Initially, the science team tested their simulations on the Comet system at the SDSC. "When we were first figuring out what kind of model to use and whether this simplified model would give us reasonable results, Comet was a great place to try these simulations, " Ramasubramani said. "Comet was a great testbed for what we were doing."

Looking at the bigger scientific picture, the scientists hope that this work advances understanding of why so many proteins in nature will oligomerize, or join together to form more complex and interesting structures.

"We showed that there doesn't need to be a very specific, pre-distinguished set of plans and interactions for these structures to form, " Simon said. "This is important because it means that maybe, and quite likely we can take other sets of molecules that we want to make oligomerize and generate both positively charged and negatively charged variants, combine them, and have specifically ordered structures for them."

Natural biomaterials like bone, feathers, and shells can be tough yet lightweight. "We think supercharged protein assembly is an easier way to develop the kind of materials that have exciting synthetic properties without having to spend so much time or having to know exactly how they're going to come together beforehand, " Simon said. "We think that will accelerate the ability to engineer synthetic materials and for discovery and exploration of these nanostructured protein materials."

O estudo, "Supercharging Enables Organized Assembly of Synthetic Biomolecules, " was published in the journal Química da Natureza in January of 2019.