Os cientistas da EPFL desenvolveram um método computacional de modelagem e projeto de alosteria de proteínas que permite a engenharia precisa e racional e até mesmo o reaproveitamento de receptores celulares. O método pode ser uma ferramenta significativa para o desenvolvimento de medicamentos.

Chamado de "segundo segredo da vida, "alosteria é um dos processos mais fundamentais da biologia e tem sido um foco central entre os cientistas em todo o espectro das ciências da vida, da biologia fundamental ao desenvolvimento de medicamentos.

Mas o que é alosteria? Na dança sem fim da regulação dentro da célula, alosteria é o processo pelo qual as proteínas - e outras moléculas biológicas - podem regular indiretamente a atividade de outras biomoléculas, como os receptores.

A chave aqui é "indiretamente". Normalmente, proteínas e outros ligantes irão ligar sua molécula alvo, por exemplo. um receptor ou enzima, em uma região principal chamada "site ativo". Uma vez vinculado, o ligante dispara um dominó bioquímico que resulta em um efeito específico.

Mas em alosteria, ligantes ligam enzimas ou receptores em locais diferentes do local ativo, e causar efeitos diferentes. Por exemplo, a ligação alostérica pode reduzir ou mesmo interromper totalmente a atividade de um receptor. A vantagem aqui para campos como o desenvolvimento de drogas é que os ligantes alostéricos não precisam competir pelo sítio ativo, antes, exerce seus efeitos por uma "porta lateral".

Agora, o laboratório de Patrick Barth no Instituto de Bioengenharia da EPFL desenvolveu um método computacional para prever e até mesmo projetar funções alostéricas em proteínas. Publicado em Nature Chemical Biology , os cientistas mostram que seu método pode ser usado para projetar previsivelmente funções de sinalização em receptores que pertencem à grande família de receptores acoplados à proteína G (GPCRs).

Os cientistas começaram com simulações de dinâmica molecular, uma técnica de computador que modela os movimentos físicos de átomos e moléculas. Usando isso para modelar GPCRs, eles foram capazes de identificar locais alostéricos no receptor de dopamina, um GPCR no sistema nervoso que é ativado pelo neurotransmissor dopamina. A dopamina está envolvida em funções como o controle motor, motivação, excitação, reforço, recompensa, lactação, gratificação sexual, e náusea.

Eles então aplicaram um novo método desenvolvido em laboratório que pode evoluir rapidamente em sequências de proteínas in silico para propriedades dinâmicas e alostéricas específicas. Isso permitiu aos cientistas projetar variantes alostéricas de um GPCR:receptores com pequenas diferenças nos locais de sua estrutura onde os ligantes podem se ligar alostericamente.

Esses locais são chamados de "microinterruptores" e podem alterar todo o comportamento do receptor. "Conseguimos desenvolver novos microinterruptores de aminoácidos nesses locais, que pode reprogramar propriedades específicas de sinalização alostérica, "diz Barth.

Os pesquisadores produziram nada menos que 36 variantes do receptor de dopamina D2, que regula a flexibilidade cognitiva em humanos e é o principal alvo da maioria dos antipsicóticos. Em um caso, os cientistas foram capazes de redirecionar totalmente o receptor D2 em um biossensor de serotonina, essencialmente tornando-o suscetível a um neurotransmissor inteiramente novo.

Depois de ligar a serotonina, o receptor redesenhado mostrou respostas de sinalização potentes que combinaram com as previsões que os cientistas fizeram usando seu método computacional. Essa precisão não se limitou apenas a uma variante; os pesquisadores foram capazes de prever os efeitos de mais de cem mutações conhecidas nas atividades de sinalização de vários GPCRs.

Finalmente, é importante notar que o novo método permite o que os químicos e bioengenheiros chamam de "design racional":uma estratégia que usa modelagem por computador para prever como a estrutura e a dinâmica da nova molécula afetarão seu comportamento.

"Até aqui, projeto de proteínas tem se concentrado principalmente na engenharia de estruturas de proteínas estáveis ​​e interações sem dinâmica, "diz Barth." Nosso trabalho demonstra o desenvolvimento e validação da primeira abordagem computacional que permite a previsão e o projeto racional de funções dinâmicas alostéricas de proteínas; ele prepara o terreno para projetar receptores de sinalização com funções precisas para abordagens de engenharia celular e prever os efeitos das variações genéticas nas funções das proteínas para a medicina personalizada, bem como projetar novas proteínas alostéricas e melhores drogas a partir do zero. "