Кристаллография, 2023, T. 68, № 2, стр. 268-275

Исследование структурных основ субстратной специфичности пуриннуклеозидфосфорилазы из Thermus Thermophilus методами структурной биоинформатики

И. Ф. Гарипов 1*, В. И. Тимофеев 12, Е. А. Заяц 3, Ю. А. Абрамчик 3, М. А. Костромина 3, И. Д. Константинова 3, Р. С. Есипов 3

1 Институт кристаллографии им. А.В. Шубникова ФНИЦ “Кристаллография и фотоника” РАН
Москва, Россия

2 Национальный исследовательский центр “Курчатовский институт”
Москва, Россия

3 Институт биоорганической химии им. академиков М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова РАН
Москва, Россия

* E-mail: ildar.garipov.f@gmail.com

Поступила в редакцию 22.07.2022
После доработки 05.09.2022
Принята к публикации 05.09.2022

Полный текст (PDF)

Аннотация

Проведено моделирование молекулярной динамики дикой формы белка пуриннуклеозидфосфорилазы с двумя субстратами – аденозином и гуанозином. Проведено аналогичное моделирование белка мутантной формы с теми же субстратами. Из полученных траекторий методом MM-GBSA оценено изменение свободной энергии при формировании полученных комплексов.

ВВЕДЕНИЕ

Пуриннуклеозидфосфорилазы (ПНФ) катализируют обратимый фосфоролиз пуриновых рибо- и 2'-дезоксирибонуклеозидов с образованием свободного азотистого основания и (дезокси-)рибоза-1'-фосфата (рис. 1).

Рис. 1.

Схема реакции, катализируемой пуриннукдеозидфосфорилазой из Thermus thermophilus HB27. Аденозин/аденин – R1 = NH2, R2 = H. Гуанозин/гуанин – R1 = O, R2 = NH2.

Благодаря своей каталитической активности ПНФ способны в присутствии ионов фосфата осуществлять реакцию трансгликозилирования: перенос азотистого основания с одного нуклеозида на другой [13]. Пуриннуклеозидфосфорилазы играют значительную роль в метаболизме нуклеиновых кислот и реутилизации пуриновых азотистых оснований, а также нашли широкое применение в каскадном синтезе модифицированных нуклеозидов [1721].

ПНФ из различных организмов различаются по ряду параметров: масса, четвертичная структура и субстратная специфичность, на основе чего можно выделить два функциональных класса. Ферменты первого класса ПНФI, встречающиеся у всех живых организмов, представляют собой гомотримеры массой ~90 кДа и узко специфичны в отношении 6-оксопуриновых нуклеозидов. Ферменты второго класса ПНФII, характерные только для микроорганизмов, являются гомогексамерами с молекулярной массой 110–150 кДа и обладают более широкой специфичностью, взаимодействуя как с 6-оксопуринами, так и с 6-аминопуринами [3].

Известно, что геном термофильной эубактерии штамма Thermus thermophilus HB27 содержит гены ПНФ как первого, так и второго класса. Объектом данного исследования является пуриннуклеозидфосфорилаза II из Thermus thermophilus HB27 (ThPNPII). Как представитель второго класса ПНФ, TthPNPII является гексамером, способным осуществлять фосфоролиз гуанозина и аденозина [1]. Данный фермент обладает широкой субстратной специфичностью в отношении модифицированных не природных пуриновых азотистых оснований [1]. Субстратами для TthPNPII являются не только рибозиды, но и дезоксирибозиды и различные производные 2-дезоксирибозы. Стоит также отметить высокую степень гомологии TthPNPII в сравнении с ферментом человека – 40% [1, 3].

Для TthPNPII аденозин является значительно лучшим субстратом по Km и Kcat в сравнении с гуанозином, что обусловлено различием заместителя в шестом положении пурина [1]. Сравнительный анализ ПНФ из термофильных бактерий семейства Deinococcus–Thermus, проведенный в [2], показал, что определяющую роль в субстратной специфичности TthPNPII (в [2] вывод сделан для тримерного ПНФ, гомологичного исследуемому TthPNPII) играет аминокислотный остаток Asp235. Аспартат в данном положении обусловливает высокое сродство фермента к аденозину, замена его на аспарагин (мутация D235N) увеличивает активность фермента относительно гуанозина [2].

Для исследования структурных основ субстратной специфичности TthPNPI рассмотрим окружение субстрата в активном центре фермента в радиусе до 4 Å от атомов субстрата (рис. 2б): Tyr85, Ala113, Phe187, Phe192, Leu198, Ile209, Gly210, Met211, Thr234, Asp235, Ala237, His244, Val250, а также принадлежащей соседнему мономеру Phe153. Можно видеть, что O6 и N7 атомы гуанозина находятся на расстоянии, достаточном для формирования водородных связей с атомами Asp235. Аденозин отличается от гуанозина наличием в шестом положении аминогруппы вместо оксогруппы, данная аминогруппа также может образовывать водородные связи с атомами Asp235.

Рис. 2.

Пространственная структура гексамера TthPNPII, в активных центрах расположен фосфат, изображенный сферами (а). Активный центр TthPNPII, светлыми линиями показан Phe153 из полипептидной цепи соседней субъединицы, сферами – фосфат, толстыми стержнями – гуанозин, пунктирными линиями – возможные водородные связи (б).

Мутация D235N несколько меняет картину взаимодействий, так как дикарбоновая аминокислота заменяется полярно нейтральной, однако амидогруппа аспарагина (СОNH2) также может образовать водородную связь либо с кислородом в положении 6 гуанозина, либо с атомом N7 аденозина [1]. Благодаря полученной в [1] кристаллической структуре белка TthPNPII (рис. 2а) представляется возможным провести соответствующие модификации in silico и сравнить энергии связывания фермента с аденозином и гуанозином до и после мутации с последующей декомпозицией энергии по аминокислотным остаткам, чему и посвящено данное исследование.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Создание структур комплексов. Для получения необходимого комплекса в программе PyMOL [17] структуру исследуемого белка TthPNPII (PDB ID: 6TK9) совместили со структурой гомологичной ПНФ (PDB ID: 3IEX), находящейся в комплексе с гуанозином. Далее c использованием программы PyMOL гуанозин и остаток Asp 235 в белке заменили соответственно на аденозин и Asn. Тем самым сгенерировали четыре необходимые для молекулярной динамики (МД) комплекса дикого и мутантных типов ферментов отдельно с каждым из субстратов.

Моделирование молекулярной динамики. Для предварительной подготовки файлов, моделирования МД и анализа энергий системы использовали пакет программ для МД Amber [4, 5]. Использовали наборы силовых полей ff14SB [6] и GAFF (General AMBER Force Field) [7] для молекул ферментов и лигандов соответственно. Для параметризации лигандов использовали программу antechamber [4]. Для воды использовали модель TIP3P [8]. Молекулу комплекса поместили в кубическую ячейку. Минимальное расстояние от молекулы белка до граней ячейки составляло 1.5 нм. Ячейка была заполнена молекулами воды. В каждую из систем добавили несколько ионов натрия для нейтрализации заряда системы. На первом этапе для каждой из систем провели минимизацию энергии. Далее системы были уравновешены при температуре 300 К и давлении 1 бар путем моделирования динамики в NVT- и NPT-ансамблях (50 пс в каждом) соответственно. Температуру и давление в системах контролировали с использованием модифицированного термостата Ланжевена [9] и баростата Берендсена [10] с временными константами τT = 1 пс и τP = 2 пс соответственно. Продуктивное 10 нс моделирование МД для каждой из систем проводили в NPT-ансамбле с шагом интегрирования 2 фс. Дальнодействующие электростатические взаимодействия рассчитывали с использованием схемы суммирования по Эвальду в варианте PME [7, 11]. Кулоновские потенциалы и потенциалы Леннарда–Джонса были усечены до 1.4 нм, что является наиболее оптимальным для используемого силового поля [5].

Оценка энергии взаимодействия лигандов с белком. Для расчета энергии взаимодействия лигандов с рецептором использовали метод MM-GBSA (Molecular mechanics – Generalized Born surface area) [12, 13]. Расчет проводили с помощью программы MMPBSA.py [14]. Использовали 1000 фреймов для каждой из систем. Для вычисления энергии взаимодействия использовали модифицированную обобщенную модель Борна, предназначенную для макромолекул [15].

РЕЗУЛЬТАТЫ

На рис. 3 представлены зависимости RMSD (Root Mean Square Deviation, среднеквадратичное отклонение) от времени для Cα-атомов дикого и мутантных форм ферментов в комплексе с гуанозином. RMSD комплекса с нативным ферментом плавно стабилизируется около значения 1.75 Å, тогда как у комплекса мутантного типа плато RMSD устанавливается при значении 2 Å нм и только после 4 нс моделирования. Кривая RMSD комплекса мутантного типа менее плавная и больше в среднем по значению. Из этого можно заключить, что комплекс гуанозина с белком мутантного типа менее стабилен, чем с нативной формой.

Рис. 3.

Графики зависимости среднеквадратичного отклонения (RMSD) атомов от времени для комплексов гуанозина с ферементом дикого (1) и мутантного типа (2).

Для аденозина кривая RMSD (рис. 4) фермента мутантного типа в отличие от вычислительного эксперимента с гуанозином показывает большую стабильность комплекса с лигандом, достигая диапазона значений 1.6–1.75 Å. Комплекс нативного фермента с аденозином имеет менее сглаженную кривую и на интервалах времени 1.5–3, 6–7.2 и 8–10 нс значения RMSD заметно больше. Из графика следует, что отклонения атомов полипептидной цепи нативного белка растут на протяжении моделирования, достигая значения 2 Å.

Рис. 4.

Графики зависимости среднеквадратичного отклонения (RMSD) атомов от времени для комплексов аденозина с ферементом дикого (1) и мутантного типа (2).

Графики RMSF (Root Mean Square Fluctuation, среднеквадратичная флуктуация) комплексов с гуанозином (рис. 5) показывают заметные изменения в подвижности участков полипетидной цепи. Для комплекса мутантного типа флуктуации большей части остова белка увеличиваются, что касается и активного центра, хотя и максимальное значение флуктуаций ~3 Å достигается для нативного фермента. Кривые RMSF показывают, что комплекс мутанта с гуанозином в целом стал более подвижным и пики флуктуаций начали приходиться на другие аминокислоты. Кривая RMSF для комплекса мутантного типа также может свидетельствовать о дестабилизации и влиянии мутации на конформационные превращения, претерпеваемые белком в растворе.

Рис. 5.

График флуктуации координат атомов, усредненные по всему времени моделирования (RMSF) комплексов гуанозина с ферментом дикого (1) и мутантного типа (2).

Графики RMSF комплексов с аденозином не сильно разнятся до и после мутации (рис. 6). Заметное различие в кривых RMSF наблюдается на остатках β-листов, расположенных рядом с активными центрами, в которых проводили замену D235N; пиковое значение 4.5 Å приходится на β-листы (остатки 1419–1434) мономера F. Таким образом, существенного изменения в подвижности комплекса с аденозином до и после мутации, судя по кривым, не произошло, по крайней мере картина отличается от результатов с гуанозином. Нельзя не заметить, что первый отличительный пик кривой 1 (рис. 6) приходится на His244, расположенный в активном центре. Этот пик отсутствует у того же аминокислотного остатка гистидина в мутантной форме белка, как и у обоих комплексов с гуанозином, что свидетельствует о его менее фиксированном положении в пространстве. His244, как показано на рис. 2б, способен установить водородную связь с оксогруппой гуанозина, тогда как в связывании аденозина его роль, судя по всему, становится другой либо вовсе утрачивается. Это, в свою очередь, может быть обусловлено изменением распределения частичных зарядов в активном центре после мутации и стерическим различием субстратов.

Рис. 6.

График флуктуации координат атомов, усредненный по всему времени моделирования (RMSF), комплексов аденозина с ферментом дикого (1) и мутантного типа (2).

Также рассмотрено положение субстратов в результате моделирования МД. На рис. 7 построены кривые RMSD для неводородных атомов гуанозина в комплексе с ферментами дикого (кривая 1) и мутантного типа (кривая 2). Кривая комплекса гуанозина с нативным ферментом заметно флуктуирует до 7 нс с максимальным отклонением 1 Å, что вполне ожидаемо. Интереснее выглядит кривая гуанозина в комплексе с мутантом: первые 5 нс лиганд в обоих случаях имел схожее значение отклонения от начального положения, однако после 5 нс RMSD лиганда резко увеличилось на 1 Å, достигнув более-менее стабильного положения при 2 Å от начального положения.

Рис. 7.

Подвижность гуанозина в комплексах с ферментом дикого (1) и мутантного типа (2).

Аналогичные кривые RMSD для атомов аденозина в комплексе с ферментом показаны на рис. 8. Кривая комплекса с ферментом мутантного типа (кривая 2) выше, чем для комплекса с ферментом дикого типа (кривая 1), почти на всем интервале моделирования (за исключением последней наносекунды), из чего можно заключить, что мутация несколько повлияла на положение субстрата в активном центре, в среднем значения для двух случаев раличаются на 0.4 Å. Таким образом, полученные графики свидетельствуют о применимости траекторий для дальнейшего вычисления энергий. Влияние мутации зависит от субстрата. Комплекс ПНФ с аденозином стал более стабильным после замены аспарагиновой кислоты на аспарагин согласно кривой RMSD. В случае комплекса ПНФ с гуанозином замена Asp235 на Asn существенно увеличила подвижность большинства аминокислот (рис. 3) и заметно повлияла на динамику белковой глобулы.

Рис. 8.

Подвижность аденозина в комплексах с ферментом дикого (1) и мутантного типа (2).

Методом MM-GBSA из четырех траекторий рассчитаны энергии связи субстратов с белком в растворе (табл. 1–4).

Таблица 1.  

Изменение компонент свободной энергии при образовании комплекса фермента дикого типа с гуанозином

Компонента свободной энергии Среднее значение, ккал/моль Стандартное отклонение, ккал/моль Ошибка среднего, ккал/моль
ΔEVdW –34.5 2.95 0.01
ΔEel –39.49 4.64 0.15
ΔGpolar 52.05 2.83 0.08
ΔGnonpolar –4.00 0.15 0.01
ΔGgas –73.99 3.88 0.13
ΔGsolv 50.05 2.81 0.09
ΔGbind –23.95 3.43 0.11
Таблица 2.  

Изменение компонент свободной энергии при образовании комплекса фермента мутантного типа с гуанозином

Компонента свободной энергии Среднее значение, ккал/моль Стандартное отклонение, ккал/моль Ошибка среднего, ккал/моль
ΔEVdW –41.24 3.49 0.11
ΔEel –38.56 9.95 0.32
ΔGpolar 46.31 5.33 0.17
ΔGnonpolar –4.74 0.15 0.01
ΔGgas –79.80 9.45 0.31
ΔGsolv 41.57 5.27 0.17
ΔGbind –38.23 5.66 0.19
Таблица 3.  

Изменение компонент свободной энергии при образовании комплекса фермента дикого типа с аденозином

Компонента свободной энергии Среднее значение, ккал/моль Стандартное отклонение, ккал/моль Ошибка среднего, ккал/моль
ΔEVdW –25.79 3.25 0.10
ΔEel –140.93 21.39 0.68
ΔGpolar 156.73 20.30 0.64
ΔGnonpolar –3.47 0.32 0.01
ΔGgas –166.72 21.52 0.69
ΔGsolv 153.27 20.19 0.64
ΔGbind –13.45 3.45 0.11
Таблица 4.  

Изменение компонент свободной энергии при образовании комплекса фермента мутантного типа с аденозином

Компонента свободной энергии Среднее значение, ккал/моль Стандартное отклонение, ккал/моль Ошибка среднего, ккал/моль
ΔEVdW –34.43 2.43 0.08
Δ Eel –56.19 8.32 0.26
ΔGpolar 86.07 8.67 0.27
ΔGnonpolar –3.93 0.23 0.01
ΔGgas –90.62 8.65 0.27
ΔGsolv 82.14 8.64 0.27
ΔGbind –8.48 4.06 0.13

Из рассчитанных значений следует понижение энергии связи ∆∆Gbind = –14.3 ккал/моль для комплекса с гуанозином, тогда как для аденозина произошло изменение в обратную сторону и ∆∆Gbind = 4.97 ккал/моль. Так как ∆Gbind < 0 во всех случаях, комплекс с любым субстратом термодинамически выгоден. Изменение энергий связи в противоположном направлении для аденозина и гуанозина свидетельствует об увеличении специфичности фермента к гуанозину в результате мутации D235N, что согласуется с данными [1, 2].

Проведенный вычислительный эксперимент показал, что мутация D235N сказывается на субстратной специфичности и динамике фермента, причем характер влияния мутации на динамику зависит от природы субстрата: комплекс мутанта с гуанозином становится более подвижным и менее стабильным, а с аденозином – более устойчивым, с меньшими отклонениями Cα-атомов пептидной цепи. TthPNPII, в нативной форме специфичная к аденозину и способная расщеплять гуанозин [1], после замены остатка аспарагиновой кислоты на аспарагин начала формировать, согласно результатам расчета методом MM-PBSA, термодинамически более выгодный комплекс с гуанозином на ∆∆Gbind = –14.3 ккал/моль. Для аденозина энергетический выигрыш связи с субстратом наоборот уменьшился на ∆∆Gbind = = 4.97 ккал/моль.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 21-13-00429) в рамках расчета МД и при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках выполнения работ по Государственному заданию ФНИЦ “Кристаллография и фотоника” РАН в части анализа результатов молекулярного моделирования.

Список литературы

  1. Timofeev V.I., Fateev I.V., Kostromina M.A. et al. // J. Biomol. Struct. Dyn. 2020. V. 40. P. 1. https://doi.org/10.1080/07391102.2020.1848628

  2. Tomoike F., Kuramitsu S., Masui R. // Extremophiles. 2013. V. 17. P. 505. https://doi.org/10.1007/s00792-013-0535-7

  3. Погосян Л.Г., Акопян Ж.И. // Биомедицинская химия. 2013. Т. 59. № 5. С. 483. https://doi.org/10.18097/pbmc20135905483

  4. Salomon-Ferrer R., Case D.A., Walker R.C. // WIREs Comput. Mol. Sci. 2013. V. 3. P. 198. https://doi.org/10.1002/wcms.1121

  5. Case D.A., Cheatham T.E., III, Darden T. et al. // J. Comput. Chem. 2005. V. 26. P. 1668. https://doi.org/10.1002/jcc.20290

  6. Maier J.A., Martinez C., Kasavajhala K. et al. // J. Chem. Theory Comput. 2015. V. 11. P. 3696. https://doi.org/10.1021/acs.jctc.5b00255

  7. Salomon-Ferrer R., Goetz A.W., Poole D. et al. // J. Chem. Theory Comput. 2013. V. 9. P. 3878. https://doi.org/10.1021/ct400314y

  8. Jorgensen W. L., Chandrasekhar J., Madura J.D. et al. // J. Chem. Phys. 1983. V. 79. P. 926. https://doi.org/10.1063/1.445869

  9. Allen M.P., Tildesley D.J. Computer simulation of liquids. New York: Oxford university press, 1991. https://doi.org/10.2307/2938686

  10. Berendsen H.J.C., Postma J.P.M., van Gunsteren W.F. et al. // J. Chem. Phys. 1984. V. 81. P. 3684. https://doi.org/10.1063/1.448118

  11. Darden T., York D., Pedersen L. // J. Chem. Phys. 1993. V. 98. P. 10089. https://doi.org/10.1063/1.464397

  12. Kollman P.A., Massova I., Reyes C. et al. // Acc. Chem. Res. 2000. V. 33. P. 889. https://doi.org/10.1021/ar000033j

  13. Srinivasan J., Trevathan M.W., Beroza P. et al. // Theor. Chem. Acc. 1999. V. 101. P. 426. https://doi.org/10.1007/s002140050460

  14. Miller B.R., McGee T.D., Swails J.M. et al. // J. Chemical Theory and Computation. 2012. V. 8. P. 3314. https://doi.org/10.1021/ct300418h

  15. Onufriev A., Bashford D., Case D.A. // Proteins. 2004. V. 55. P. 383. https://doi.org/10.1002/prot.20033

  16. Schrödinger L.L.C. The PyMOL Molecular Graphics System, Version 2.0

  17. Mikhailopulo I.A., Miroshnikov A.I. // Acta Naturae. 2010. V. 2. P. 36. https://doi.org/10.32607/20758251-2017-9-2-47-58

  18. Fateev I.V., Kostromina M.A., Abramchik Y.A. et al. // Biomolecules. 2021. V. 11. P. 586. https://doi.org/10.3390/biom11040586

  19. Roy B., Depaix A., Périgaud C. et al. // Chem. Rev. 2016. V. 116. P. 7854. https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.6b00174

  20. Almendros M., Berenguer J., Sinisterra J.V. // Appl. Environmental Microbiology. 2012. V. 78. P. 3128. https://doi.org/10.1128/AEM.07605-11

  21. Fateev I.V., Kharitonova M.I., Antonov K.V. et al. // Chemistry. 2015. V. 21. P. 13401. https://doi.org/10.1002/chem.201501334

Дополнительные материалы отсутствуют.