范德比尔特大学哈桑·姆查乌拉布实验室主任、应用人工智能在蛋白质动力学中心教授哈桑·姆查乌拉布领导的团队，开发了一种方法论蓝图，该蓝图将实验双电子-电子共振（DEER）光谱学与人工智能（AI）方法相结合，以帮助描述多种细胞膜转运蛋白的构象景观。这项研究由最近获得博士学位的第一作者亚历山德拉·C·施瓦茨领导，并发表在《美国国家科学院院刊》上，主要关注神经递质：钠同向转运体的细菌同源物。这些蛋白质通过将神经递质泵回细胞来调节突触中的神经递质水平。
施瓦茨使用DEER光谱学研究了嗜盐芽孢杆菌蛋白MhsT的结构和能量。姆查乌拉布实验室在DEER领域已有十多年的专业经验，他们在蛋白质的两个位置同时添加“自旋”标签，通常是在跨膜螺旋上。这种方法使研究人员能够测量两个自旋标签之间的距离在不同条件下的变化，并推断它们的位置和相互运动。
“DEER是一种低通量方法，每条数据都像拼图的一块，”施瓦茨说。“你需要将这些碎片拼在一起，才能理解蛋白质元素如何组合形成整体结构，以及其功能背后的全局构象变化。”
当她在2018年开始攻读博士学位时，这一过程面临挑战，但技术革新有时会恰逢其时：范德比尔特大学校友、2024年诺贝尔化学奖得主约翰·詹珀（John Jumper）开发的AI工具AlphaFold（现为第三版AlphaFold3）为施瓦茨提供了一种超越传统DEER光谱学家面临的技术难题的方法。为了获得与DEER观察到的运动一致的结构，施瓦茨及其同事将一种基于AlphaFold2的方法称为SPEACH_AF整合到他们的工作流程中。
SPEACH_AF由分子生理学和生物物理学研究副教授、姆查乌拉布实验室成员理查德·A·斯坦因（Richard A. Stein）开发，通过计算修改蛋白质序列比对后再输入AlphaFold2，生成替代蛋白质构象，从而预测蛋白质的三维结构。这一过程有助于建立一个连贯的构象景观，解释MhsT在配体运输过程中的物理变化。
为什么这很重要
血清素、多巴胺和去甲肾上腺素的神经递质转运体与多种神经精神障碍和疾病有关，包括帕金森病、注意力缺陷多动障碍、抑郁症、焦虑症和自闭症谱系障碍。NSSs也是多种精神活性药物的分子靶点，包括多种抗抑郁药和致幻物质，如可卡因和安非他命。
使用细菌NSS同源物使像施瓦茨这样的研究人员能够深入了解人类蛋白质的潜在机制，而使用DEER和AlphaFold2则能从更广泛的角度了解蛋白质的结构动力学，这一过程在使用其他结构生物学技术时并不那么直接。
论文的一个关键要素是作者最初并未预料到的MhsT在不同膜环境中的发散行为。传统上，去污剂胶束（单层）被用于评估膜蛋白的动力学。然而，相对于更生物学相关的脂质纳米圆盘环境（双层），其较不刚性的结构似乎会影响蛋白质的行为。施瓦茨的数据表明，纳米圆盘在NSSs的结构和机制中起着重要作用，这一点比以往研究中显示的更为明显。
“我最初的纳米圆盘实验目标只是验证胶束数据，但结果发现了一种独特的效应，表明MhsT的能量在每个膜环境中都是不同的，”施瓦茨说。“不仅如此，脂质纳米圆盘实际上使MhsT能够进行在胶束中未观察到的协调位移。”
下一步
姆查乌拉布实验室与应用人工智能在蛋白质动力学中心现在正在探索将AlphaFold和其他AI方法整合到实验数据的设计、分析和解释中。这些努力旨在从实验数据中生成越来越准确的结构模型，提出早期假设，并简化目前低通量的DEER数据收集过程。
“你可以通过冷冻电子显微镜或X射线晶体学捕捉结构架构，但它们提供的构象通常是单一状态的快照，”施瓦茨说。“通过这种新方法，我们可以获得补充从DEER数据中收集的结构和能量信息的结构。”
随着施瓦茨转向职场，姆查乌拉布实验室将继续其在DEER和AI方面的工作，并计划将其综合方法应用于具有不同功能的广泛膜蛋白，尽管主要集中在NSS家族，特别是哺乳动物NSSs。目前，姆查乌拉布实验室正在研究人类血清素转运体hSERT，并将检查其运输机制，以识别与其他转运体家族成员的相似性和差异，希望为NSSs的进化保守性提供见解。
“了解疾病相关突变如何影响转运体功能也可以为开发补偿特定机制变化的靶向治疗提供信息，”施瓦茨说。
更多信息
Alexandra C. Schwartz等人，《通过AlphaFold2集合和DEER光谱学确定神经递质：钠同向转运体细菌同源物的交替访问》，《美国国家科学院院刊》（2024）。DOI: 10.1073/pnas.2406063121
期刊信息：《美国国家科学院院刊》
来源：范德比尔特大学
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