Este protocolo detalha a triagem de cristalização de alto rendimento, desde a preparação da placa de microensaio de 1.536 até o final de uma janela de tempo experimental de 6 semanas. Detalhes são incluídos sobre a configuração da amostra, as imagens obtidas e como os usuários podem realizar análises usando uma interface gráfica de usuário habilitada por inteligência artificial para identificar de forma rápida e eficiente as condições de cristalização macromolecular.
A cristalografia de raios X é a técnica mais comumente empregada para discernir estruturas macromoleculares, mas a etapa crucial de cristalizar uma proteína em uma rede ordenada passível de difração permanece desafiadora. A cristalização de biomoléculas é amplamente definida experimentalmente, e esse processo pode ser trabalhoso e proibitivo para pesquisadores de instituições com recursos limitados. No Centro Nacional de Cristalização de Alto Rendimento (HTX), métodos altamente reprodutíveis foram implementados para facilitar o crescimento de cristais, incluindo uma configuração automatizada de placa de microlote sob óleo de 1.536 poços de alto rendimento projetada para amostrar uma ampla gama de parâmetros de cristalização. As placas são monitoradas usando modalidades de imagem de última geração ao longo de 6 semanas para fornecer informações sobre o crescimento de cristais, bem como para distinguir com precisão golpes de cristal valiosos. Além disso, a implementação de um algoritmo de pontuação de inteligência artificial treinado para identificar ocorrências de cristais, juntamente com uma interface de código aberto e amigável para visualização de imagens experimentais, agiliza o processo de análise de imagens de crescimento de cristais. Aqui, os principais procedimentos e instrumentação são descritos para a preparação dos coquetéis e placas de cristalização, imageando as placas e identificando acertos de forma a garantir a reprodutibilidade e aumentar a probabilidade de cristalização bem-sucedida.
Mesmo em uma era de enorme progresso nos métodos de biologia estrutural, a cristalografia de raios X continua a ser um método confiável e popular para gerar modelos estruturais de macromoléculas de alta qualidade. Mais de 85% de todos os modelos estruturais tridimensionais depositados no Protein Data Bank (PDB) são de métodos estruturais baseados em cristais (em janeiro de 2023). 1 Além disso, a cristalografia de raios X permanece indispensável para a resolução de estruturas proteína-ligante, um componente crucial do processo de descoberta e desenvolvimento defármacos 2. Apesar da cristalização de proteínas ter permanecido a técnica dominante de biologia estrutural por mais de meio século, métodos para prever a probabilidade de cristalização com base em propriedades físicas3 ou sequência 4,5 ainda estão em sua infância.
A previsão das condições de cristalização é ainda mais obscura; Progressos limitados têm sido feitos para prever prováveis condições de cristalização mesmo para proteínas modelo 6,7. Outros estudos têm tentado identificar condições de cristalização baseadas na homologia de proteínas e condições extraídas da PDB 8,9,10. O poder preditivo a ser encontrado no PDB é limitado, no entanto, como apenas as condições finais e bem-sucedidas de cristalização são depositadas, o que, por necessidade, perde os experimentos de otimização, muitas vezes extensos, necessários para ajustar o crescimento de cristais. Além disso, muitas entradas PDB carecem de metadados contendo esses detalhes, incluindo as fórmulas do coquetel, o formato de cristalização, a temperatura e o tempo para cristalizar11,12. Portanto, para muitas proteínas de interesse, a maneira mais acessível de determinar as condições de cristalização é experimentalmente, usando o maior número possível de condições em uma ampla gama de possibilidades químicas.
Várias abordagens para tornar a triagem de cristalização o mais frutífera e completa possível têm sido exploradas com grande efeito, incluindo matrizes esparsas 13, triagem fatorial incompleta 14, aditivos 15,16, semeadura 17 e agentes nucleantes 18. O National HTX Center do Hauptman-Woodward Medical Research Institute (HWI) desenvolveu um pipeline eficiente para triagem de cristalização usando a abordagem de microlote sob óleo19, que utiliza manuseio automatizado de líquidos e modalidades de imagem para agilizar a identificação das condições iniciais de cristalização usando volumes comparativamente mínimos de amostra e coquetel (Figura 1). O conjunto de 1.536 coquetéis exclusivos são baseados em condições previamente determinadas como propícias ao crescimento de cristais de proteína e são projetados para serem quimicamente diversos, a fim de amostrar uma ampla gama de condições de cristalização possíveis20,21,22. A ampla amostragem das condições de cristalização aumenta a probabilidade de observar um ou mais eletrodos de cristalização.
Poucas análises formais de quantas condições são necessárias para o rastreamento têm aparecido na literatura. Um estudo focalizou o layout amostral de diferentes telas e verificou que a amostragem aleatória de componentes (semelhante a um fatorial incompleto) representou o método de amostragem mais completo e eficiente23. Outro estudo de triagem observou que houve inúmeros casos em que a tela muito completa de 1.536 produziu apenas um único acerto de cristal24, e um estudo muito recente destacou que a maioria das telas comerciais subestima o espaço de cristalização conhecido por estar associado a acertos de triagem25. Nem todos os condutores de cristalização produzirão um cristal de qualidade de difração adequado para coleta de dados devido à desordem inerente dentro do cristal, limitações de difração ou falhas cristalinas; Portanto, fundir uma rede mais ampla para condições tem o benefício adicional de fornecer formas alternativas de cristal para otimização.
O formato dos experimentos de cristalização de proteínas também tem impacto no sucesso da tela. A difusão de vapor é a configuração mais comumente usada para aplicações de cristalização de alto rendimento e é utilizada em centros de cristalização de última geração, incluindo os centros de triagem de alto rendimento EMBL Hamburg e Institut Pasteur26,27,28. O HTX Center utiliza o método de microbatch-under-oil; Embora menos utilizado, é um método robusto que minimiza o consumo de amostras e coquetéis de cristalização20,21,22. Uma vantagem do método de microlote sob óleo, particularmente quando se usa um óleo de parafina de alta viscosidade, é que apenas uma pequena evaporação ocorre dentro da gota durante o experimento, o que significa que a concentração de equilíbrio é alcançada após a mistura de gotas. Se resultados positivos de cristalização são observados no método de microbatch-under-oil, a reprodução dessas condições é tipicamente mais direta do que em configurações de difusão de vapor, nas quais a cristalização ocorre em algum ponto indefinido durante o equilíbrio entre a gota de cristalização e o reservatório. A reprodutibilidade de acertos é desejável para abordagens de cristalização de alto rendimento, que produzem cristais de proteína proibitivamente minúsculos que normalmente precisam ser otimizados para experimentos de raios X de cristal único.
A tela de cristalização de alto rendimento para proteínas solúveis é composta por coquetéis preparados internamente, telas comerciais prontas e telas comerciais modificadas internamente22. Os coquetéis foram inicialmente desenvolvidos utilizando a estratégia fatorial incompleta utilizando coquetéis de cristalização previamente bem sucedidos20. Os reagentes na tela que estão comercialmente disponíveis incluem arranjos de polímeros, sais de cristalização, PEG, e combinações de íons e telas que utilizam matriz esparsa e abordagens fatoriais incompletas. Há também reagentes que são modificados antes da inclusão na tela: uma tela aditiva, uma tela de pH e tampão, uma tela de aditivo líquido iônico e uma tela de polímero.
O poder das condições e estratégias de cristalização conhecidas foi aproveitado nos 1.536 coquetéis de cristalização, juntamente com os benefícios do sistema de microlote sob óleo para gerar um oleoduto que emprega manuseio automatizado de líquidos, imagens automatizadas de campo brilhante e imagens não lineares de segunda ordem de cristais quirais (SONICC). A automação do manuseio de líquidos e da geração de imagens oferece os benefícios de menos horas de laboratório molhado e maior reprodutibilidade. A natureza de alto rendimento da triagem automatizada de cristalização requer a automação do processo de monitoramento do crescimento de cristais. Esses avanços são alcançados com tecnologias de imagem de última geração para auxiliar na identificação de impactos positivos de cristais. Tanto a imagem padrão de campo claro de placas, bem como métodos de multifótons para detecção aprimorada, são usados através de um sistema de imagem de cristal com SONICC (Figura 2). SONICC combina microscopia de segunda geração harmônica (SHG)29 e microscopia de fluorescência excitada de dois fótons no ultravioleta (UV-TPEF)30 para detectar cristais muito pequenos, bem como aqueles obscurecidos por precipitado. A imagem SONICC informa se os poços contêm proteínas (via UV-TPEF) e cristais (via SHG). Além da identificação positiva dos cristais de proteínas, informações adicionais também podem ser obtidas usando métodos de imagem de última geração. A imagem somente com coquetel antes da adição da amostra serve como um controle negativo; Essas imagens podem identificar a aparência do poço antes da adição da amostra, inclusive em termos de cristais de sal e detritos. Além disso, as imagens SHG e UV-TPEF ajudam a diferenciar cristais de proteína de cristais de sal e podem ser usadas para visualizar material complexado proteína-ácido nucleico31.
Experimentos de cristalização de alto rendimento submetidos a monitoramento repetido via imagem resultam em um volume muito grande de imagens que necessitam de exame. Métodos automatizados de pontuação de cristais foram desenvolvidos para reduzir a carga sobre o usuário e aumentar a probabilidade de identificar acertos positivos de cristal. O HTX Center participou do desenvolvimento do algoritmo de pontuação MAchine Recognition of Crystallization Outcomes (MARCO), uma arquitetura de rede neural convolucional profunda treinada desenvolvida por um consórcio de parceiros acadêmicos, sem fins lucrativos, governamentais e da indústria para classificar imagens de poços de campo brilhante32. O algoritmo foi treinado em quase meio milhão de imagens de campo brilhante de experimentos de cristalização de várias instituições usando diferentes métodos de cristalização e diferentes imageadores. O algoritmo produz um escore probabilístico indicando se uma determinada imagem se enquadra em quatro classes de imagens possíveis: “cristalina”, “clara”, “precipitada” e “outra”. O MARCO tem uma precisão de classificação relatada de 94,5%. A detecção de cristais é aprimorada com um software que implementa o algoritmo e fornece uma interface gráfica do usuário (GUI) para visualização de imagens simples e acessível, habilitada com os recursos de pontuação habilitados para IA32,33. A GUI MARCO Polo foi projetada para funcionar perfeitamente com a configuração do sistema de gerenciamento de imagens e dados no HTX Center para identificar acertos na tela de 1.536 poços, com envolvimento humano para examinar a saída de listas classificadas. Além disso, como software de código aberto disponível no GitHub, a GUI está prontamente disponível para modificação para refletir as necessidades específicas de outros grupos de laboratório.
Aqui, o processo de criação de um experimento de microlote sob óleo de alto rendimento usando manuseio robótico de líquidos para fornecer o coquetel e a proteína é descrito. O HTX Center possui uma gama única de instrumentação e recursos que não são encontrados em outras instituições, com o objetivo de fornecer serviços de triagem e recursos educacionais aos usuários interessados. Demonstrar os métodos e as capacidades das técnicas de alto rendimento habilitadas para robótica permitirá que a comunidade tenha conhecimento das tecnologias disponíveis e tome decisões para seus próprios esforços de determinação de estrutura.
O método descreve um pipeline de alto rendimento para triagem de cristalização de proteínas que requer apenas 500 μL de amostra para 1.536 experimentos individuais de cristalização no formato de microlote sob óleo. O pipeline conta com robótica de manuseio de líquidos para ajudar de forma rápida e reprodutível a configuração experimental, bem como o recurso de análise de imagem computacional MARCO Polo, que é personalizado para analisar imagens de placas de 1.536 poços usando o algoritmo MARCO para identificar e isolar ocorrências de cristais.
O pequeno volume de gotas de triagem individuais (total de 400 nL com uma proporção de amostra :coquetel de 1:1) significa que volumes de amostra extremamente pequenos são necessários para identificar condições positivas de cristalização. Esses pequenos tamanhos de gotas necessariamente produzem pequenos cristais que não podem ser pescados pelo looping tradicional. Foram desenvolvidos métodos de colheita das 1.536 placas37; Adicionalmente, as placas com cristais têm sido utilizadas diretamente em fontes síncrotron para coleta de dados in situ 38. Se um método robusto para a colheita desses cristais fosse desenvolvido, os avanços na tecnologia síncrotron e feixes microfocados permitiriam ainda mais a obtenção de conjuntos de dados úteis. Adicionalmente, os cristais obtidos podem potencialmente ser utilizados como sementes para esforços de otimização.
A imagem SONICC é claramente vantajosa na identificação de cristais de proteína pequenos e cristais de proteína escondidos sob o precipitado. Apesar dessas vantagens, nem todos os tipos de amostra são passíveis de imagens por SHG e UV-TPEF. Por exemplo, proteínas com poucos ou nenhum resíduo aromático de triptofano mostrarão um sinal UV-TPEF ambíguo. Além disso, cristais em grupos espaciais específicos, incluindo grupos centrossimétricos ou grupo de pontos 432, não serão detectados por imagens de SHG. Amostras com fluoróforos às vezes interferem com o sinal de SHG, resultando no cancelamento do sinal ou aumento da intensidade, o que significa que uma interpretação cuidadosa dos sinais de SHG é necessária para proteínas contendo metais e proteínas contendo metades contendo metais. No entanto, em muitos casos, é possível racionalizar a ausência de um sinal SHG ou UV-TPEF, e a falta desses sinais não deve necessariamente descartar a presença de um cristal de proteína.
O formato microbatch-under-oil fornece uma alternativa ao método de difusão de vapor mais comum usado para cristalografia de alto rendimento. É importante ressaltar que o formato de cristalização impacta a identificação de acertos39, o que fornece uma justificativa para o uso de diferentes formatos de cristalização para esforços de triagem de alto rendimento. Imagens automatizadas e modalidades habilitadas para SONICC auxiliam na rápida identificação de cristais de proteína ao longo do curso experimental de 6 semanas. Finalmente, a GUI MARCO Polo permite que os usuários analisem rapidamente imagens de 1.536 condições para identificar poços de impacto promissores para otimização. Os recursos do HTX Center, incluindo a configuração experimental de alto rendimento habilitada para robótica, juntamente com as ferramentas computacionais e de imagem de última geração para análises, fornecem uma grande contribuição para a comunidade de biologia estrutural, capacitando os pesquisadores a abordar efetivamente um gargalo primário no trabalho estrutural baseado em cristais: encontrar condições de cristalização.
The authors have nothing to disclose.
Gostaríamos de estender nossa gratidão aos nossos usuários por confiarem suas preciosas amostras a nós para triagem de cristais, bem como por fornecer feedback crítico e solicitações que nos ajudaram a refinar e desenvolver nossos recursos para melhor servir a comunidade de biologia estrutural. Também gostaríamos de agradecer a Ethan Holleman, Dra. Lisa J Keefe e Dra. Erica Duguid, que conduziram o desenvolvimento da GUI MARCO Polo. Gostaríamos de agradecer aos colegas do HWI pelo apoio e sugestões, especialmente à Dra. Diana CF Monteiro. Agradecemos o apoio financeiro dos Institutos Nacionais de Saúde, R24GM141256.
1536 Well Imp@ct LBR LoBase | Greiner Bio-One | 790 801 | |
Acetic acid | Hampton Research | HR2-853 | |
AlumaSeal II Sealing Film | Hampton Research | HR8-069 | |
Ammonium bromide | Molecular Dimensions | MD2-100-247 | |
Ammonium chloride | Hampton Research | HR2-691 | |
Ammonium hydroxide | Hampton Research | HR2-855 | |
Ammonium nitrate | Hampton Research | HR2-665 | |
Ammonium phosphate dibasic | Hampton Research | HR2-629 | |
Ammonium phosphate monobasic | Hampton Research | HR2-555 | |
Ammonium sulfate | Hampton Research | HR2-541 | |
Ammonium thiocyanate | Molecular Dimensions | MD2-100-301 | |
Bicine pH 9.0 | Hampton Research | HR2-723 | |
Bis-tris propane pH 7.0 | Hampton Research | HR2-993-08 | |
Calcium acetate | Hampton Research | HR2-567 | |
Calcium chloride dihydrate | Hampton Research | HR2-557 | |
CAPS pH 10.0 | Rigaku Reagents | none given | |
ClearSeal Film | Hampton Research | HR4-521 | |
Cobalt sulfate heptahydrate | Molecular Dimensions | MD2-100-42 | |
Crystal Screen HT screen | Hampton Research | HR2-130 | |
Formulator | Formulatrix | ||
Glycerol | Hampton Research | HR2-623 | |
Gryphon liquid handling robot | Art Robbins Instruments | ||
HEPES pH 7.0 | Hampton Research | HR2-902-03 | |
HEPES pH 7.5 | Hampton Research | HR2-902-08 | |
HWI HTX Center sample submission form | https://hwi.buffalo.edu/high-throughput-crystallization-screening-center-sample-submission-form/ | ||
Hydrochloric acid | Hampton Research | HR2-581 | |
Index HT screen | Hampton Research | HR2-134 | |
Ionic Liquid screen | Hampton Research | HR2-214 | |
Lithium bromide | Molecular Dimensions | MD2-100-312 | |
Lithium chloride | Hampton Research | HR2-631 | |
Lithium sulfate monohydrate | Hampton Research | HR2-545 | |
Magnesium acetate tetrahydrate | Hampton Research | HR2-561 | |
Magnesium chloride hexahydrate | Hampton Research | HR2-559 | |
Magnesium nitrate hexahydrate | Hampton Research | HR2-657 | |
Magnesium sulfate heptahydrate | Hampton Research | HR2-821 | |
Manganese chloride tetrahydrate | Millipore Sigma | 63535-50G | |
Manganese sulfate monohydrate | Molecular Dimensions | MD2-100-310 | |
MARCO Polo GUI download | https://hauptman-woodward.github.io/Marco_Polo/ | ||
Matrix Platemate 2 x 3 liquid handling robot | Thermo Scientific | ||
MES pH 6.0 | Hampton Research | HR2-943-09 | |
Mosquito liquid handling robot | SPTLabtech | ||
Paraffin Oil/White Mineral Oil Saybolt Viscosity 340-365 at 100 °F | Sigma Aldrich | PX0045-3 | |
PEG 1000 | Hampton Research | HR2-523 | |
PEG 2000 | Hampton Research | HR2-592 | |
PEG 20000 | Hampton Research | HR2-609 | |
PEG 3350 | Hampton Research | HR2-527 | |
PEG 400 | Hampton Research | HR2-603 | |
PEG 4000 | Hampton Research | HR2-529 | |
PEG 6000 | Hampton Research | HR2-533 | |
PEG 8000 | Hampton Research | HR2-535 | |
PEG/Ion HT screen | Hampton Research | HR2-139 | |
PEGRx HT screen | Hampton Research | HR2-086 | |
Plate reservations | htslab@hwi.buffalo.edu | ||
Potassium acetate | Hampton Research | HR2-671 | |
Potassium bromide | Hampton Research | HR2-779 | |
Potassium carbonate | Molecular Dimensions | MD2-100-311 | |
Potassium chloride | Hampton Research | HR2-649 | |
Potassium nitrate | Hampton Research | HR2-663 | |
Potassium phosphate dibasic | Hampton Research | HR2-635 | |
Potassium phosphate-monobasic | Hampton Research | HR2-553 | |
Potassium phosphate-tribasic | Molecular Dimensions | MD2-100-309 | |
Potassium thiocyanate | Hampton Research | HR2-695 | |
Rock Imager 1000 with SONICC | Formulatrix | ||
Rock Imager 54 | Formulatrix | ||
Rubidium chloride | Millipore Sigma | R2252-10G | |
SaltRx HT screen | Hampton Research | HR2-136 | |
Silver Bullets screen | Hampton Research | HR2-096 | |
Slice pH screen | Hampton Research | HR2-070 | |
Sodium acetate pH 5.0 | Hampton Research | HR2-933-15 | |
Sodium bromide | Hampton Research | HR2-699 | |
Sodium chloride | Hampton Research | HR2-637 | |
Sodium citrate pH 4.2 | Hampton Research | HR2-935-01 | |
Sodium citrate pH 5.6 | Hampton Research | HR2-735 | |
Sodium hydroxide | Hampton Research | HR2-583 | |
Sodium molybdate dihydrate | Molecular Dimensions | MD2-100-207 | |
Sodium nitrate | Hampton Research | HR2-661 | |
Sodium phosphate monobasic | Hampton Research | HR2-551 | |
Sodium thiosulfate pentahydrate | Molecular Dimensions | MD-100-307 | |
StockOptions Polymer screen | Hampton Research | HR2-227 | |
Tacsimate pH 7 | Hampton Research | HR2-755 | |
TAPS pH 9.0 | bioWORLD | 40121071 | |
Tris pH 8 | Hampton Research | HR2-900-11 | |
Tris pH 8.5 | Hampton Research | HR2-725 | |
ViaFLO 384 | Integra | ||
ViaFLO 384 384 channel pipettor head (0.5-12.5µL) | Integra | ||
ViaFLO 384 96 channel pipettor head (300µL) | Integra | ||
Zinc acetate dihydrate | Hampton Research | HR2-563 |