Questo protocollo descrive in dettaglio lo screening di cristallizzazione ad alto rendimento, che va dalla preparazione della piastra di microdosaggio di 1.536 alla fine di una finestra temporale sperimentale di 6 settimane. Sono inclusi dettagli sulla configurazione del campione, sull’imaging ottenuto e su come gli utenti possono eseguire analisi utilizzando un’interfaccia utente grafica abilitata all’intelligenza artificiale per identificare in modo rapido ed efficiente le condizioni di cristallizzazione macromolecolare.
La cristallografia a raggi X è la tecnica più comunemente impiegata per discernere le strutture macromolecolari, ma la fase cruciale di cristallizzare una proteina in un reticolo ordinato suscettibile di diffrazione rimane impegnativa. La cristallizzazione delle biomolecole è in gran parte definita sperimentalmente e questo processo può essere laborioso e proibitivo per i ricercatori di istituzioni con risorse limitate. Presso il National High-Throughput Crystallization (HTX) Center, sono stati implementati metodi altamente riproducibili per facilitare la crescita dei cristalli, tra cui una configurazione automatizzata di piastre microbatch sotto olio ad alta produttività da 1.536 pozzetti progettata per campionare un’ampia gamma di parametri di cristallizzazione. Le lastre vengono monitorate utilizzando modalità di imaging all’avanguardia nel corso di 6 settimane per fornire informazioni sulla crescita dei cristalli e per distinguere con precisione i preziosi colpi di cristallo. Inoltre, l’implementazione di un algoritmo di punteggio dell’intelligenza artificiale addestrato per identificare i colpi di cristallo, insieme a un’interfaccia open source e user-friendly per la visualizzazione di immagini sperimentali, semplifica il processo di analisi delle immagini di crescita dei cristalli. Qui, vengono descritte le procedure e la strumentazione chiave per la preparazione dei cocktail e delle piastre di cristallizzazione, l’imaging delle piastre e l’identificazione dei colpi in modo da garantire la riproducibilità e aumentare la probabilità di successo della cristallizzazione.
Anche in un’epoca di enormi progressi nei metodi di biologia strutturale, la cristallografia a raggi X continua ad essere un metodo affidabile e popolare per generare modelli strutturali di macromolecole di alta qualità. Oltre l’85% di tutti i modelli strutturali tridimensionali depositati nella Protein Data Bank (PDB) provengono da metodi strutturali basati su cristalli (a gennaio 2023). 1 Inoltre, la cristallografia a raggi X rimane indispensabile per risolvere le strutture proteina-ligando, una componente cruciale del processo di scoperta e sviluppo dei farmaci2. Nonostante la cristallizzazione delle proteine sia rimasta la tecnica di biologia strutturale dominante per oltre mezzo secolo, i metodi per prevedere la probabilità di cristallizzazione basati sulle proprietà fisiche3 o sulla sequenza 4,5 sono ancora agli inizi.
La previsione delle condizioni di cristallizzazione è ancora più oscura; Sono stati fatti progressi limitati per prevedere probabili condizioni di cristallizzazione anche per le proteine modello 6,7. Altri studi hanno tentato di identificare le condizioni di cristallizzazione basate sull’omologia proteica e le condizioni estratte dal PDB 8,9,10. Il potere predittivo che si trova nel PDB è limitato, tuttavia, poiché vengono depositate solo le condizioni finali di cristallizzazione di successo, che, per necessità, mancano gli esperimenti di ottimizzazione spesso estesi richiesti per mettere a punto la crescita dei cristalli. Inoltre, molte voci PDB mancano di metadati contenenti questi dettagli, tra cui le formule cocktail, il formato di cristallizzazione, la temperatura e il tempo per cristallizzare11,12. Pertanto, per molte proteine di interesse, il modo più accessibile per determinare le condizioni di cristallizzazione è sperimentalmente, utilizzando il maggior numero possibile di condizioni in una vasta gamma di possibilità chimiche.
Sono stati esplorati diversi approcci per rendere lo screening della cristallizzazione il più fruttuoso e completo possibile con grande effetto, tra cui matrici sparse 13, screening fattoriale incompleto 14, additivi15,16, semina17 e agenti nucleanti 18. Il National HTX Center presso l’Hauptman-Woodward Medical Research Institute (HWI) ha sviluppato una pipeline efficiente per lo screening della cristallizzazione utilizzando l’approccio microbatch-under-oil19, che utilizza modalità automatizzate di gestione dei liquidi e imaging per semplificare l’identificazione delle condizioni iniziali di cristallizzazione utilizzando volumi di campioni e cocktail relativamente minimi (Figura 1). L’insieme di 1.536 cocktail unici si basa su condizioni precedentemente determinate per favorire la crescita dei cristalli proteici e sono progettati per essere chimicamente diversi al fine di campionare una vasta gamma di possibili condizioni di cristallizzazione20,21,22. L’ampio campionamento delle condizioni di cristallizzazione aumenta la probabilità di osservare uno o più elettrocateteri di cristallizzazione.
Poche analisi formali di quante condizioni sono necessarie per lo screening sono apparse in letteratura. Uno studio si è concentrato sul layout di campionamento di diversi schermi e ha scoperto che il campionamento casuale dei componenti (simile a un fattoriale incompleto) rappresentava il metodo di campionamento più completo ed efficiente23. Un altro studio di screening ha rilevato che ci sono stati numerosi casi in cui lo schermo molto completo di 1.536 ha prodotto solo un singolo cristallo colpito24, e uno studio molto recente ha evidenziato che la maggior parte degli schermi commerciali sottocampiona lo spazio di cristallizzazione noto per essere associato allo screening raggiunge25. Non tutti i cavi di cristallizzazione produrranno un cristallo di qualità di diffrazione adatto alla raccolta di dati a causa del disordine intrinseco all’interno del cristallo, limitazioni di diffrazione o difetti cristallini; Pertanto, lanciare una rete più ampia per le condizioni ha l’ulteriore vantaggio di fornire forme cristalline alternative per l’ottimizzazione.
Anche il formato degli esperimenti di cristallizzazione delle proteine ha un impatto sul successo dello schermo. La diffusione del vapore è la configurazione più comunemente utilizzata per le applicazioni di cristallizzazione ad alto rendimento e viene utilizzata nei centri di cristallizzazione all’avanguardia, tra cui i centri di screening ad alta produttività EMBL Hamburg e Institut Pasteur26,27,28. Il Centro HTX utilizza il metodo microbatch-under-oil; Sebbene meno comunemente usato, è un metodo robusto che riduce al minimo il consumo di cocktail di campionamento e cristallizzazione20,21,22. Un vantaggio del metodo microbatch-under-oil, in particolare quando si utilizza un olio di paraffina ad alta viscosità, è che solo una leggera evaporazione si verifica all’interno della goccia durante l’esperimento, il che significa che la concentrazione di equilibrio viene raggiunta durante la miscelazione delle gocce. Se si osservano risultati positivi di cristallizzazione nel metodo microbatch-under-oil, la riproduzione di queste condizioni è tipicamente più semplice rispetto alle configurazioni di diffusione del vapore, in cui la cristallizzazione avviene in un punto indefinito durante l’equilibrio tra la goccia di cristallizzazione e il serbatoio. La riproducibilità dei colpi è auspicabile per approcci di cristallizzazione ad alto rendimento, che producono cristalli proteici proibitivamente minuscoli che in genere devono essere ottimizzati per esperimenti a raggi X a cristallo singolo.
Lo schermo di cristallizzazione ad alta produttività per le proteine solubili è costituito da cocktail preparati internamente, schermi commerciali pronti all’uso e schermi commerciali modificati internamente22. I cocktail sono stati inizialmente sviluppati utilizzando la strategia fattoriale incompleta utilizzando cocktail di cristallizzazione precedentemente di successo20. I reagenti nello schermo disponibili in commercio includono matrici di polimeri, sali di cristallizzazione, PEG e combinazioni ioniche e schermi che utilizzano approcci fattoriali sparsi e incompleti. Ci sono anche reagenti che vengono modificati prima dell’inclusione nello schermo: uno schermo additivo, uno schermo di pH e tampone, uno schermo di additivi liquidi ionici e uno schermo polimerico.
La potenza delle condizioni e delle strategie di cristallizzazione note è stata sfruttata nei 1.536 cocktail di cristallizzazione, insieme ai vantaggi del sistema microbatch-under-oil per generare una pipeline che impiega la gestione automatizzata dei liquidi, l’imaging automatizzato in campo chiaro e l’imaging non lineare del secondo ordine dei cristalli chirali (SONICC). L’automazione della gestione dei liquidi e dell’imaging offre i vantaggi di un minor numero di ore di laboratorio umido e di una maggiore riproducibilità. La natura ad alto rendimento dello screening automatizzato della cristallizzazione richiede l’automazione del processo di monitoraggio della crescita dei cristalli. Questi progressi sono ottenuti con tecnologie di imaging all’avanguardia per aiutare nell’identificazione di colpi di cristallo positivi. Sia l’imaging standard in campo chiaro delle lastre, sia i metodi multi-fotoni per il rilevamento avanzato, vengono utilizzati tramite un sistema di imaging a cristallo con SONICC (Figura 2). SONICC combina la microscopia di seconda generazione armonica (SHG)29 e la microscopia ultravioletta a fluorescenza eccitata a due fotoni (UV-TPEF)30 per rilevare cristalli molto piccoli, nonché quelli oscurati dal precipitato. L’imaging SONICC informa se i pozzetti contengono proteine (tramite UV-TPEF) e cristalli (tramite SHG). Oltre all’identificazione positiva dei cristalli proteici, è possibile ottenere ulteriori informazioni utilizzando metodi di imaging all’avanguardia. L’imaging solo cocktail prima dell’aggiunta del campione funge da controllo negativo; Queste immagini possono identificare l’aspetto del pozzo prima dell’aggiunta del campione, anche in termini di cristalli di sale e detriti. Inoltre, l’imaging SHG e UV-TPEF aiuta a differenziare i cristalli proteici dai cristalli di sale e può essere utilizzato per visualizzare il materiale complessato proteina-acido nucleico31.
Gli esperimenti di cristallizzazione ad alto rendimento sottoposti a monitoraggio ripetuto tramite imaging producono un volume molto elevato di immagini che richiedono un esame. Sono stati sviluppati metodi automatizzati di punteggio dei cristalli per ridurre l’onere per l’utente e aumentare la probabilità di identificare i colpi positivi dei cristalli. L’HTX Center ha partecipato allo sviluppo dell’algoritmo di punteggio MAchine Recognition of Crystallization Outcomes (MARCO), un’architettura di rete neurale convoluzionale profonda addestrata sviluppata da un consorzio di partner accademici, senza scopo di lucro, governativi e industriali per classificare le immagini dei pozzi a campo chiaro32. L’algoritmo è stato addestrato su quasi mezzo milione di immagini in campo chiaro da esperimenti di cristallizzazione di più istituzioni utilizzando diversi metodi di cristallizzazione e diversi imager. L’algoritmo produce un punteggio probabilistico che indica se una data immagine rientra in quattro possibili classi di immagini: “cristallo”, “chiaro”, “precipitato” e “altro”. MARCO ha un’accuratezza di classificazione riportata del 94,5%. Il rilevamento dei cristalli è ulteriormente migliorato con un software che implementa l’algoritmo e fornisce un’interfaccia utente grafica (GUI) per una visualizzazione delle immagini accessibile e semplice, abilitata con le funzionalità di punteggio abilitate all’intelligenza artificiale32,33. La GUI MARCO Polo è progettata per funzionare perfettamente con la configurazione del sistema di imaging e gestione dei dati nel Centro HTX per identificare i riscontri nello schermo a 1.536 pozzetti, con l’impegno umano per esaminare l’output delle liste ordinate. Inoltre, come software open source disponibile su GitHub, la GUI è prontamente disponibile per la modifica per riflettere le esigenze specifiche di altri gruppi di laboratorio.
Qui, viene descritto il processo di creazione di un esperimento microbatch-under-oil ad alta produttività utilizzando la gestione robotica dei liquidi per fornire sia il cocktail che le proteine. Il Centro HTX ha una gamma unica di strumentazione e risorse che non si trovano in altre istituzioni, con l’obiettivo di fornire servizi di screening e risorse educative agli utenti interessati. Dimostrare i metodi e le capacità delle tecniche ad alto rendimento abilitate alla robotica consentirà alla comunità di avere conoscenza delle tecnologie disponibili e prendere decisioni per i propri sforzi di determinazione della struttura.
Il metodo descrive una pipeline ad alto rendimento per lo screening della cristallizzazione delle proteine che richiede solo 500 μL di campione per 1.536 singoli esperimenti di cristallizzazione nel formato microbatch-under-oil. La pipeline si basa sulla robotica per la gestione dei liquidi per aiutare in modo rapido e riproducibile la configurazione sperimentale, nonché sulla risorsa di analisi computazionale delle immagini MARCO Polo, che è personalizzata per analizzare le immagini di lastre a 1.536 pozzetti utilizzando l’algoritmo MARCO per identificare e isolare i colpi di cristallo.
Il piccolo volume di singole gocce di screening (400 nL totali con un rapporto 1:1 di campione:cocktail) significa che sono necessari volumi di campione estremamente piccoli per identificare le condizioni di cristallizzazione positive. Queste piccole dimensioni delle gocce producono necessariamente piccoli cristalli che non possono essere pescati con il looping tradizionale. Sono stati sviluppati metodi per raccogliere dalle 1.536 piastre37; Inoltre, le piastre con cristalli sono state utilizzate direttamente alle sorgenti di sincrotrone per la raccolta di dati in situ 38. Se venisse sviluppato un metodo robusto per la raccolta di questi cristalli, i progressi nella tecnologia del sincrotrone e nei fasci micro-focalizzati consentirebbero di ottenere ulteriori set di dati utili. Inoltre, i cristalli ottenuti potrebbero potenzialmente essere utilizzati come semi per gli sforzi di ottimizzazione.
L’imaging SONICC è chiaramente vantaggioso nell’identificare sia i piccoli cristalli proteici che i cristalli proteici nascosti sotto il precipitato. Nonostante questi vantaggi, non tutti i tipi di campioni sono suscettibili di imaging SHG e UV-TPEF. Ad esempio, le proteine con pochi o nessun residuo aromatico di triptofano mostreranno un segnale UV-TPEF ambiguo. Inoltre, i cristalli in specifici gruppi spaziali, inclusi i gruppi centrosimmetrici o il gruppo di punti 432, non saranno rilevati dall’imaging SHG. I campioni con fluorofori a volte interferiscono con il segnale SHG, con conseguente cancellazione del segnale o aumento dell’intensità, il che significa che è necessaria un’attenta interpretazione dei segnali SHG per le proteine contenenti metalli e le proteine contenenti porzioni fluorescenti. Tuttavia, in molti casi, è possibile razionalizzare l’assenza di un segnale SHG o UV-TPEF e la mancanza di questi segnali non dovrebbe necessariamente escludere la presenza di un cristallo proteico.
Il formato microbatch-under-oil fornisce un’alternativa al più comune metodo di diffusione del vapore utilizzato per la cristallografia ad alto rendimento. È importante sottolineare che il formato di cristallizzazione influisce sull’identificazione hit39, che fornisce una logica per l’uso di diversi formati di cristallizzazione per gli sforzi di screening ad alto rendimento. L’imaging automatizzato e le modalità abilitate da SONICC aiutano nella rapida identificazione dei cristalli proteici durante il periodo sperimentale di 6 settimane. Infine, la GUI MARCO Polo consente agli utenti di analizzare rapidamente le immagini da 1.536 condizioni per identificare pozzi di successo promettenti per l’ottimizzazione. Le capacità dell’HTX Center, tra cui la configurazione sperimentale ad alto rendimento abilitata alla robotica, insieme agli strumenti di imaging e computazionali all’avanguardia per le analisi, forniscono un importante contributo alla comunità della biologia strutturale consentendo ai ricercatori di affrontare efficacemente un collo di bottiglia primario nel lavoro strutturale basato sui cristalli: trovare condizioni di cristallizzazione.
The authors have nothing to disclose.
Vorremmo estendere la nostra gratitudine ai nostri utenti per averci affidato i loro preziosi campioni per lo screening dei cristalli, nonché per aver fornito feedback critici e richieste che ci hanno aiutato a perfezionare e sviluppare le nostre risorse per servire meglio la comunità della biologia strutturale. Vorremmo anche ringraziare Ethan Holleman, Dr. Lisa J Keefe e Dr. Erica Duguid, che hanno guidato lo sviluppo della MARCO Polo GUI. Vorremmo ringraziare i colleghi HWI per il loro supporto e suggerimenti, in particolare la dott.ssa Diana CF Monteiro. Riconosciamo il sostegno finanziario del National Institutes of Health, 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 |