Sintetizando Aminoácidos Modificados com Carbonilas Reativas in Silico para Avaliar Efeitos Estruturais Usando Simulações de Dinâmica Molecular
Summary
Aqui, descrevemos um protocolo para a otimização e parametrização de resíduos de aminoácidos modificados com espécies carbonilas reativas, adaptáveis a sistemas proteicos. As etapas do protocolo incluem projeto e otimização de estrutura, atribuições de carga, construção de parâmetros e preparação de sistemas de proteínas.
Abstract
A carbonilação de proteínas por aldeídos reativos derivados da peroxidação lipídica leva à reticulação, oligomerização e agregação de proteínas, causando danos intracelulares, funções celulares prejudicadas e, por fim, morte celular. Tem sido descrita no envelhecimento e em várias condições crônicas relacionadas à idade. No entanto, a base das mudanças estruturais relacionadas à perda de função em alvos proteicos ainda não é bem compreendida. Assim, é descrita uma rota para a construção in silico de novos parâmetros para aminoácidos carbonilados com espécies carboniladas reativas derivadas da oxidação de ácidos graxos. Os adutos de Michael para Cys, His e Lys com 4-hidroxi-2-nonenal (HNE), 4-hidroxi-2-hexenal (HHE) e uma forma de anel de furano para 4-Oxo-2-nonenal (ONE), foram construídos, enquanto o malondialdeído (MDA) foi diretamente ligado a cada resíduo. O protocolo descreve detalhes para a construção, otimização da geometria, atribuição de cargas, ligações ausentes, ângulos, parâmetros de ângulos diedros e sua validação para cada estrutura de resíduo modificada. Como resultado, os efeitos estruturais induzidos pela carbonilação com esses derivados lipídicos foram medidos por meio de simulações de dinâmica molecular em diferentes sistemas proteicos, como a enzima tiorredoxina, albumina de soro bovino e o domínio Zu-5-anquirina de membrana empregando desvio quadrático médio (RMSD), flutuação quadrática média (RMSF), predição secundária estrutural (DSSP) e análise de área superficial acessível por solvente (SASA), entre outros.
Introduction
Na busca constante pela compreensão do comportamento molecular de proteínas com modificações oxidativas, a química computacional tornou-se um pilar fundamental no amplo campo da pesquisa científica. Isso se baseia no uso de modelos teóricos capazes de interpretar fenômenos físicos em sistemas eletrônicos, usando equações matemáticas para descrever o comportamento atômico das moléculas. Dentro desse cenário, as simulações computacionais de proteínas se destacam como ferramentas cruciais para analisar o comportamento atômico de sistemas moleculares. Com base na avaliação do comportamento estrutural, cálculos energéticos e estados conformacionais1, esses métodos tornam-se aliados estratégicos para prever o comportamento de sistemas biomoleculares.
Essas simulações são especializadas em estudar mudanças estruturais e avaliar a perda ou ganho de funções biológicas em sistemas de proteínas. No entanto, abordagens computacionais têm mostrado limitações significativas quando aplicadas a sistemas proteicos contendo resíduos modificados formados por modificações pós-traducionais covalentes na sequência. Isso ocorre porque muitos métodos disponíveis carecem de recursos com parâmetros adaptáveis a campos de força compatíveis com os pacotes mais comuns de programas para simulações de dinâmica molecular de proteínas 2,3,4,5,6. Portanto, a padronização de parâmetros adaptativos de campo de força compatíveis com software computacional é essencial para facilitar o acoplamento preciso de topologias e coordenadas atômicas com a equação que rege a energia potencial do sistema7.
Em resposta a esses desafios, um protocolo adaptável a novos resíduos de aminoácidos modificados com aldeídos derivados da peroxidação lipídica foi desenvolvido usando métodos ab initio . Nesse sentido, a otimização da geometria estrutural dos novos resíduos permite a atribuição de cargas adaptativas a novos parâmetros de ligação, ângulo e diedro que podem ser executados em campos de força gerais, como AMBER. A validação subsequente desses parâmetros permite determinar a consistência e robustez do método aplicável a simulações de dinâmica molecular.
Um dos pontos fortes notáveis deste método reside em sua capacidade de se adaptar a diversas modificações pós-traducionais, desde carbonilação até fosforilação, acetilação e metilação, entre outras. Essa versatilidade não se limita apenas aos sistemas de proteínas, mas se estende às estruturas macromoleculares, permitindo o acoplamento com topologias e coordenadas atômicas. Em contraste, estudos anteriores revelam que a parametrização padrão de modificações pós-traducionais é adequada apenas para um tipo específico de modificação e só pode ser obtida a partir de repositórios publicados, sem a capacidade de criar novas estruturas8.
Atualmente, os desafios na previsão e design da estrutura de proteínas estão se tornando mais evidentes ao modelar estruturas com modificações pós-traducionais. A escassez de parâmetros que descrevem alterações em locais específicos de aminoácidos sublinha a necessidade urgente de desenvolver e aplicar métodos computacionais que possam ser ajustados às parametrizações padrão. O objetivo deste protocolo é fornecer uma rota para a construção in silico de novos parâmetros para aminoácidos modificados covalentemente com espécies carbonilas reativas derivadas da oxidação de ácidos graxos. Esses aminoácidos modificados são reconhecidos pelo campo de força âmbar geral (GAFF) e podem, portanto, ser usados para avaliar in silico os efeitos estruturais e funcionais que esse tipo de carbonilação tem sobre suas proteínas-alvo.
Protocol
Representative Results
Discussion
Uma das etapas críticas no desenvolvimento do protocolo de parametrização AMBER foi a otimização quântica dos novos resíduos de aminoácidos modificados com os derivados da peroxidação lipídica, devido à variabilidade energética relacionada à minimização e à forma de atribuição de cargas de RESP na antecâmara AMBER. Para isso, foram utilizados métodos de otimização ab initio com Hartree-Fock (HF/6-31G) e teoria funcional da densidade semi-empírica (DFT; B3LYP/6-31G e M062X/6-31G) para aval…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Este trabalho foi apoiado pelo código de bolsa de pesquisa 1107-844-67943 do Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovação (Minciencias) e da Universidade de Cartagena (Colômbia) para apoiar os grupos de pesquisa 2021 e Acta 017-2022.
Materials
| AmberTools16 or Upper | The Amber Project | Amber is a suite of biomolecular simulation programs | |
| Gaussian 09 or Upper | Gaussian Inc | Draw and optimize structures | |
| Linux Ubuntu | GNU/Linux | Platform for AmberTools | |
| NVIDIA GPUs GTX 1080 or Upper | Nvidia | Compatible with PMEMD |
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