modelado de interacciones proteína-ligando y...

Modelado de interacciones proteína-ligando

y proteína-proteína

Eduardo López Viñas

FUNDAMENTOS DE BIOINFORMÁTICA

ZARAGOZA,7-11 de Mayo de 2012

La idea de función biológica es compleja.

Función biologica e interacciones moleculares

Procesos

- Control del ciclo celular

- Metabolismo s.s.

- Diferenciación

- Plegamiento de proteínas

- Señalización

- Trasnscripción

- Traducción

- Modificación post-trad.

- Transporte

BIOQUÍMICOS

CELULARES

MOLECULARES

7 - 11 de Mayo de 2012. CITA-DGA Zaragoza Eduardo López Viñas

Proteínas

La idea de función biológica es compleja.

Función biologica e interacciones moleculares

Procesos

- Control del ciclo celular

- Metabolismo s.s.

- Diferenciación

- Plegamiento de proteínas

- Señalización

- Trasnscripción

- Traducción

- Modificación post-trad.

- Transporte

BIOQUÍMICOS

CELULARES

MOLECULARES

Proteínas

LMWm DNA/RNA

Lípidos – Polisacáridos – (…)

- Métodologías de docking.

Modelado y predicción de interacciones moleculares

- SIGNIFICADO: “Acoplamiento molecular” s.l.

Modelado y predicción de interacciones moleculares

- Predicción teórica (in silico) de los complejos proteína-ligando a partir desus respectivas estructuras moleculares individuales.

- La estructura más probable del complejo vendría sugerida por lasorientaciones recíprocas en las que la energía de la interacción en elcomplejo es mínima.

IMPORTANTE: integración información evolutiva y estructural.

Docking PROTEÍNA-LIGANDO

- APLICACIONES: modelado interacciones moleculares.- Construcción de modelos fundamentales de investigación en biol.mol.- Mejora de inhibidores.- Diseño de nuevos inhibidores (cribado virtual de quimiotecas).

- SIGNIFICADO: “Acoplamiento molecular” de estructuras de LWM PROTEÍNAS

IMPORTANTE: integración información evolutiva y estructural.

- Modelos estructurales de proteínas Rx/NMR (EXPERIMENTALES) Protein Data Bank

Representación de la Proteína: métodos basados en grids.

Representación de la Proteína: métodos basados en grids.- Modelos estructurales de proteínas

- Rx/NMR (EXPERIMENTALES) Protein Data Bank? - Rx/NMR (EXPERIMENTALES) Protein Data Bank

- Representación RÍGIDA/FIJA.

- Funciones de puntuación (scoring functions)

∑=ij ij

0elect r

1Eεπε

repulsive

atractive

∑ −=−ij

ij12ij

ijJonesLennard r

∑=ij ij

0elect r

1Eεπε

repulsive

atractive

∑ −=−ij

ij12ij

ijJonesLennard r

…7 - 11 de Mayo de 2012. CITA-DGA Zaragoza Eduardo López Viñas

- Una matriz para cada tipo de átomo presente en el ligando.

- Modelos de moléculas de bajo peso molecular.

Representación del LIGANDO: flexibilidad

- Descripción precisa geometrías y cargas electrostáticas.

- Flexibilidad BÚSQUEDA CONFORMACIONAL.

- Montecarlo simulated annealing

- Algoritmos genéticos

- Montecarlo Replica Exchange

- (…)

- Métodos de búsqueda conformacional :

- Modelos de moléculas de bajo peso molecular.

- Estrategia habitual: búsqueda restringida.

Representación del LIGANDO: flexibilidad

- Descripción precisa geometrías y cargas electrostáticas.

- FLEXIBILIDAD Búsqueda conformacional.

- Colección de modelos estructurales: Biotina vs. Estreptavidina

22.875 Å

Docking proteína-ligando: RESULTADOS

- Colección de modelos estructurales: XK-263 vs. Proteasa HIV-1

Docking proteína-ligando: RESULTADOS

- Energía de interacción (scoring function)

- RMSD

Docking proteína-ligando: CLUSTERING

CASO“A”

CASO“B”

FAMILIA CARNITINA/COLINA-ACIL-TRANSFERASAS (CCAT)

SCOP: Fold + Superfamily: “CoA-dependent acyl-transferases”

Subfamilias con diferentes propiedades funcionales: CrAT, COT, CPT1, CPT2 & ChAT

Choline acetyl-transferasesEC. 2.3.1.6

Carnitine acetyl-transferasesEC. 2.3.1.7

Carnitine palmitoyl-transferases IIEC. 2.3.1.24

Carnitine palmitoyl-transferases IEC. 2.3.1.24

Carnitine octanoyl-transferasesEC. 2.3.1.137

acil-CoA de cadena media

acil-CoA de cadena larga

acil-CoA de cadena corta

FAMILIA CARNITINA/COLINA-ACIL-TRANSFERASAS (CCAT)

SCOP: Fold + Superfamily: “CoA-dependent acyl-transferases”

Subfamilias con diferentes propiedades funcionales: CrAT, COT, CPT1, CPT2 & ChAT

DETERMINANTES ESTRUCTURALES de ESPECIFICIDAD en CCAT

CrATH343 carnitina

acetil-CoA

E1E14 E13

decanoíl-CoA

carnitinaH327

E1E14 E13

- Modelado de centros activos, sitios alostéricos, etc.- Construcción de nuevas hipótesis: desarrollo dirigido de fármacos.- Ingeniería de proteínas.

APLICACIÓN II: GENERACIÓN DE MODELOS BÁSICOS en BM

acetil-CoA

CrAT wt

miristoíl-CoA

CrAT M564G

malonyl-CoA

acyl-CoA + carnitine

CPT2CACT

CPT1 INHIBITION BY MALONYL-CoA

acyl-CoA + carnitine

acyl-carnitine + CoA

acyl-L-carnitine + CoA

β-oxidation

Modelado: Swiss-Model

agrupamientospo

RMSD.clus.tol.=1.0Å

Docking C16:0-CoA: AutodockPalmitoíl-CoA [C16:0]

Calidad estructural: ProSA-web

MOPAC: optim. & cargasMod. sobre estruct. real CoA

Modelado: Swiss-Model

Docking C16:0-CoA: Autodock

agrupamientospo

N=100; RMSD.clus.tol.=1.0Å

Palmitoíl-CoA

Carnitina

V488M489

G710G709

Calidad estructural: ProSA-web

Palmitoíl-CoA [C16:0]

MOPAC: optim. & cargasMod. sobre estruct. real CoA

SB DRUG DISCOVERYVirtual HT Combinatorial Screening for lead optimization

cribadovirtual

APLICACIÓN I: VIRTUAL SCREENING

“A SMILES string is a way to represent a molecular graph as a 1D string”

- Simple approach based on enumeration of SMILES substructures (1D)- Structure based VS of combinatorial libraries.

Enumeration of combinatorial libraries

- Structure based VS of combinatorial libraries.- C8-substituted GTP derivatives

(Lappchen et al., 2005)

- Simple approach based on enumerationof SMILES substructures (1D)

O=P(O)(O)OP(=O)(O)OP(=O)(O)OC[C@@H]1O[C@H]([C@@H]([C@@H]1O)O)n1cnc(X)2c(=O)[nH]c(N)nc12

- Structure based VS of combinatorial libraries.- C8-substituted GTP derivatives

(Lappchen et al., 2005)

O[P@@](=O)(O)OC[C@H]1O[C@H]([C@@H]([C@@H]1O)O)n1cnc2c(=O)[nH]c(N)nc12

- Structure based VS of combinatorial libraries.Enumeration of combinatorial libraries

O[P@](=O)(O(R1))OC[C@@H]1O[C@H]([C@@H]([C@@H]1O(R2))O(R3))n1c(R4)nc2c(=O)[nH]c(N)nc12

- Structure based VS of combinatorial libraries.Enumeration of combinatorial libraries

- Practical testing strategy: GMP analogues scaffolds- LINKERS- BUILDING BLOCKS

- Simple approach based on enumeration of SMILES substructures (1D)Enumeration of combinatorial libraries

- Lead Improvement based on combinatorial libraries.- Integrating virtual screening in lead discovery

- Practical testing strategy: GMP analogues scaffolds- LINKERS: L1, L2, …- BUILDING BLOCKS: BB1, BB2, …

- Lead Improvement based on combinatorial libraries.- Integrating virtual screening in lead discovery

- Practical testing strategy: GMP analogues scaffolds- LINKERS: L1, L2, …- BUILDING BLOCKS: BB1, BB2, …

DESIGN AND IMPROVING OF CPT1’s INHIBITORS

BUILDING OF COMBINATORIAL LIBRARIES

Precomputed libraries (geom. & charges OK)

Predefined sets of combinatorial rules.

( … )

DESIGN AND IMPROVING OF CPT1’s INHIBITORS

BUILDING OF COMBINATORIAL LIBRARIES

I.e. CARNITINE OH- function replacement.

( … )

Haloalkane derivatives

outgoing group

Complex-alkane derivatives

Fine structural model ofreceptor binding interfaceby molecular dynamics

A collection of putative newantibacterial compounds based on

the structure of the receptor

Affinity, safety, pharmacokinetics, and

- Predicción in silico de los complejos estructurales proteína-proteína a partirde sus respectivas estructuras moleculares individuales.

- Las orientaciones recíprocas que minimizan la energía de la interacciónsugieren la estructura más probable del complejo.

- Búsqueda conformacional.

DOCKING proteína-proteína.

-RESTRICCIONES NECESARIAS.

- Integración + Extracción de información estructural y evolutiva.

Interfaces proteína:proteína: descripción general de los sitios de unión

-Las interfaces proteína:proteína tiene lugar entre residuos de dos cadenas polipeptídicas.

- Un criterio de contacto: ej. di,j ≤ vdW radii + 0.5 Å

- Un criterio de proximidad: dCα-Cα(i,j) < 6.0 ÅInteractions

Interface scaffold

- Ejemplo: Granzyme B (Homodímero).

· Cadena A :

· Cadena B:

- Contacto : 9

- Contacto : 14

- Proximidad : 20

- Proximidad : 14

Interacciones proteína:proteína

Puntos “Calientes”

Interacciones proteína:proteína in silico

(All: R=0.90)

- Un buen punto de partida para describir las interfases de interacción es tomar como base la existencia de “puntos

calientes”.

- Los residuos que integran dichas regiones contribuyen a una fracción grande la energía de binding (estudios de

mutagénesis alanine-scanning).

Algunos de los residuos que integran las

interfases se encuentran conservados tanto en

secuencia como en estructura.

Conservation score threshold value ≥ 0.5

Las matrices tipo Blossum, etc., capturan gran parte de esta relación, de ahí su importancia en él establecimiento de relaciones de homología de secuencia.

El número de “puntos calientes” aumenta a

medida que aumenta el tamaño de las interfases.

A medida que la superficie de contacto se hace mayor, es lógico que la estabilidad de la unión requiera por término medio que el número de contribuciones parciales aumente en dicha medida.

El hecho de que el número de puntos calientes aumente con el tamaño de las interfases, pero no la superficie expuesta (ASA), sugiere que los puntos calientes se tienden a estar enterrados en bolsillos superficiales de las proteínas.

Los puntos calientes están menos expuestos en

las interfases de contacto.

A : Proteínas accesorias (Proteínas de cápside viral,complejos rotos)

B : Enzimas (ligasas, proteasas o sintasas)

C : Proteínas de transporte de metales, proteínas reguladoras de complejos enzimáticos, complejos enzima/péptidos, proteínas fotosintéticas, proteínas de membrana.

Hot spots residues

All interfaceresidues

El hecho de que las zonas importantes tiendan a estar constituidas por motivos altamente empaquetados es consistente con la propuesta clásica de considerar procesos similares las interacciones proteína-proteína y el plegamiento individual de proteínas.

Las regiones densamente empaquetadas son menos móviles, lo que podría favorecer el binding tras la interacción favorable teniendo en cuenta la menor penalización entrópica en el paso desde su forma no unida a la unida.

El empaquetamiento de residuos alrededor de

los puntos calientes es mayor que en el resto de

la interfaz.

El perfil de conservación de los puntos calientes no es uniforme, sino que se encuentran rodeados por residuos moderadamente conservados en la interfaz; todos ellos se agrupan a su vez en “regiones calientes”.

Las “regiones calientes” resultan del empaquetamiento denso de “puntos calientes” junto con una serie de residuos adicionales en distinto grado de conservación.

Los puntos calientes no están distribuidos

uniformemente en las interfaces, sino que se

agrupan en varias “regiones calientes”

dependiendo del tamaño de la interfaz.

Los “puntos calientes”pueden considerarse

como dispositivos de acoplamiento molecular

dirigidos por gradientes de potencial en las

interacciones proteína-proteína.

\hex /heks/ v. & n. US { v. 1. practise witchcraft. 2. bewitch. { n. 1. a magic spell. 2. a witch. [GK hex six]." (The ConciseOxford Dictionary).

-Computational method of docking pairs of proteins by using spherical polar Fourier correlations.

- Accelerate the search for candidate low-energy conformations.

Special functions of the spherical coordinates: r(θ, φ)

Standing waves on a sphere.

Characterised by two quantum numbers: L and M. number and spatial arrangement of nodes in each function.

In general, there are 2L+1 allowed values of M for a given L. Adding another row and column to the image would give 7 functions with L=3, etc.

Protein surface representation by spherical harmonics

Y(L=0,M=0)

Y(L=2,M=0) To use spherical harmonics to represent molecular surface shapes, we need tokeep going up to about L=25, or higher...

HEX: alm coefficient estimation method sampling schemebased on an icosahedral tesselation of the unit sphere.

So can spherical harmonics be used to calculate how a pair of proteins might fit together, or "dock"?

Interaction at atomic level high degree of surface complementarity :

PREDICT FEASIBLE BINDING ORIENTATION MODELS

Protein docking using spherical harmonics

antibody HyHel-5 (left) vs. lysozyme antigen (right); d=5Å

- small degree of conformational change: domain displacement and sidechains orientations

- solvation

- availability of at least some information about the binding site(s): other methods.

Rigid-body docking limits

Docking using Polar Fourier correlation with Hex

Double skin model: enhancing the harmonic surface representation

Special orthogonal radial functions: 3D density functions

- tau (τ) :exterior; volume bounded by the molecular surfaceand the solvent-accessible surface

-sigma (σ) :interior; van der Waals volumes of all atoms justinside the molecular surface

Protein representation based on 2 vectors of expansioncoefficients on the Polar Fourier space.

Exploring the conformational space: 6-D docking search using tessellated icosahedra

For localized search:

- known binding site on protein A- assumed to be centered on the z-axis,

correlation only for orientations where (β1|| β2) ≤ βA.

The angular coordinates of each tessellation vertex providemolecular rotational increments (β, γ).

Strategy to find good docking orientations

RECIPROCALLY MAXIMIZE the degree of overlap between the surface skinof one protein with the interior density of the other.

Scoring Function

- steric clashes can be penalised by subtracting an interior-interior overlap term from the scoring function.

- expression for the volume of solvent expelled from theprotein surfaces upon association (kind of first-orderapproximation to the hydrophobic free energy of association.)

Docking using Polar Fourier correlation with Hex (II)

- rigorous but “soft” model of electrostatic complementarity based on the OPLS forcefield.

BASIC: steric complementarity

ENHANCED: electrostatic complementarity

- search over all six rigid-body degrees of freedom- performed by rotating and translating only the initial expansion coefficients- rapid elimination of many infeasible orientations using only low-resolution

terms- correlations easily localized around known binding epitopes when this

knowledge is available.- FAST!!!

malonyl-CoA

malonyl-CoAA-SITE

Protein-Protein docking: Hex.

Ligand-Protein docking: Autodock 3.0Cluster tol. (rmsd) = 1.0Å

cluster

docked conformation

MODEL of INTERACTION BETWEEN CATALYTIC & REGULATORY DOMAINS

Single mutants

Wild type “Swap” mutan

malonyl-CoA

Wild type

K561 and E26 are fully conserved in all CPT1 enzymes

Single mutants

Wild type “Swap” mutant

malonyl-CoA

Wild type

K561 and E26 are fully conserved in all CPT1 enzymes

WHAT THESE METHODOGIES ARE USEFUL FOR… AND WHAT FOR NOT.

… and if we take them to the limit …

Modeling of UNKNOWN structures by hypothetically remote structuralsimilarity (i.e. CPT1 N-terminaldomain) (risky!)

Prediction of quaternary contacts.

Prediction of new binding sites.

WHAT THESE METHODOGIES ARE USEFUL FOR… AND WHAT FOR NOT.

Structural comparative modeling ofclosely related proteins.

Phylogenetic analyses of proteinfamilies.

Search for evolutionary and structuralmotives related to functionalcharacteristics. In CCAT:

• Common hydrophobic pocket.

• CrAT M564 vs. COT G553 (rat)

• CrAT D356

• Common binding regions of structurally related inhibitors (i.e. carnitine+acylgroups locus in C75-CoA bound to CPT1 models, and others).

• etc.

Making up one’s mind about the EVOLUTIONARY basis of functionaldifferences.

H473C75-CoA

Carnitine

(best 7 docking solutions)

o Model accurately active centers and bindingsites in terms of precise atomic interactions.

o Estimate energetic parameters in protein-ligand and protein-protein interactions.

o Explain certain functional differences that fallbeyond sequence analysis and comparativemodeling capabilities (i.e. M593 mutants)

o Estimate dynamic properties of molecularstructures and activities (i.e. conformationalchanges/differences upon ligands’ binding).

o VS (virtual screening or in silico HTS).

o In silico improvement of known lead compounds.

WHAT THESE METHODOGIES ARE USEFUL FOR…

… AND WHAT FOR NOT …

… nevertheless …

… MOLECULAR DYNAMICS CAN HELP!

MOLECULAR DYNAMICS CAN HELP!

( )20bbonds

bonds bbk21E −= ∑

( )[ ]∑ −+=dihedrals

0ddihedral cos1k21E θθ

( )∑ −=angles

20angle k

21E θθθ

MOLECULAR MECHANICS: representation of POTENTIAL ENERGY of asystem in a certain state.

• bonding terms

∑=ij ij

0elect r

1Eεπε

repulsive

atractive

∑ −=−ij

ij12ij

ijJonesLennard r

MOLECULAR MECHANICS: representation of POTENTIAL ENERGY of asystem in a certain state.

• non-bonding terms

• Newton:dtvdmF i

rr=∑ ij

ijij r

∂∂

−=φr

• Updated Position:( ) ( )

iiii m

tFttvttrttr )(21)()()( 2

Δ+Δ+=Δ+

• Updated Velocity:

tFttvttv )(21)(

Δ+=⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ Δ+ ( )

ttFtttvttv )(21

2)( Δ+

Δ+⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ Δ+=Δ+

• System Temperature:

TNkmv B

2 =∑=

system kinetic energy

equipartitiontheorem

(t + Dt)

MOLECULAR DYNAMICS: yields numeric solutions of Newton’s equationfor movement.

REQUIRES high quality structures, and setting up the system:• Replacements (commonly MSE)• Sidechains reconstruction• Protonation states (HIS, HID,

HIE)• Electrostatic neutrality• Periodic Boundary Conditions.• Solvent model

• Explícit• Implicit (i.e. GB)

• Constraints• Other simulation conditions.

MOLECULAR DYNAMICS: yields numeric solutions of Newton’s equationfor movement.

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