[論文レビュー] A network model to investigate structural and electrical properties of proteins

Eleonora Alfinito, C. Pennetta+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 30, 2007

Photoreceptor and optogenetics research被引用数 26

ひとこと要約

本論文は、Cα原子をノードとして距離に依存する接続性を用い、3次元構造トポロジーに基づいてタンパク質の電気的応答をシミュレートする粗い粒度のインピーダンスネットワークモデルを提案する。このモデルは、コ even ロドプシンがネイティブ状態と活性化状態の間に22%のインピーダンス応答差を示すことを明らかにした。これはアセチルコリンエステラーゼの6%と比べ顕著に高く、電気的測定によるコンformational変化の検出可能性がより高いことを示唆し、タンパク質に混合ネイティブ状態が存在することを支持する。

ABSTRACT

One of the main trend in to date research and development is the miniaturization of electronic devices. In this perspective, integrated nanodevices based on proteins or biomolecules are attracting a major interest. In fact, it has been shown that proteins like bacteriorhodopsin and azurin, manifest electrical properties which are promising for the development of active components in the field of molecular electronics. Here we focus on two relevant kinds of proteins: The bovine rhodopsin, prototype of GPCR protein, and the enzyme acetylcholinesterase (AChE), whose inhibition is one of the most qualified treatments of Alzheimer disease. Both these proteins exert their functioning starting with a conformational change of their native structure. Our guess is that such a change should be accompanied with a detectable variation of their electrical properties. To investigate this conjecture, we present an impedance network model of proteins, able to estimate the different electrical response associated with the different configurations. The model resolution of the electrical response is found able to monitor the structure and the conformational change of the given protein. In this respect, rhodopsin exhibits a better differential response than AChE. This result gives room to different interpretations of the degree of conformational change and in particular supports a recent hypothesis on the existence of a mixed state already in the native configuration of the protein.

研究の動機と目的

• タンパク質の3次元トポロジーを電気的インピーダンス応答に変換する計算的に効率的なネットワークモデルの開発。
• ロドプシンやアセチルコリンエステラーゼのようなタンパク質におけるコンformational変化がその電気的性質に与える影響の調査。
• 電気的測定がネイティブ状態と活性化状態のタンパク質状態を検出し、区別できるかどうかの特定。
• 分子エレクトロニクスにおける構造動態のプローブとしてタンパク質の電気的応答を用いる可能性の評価。

提案手法

• PDBエントリから得たタンパク質構造をCα炭素原子をノードとして用いてネットワークにマッピングする。
• R ≤ 6 Å を用いた距離に依存するカットオフ半径Rに基づくノード間接続の定義。
• インピーダンスの近似として等価RC並列回路を用い、電気的応答をモデル化。正規化によりタンパク質間比較を可能にする。
• 周波数依存インピーダンスをNyquistプロット表現を用いてシミュレートし、実部および虚部の解析を行う。
• 周波数ω* において -虚部 = 実部となる点から導出される有効静電容量C* を用い、理想半円行動からの逸脱を定量化。
• 異なるPDBエントリ（例：2ACE, 1VOT, 2）間のインピーダンススペクトルを比較し、構造への感受性を評価。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 粗い粒度のネットワークモデルは、タンパク質の3次元構造に基づいてその電気的インピーダンス応答を正確に予測できるか？
• RQ2 タンパク質のネイティブ状態と活性化状態の間で、インピーダンスはどのように変化するか？
• RQ3 ロドプシンとアセチルコリンエステラーゼのどちらが、コンformational状態の違いに対してより明確な電気的シグネチャを示すか？
• RQ4 タンパク質構造のわずかな違いが、モデル内で測定可能な電気的変化を引き起こす程度はどの程度か？
• RQ5 このモデルは、タンパク質のネイティブ状態にネイティブと活性化コンformationの混合状態が存在するという仮説を支持するか？

主な発見

• コ even ロドプシンは、ネイティブ状態と活性化状態の間で22%のインピーダンス差を示し、コンformational変化に伴う顕著な電気的応答が検出可能であることを示している。
• アセチルコリンエステラーゼは、状態間でわずか6%のインピーダンス差を示し、そのコンformational状態の電気的区別可能性が低いことを示唆している。
• 両タンパク質の最大感度は、小さな相互作用半径R = 6 Åで発現しており、コンformational変化が主に近接ノード間の相互作用に影響を及ぼしていることを示している。
• モデルのインピーダンススペクトルは非理想的な半円形Nyquistプロットを示し、C*値がCから逸脱していることから、タンパク質ネットワーク内の複雑な緩和ダイナミクスが存在することが示唆されている。
• 最近のシクロフィリンAに関する実験的知見と一致し、タンパク質のネイティブ状態にネイティブおよび活性化コンformationの混合状態が存在する可能性を支持する。
• ネットワークモデルは、異なるPDBエントリを明確に区別でき、タンパク質構造の主要なトポロジカルおよび電気的特徴を再現している。