Kohlenhydrate sind die am häufigsten vorkommenden organischen Substanzen in der Natur und somit lebensnotwendig. Kohlenhydrate interagieren mit verschiedenen Proteinfamilien und modulieren so verschiedene biologische Prozesse, darunter die Immunreaktion, Zelldifferenzierung und neuronale Entwicklung.
Das Verständnis, wie Kohlenhydrate Proteine in physiologischen und pathologischen Prozessen regulieren, bietet Möglichkeiten, entscheidende biologische Probleme anzugehen und neue Therapeutika zu entwickeln. Die Vielfalt und Komplexität von Kohlenhydraten stellen jedoch eine Herausforderung dar, die Stellen experimentell zu identifizieren, an denen Kohlenhydrate an Proteine binden und auf sie einwirken.
Daher ist die Entwicklung eines zuverlässigen Prädiktors für die Kohlenhydratbindungsstelle von größter Bedeutung für die Aufdeckung von Kohlenhydrat-Protein-Wechselwirkungen.
In einer Studie veröffentlicht in Naturkommunikationein Forschungsteam unter der Leitung von Cheng Xi und Wen Liuqing vom Shanghai Institute of Materia Medica (SIMM) der Chinesischen Akademie der Wissenschaften, Wang Dingyan vom Lingang Laboratory, stellte zusammen mit den Mitarbeitern einen neuen Prädiktor für Kohlenhydratbindungsstellen vor: DeepGlycanSite. Dieser Prädiktor übertrifft bisherige hochmoderne Methoden und sagt Bindungsstellen für verschiedene Kohlenhydrate effektiv voraus.
Durch die Einbindung geometrischer und evolutionärer Merkmale von Proteinen in ein tiefes äquivariantes Graph-Neuralnetzwerk mit Transformer-Architektur ist DeepGlycanSite in der Lage, Kohlenhydrat-Bindungsstellen auf einer gegebenen Proteinstruktur genau vorherzusagen.
Die Forscher verglichen DeepGlycanSite mit modernsten Bindungsstellenprädiktoren anhand unabhängiger Testsätze mit mehr als 100 einzigartigen kohlenhydratbindenden Proteinen. DeepGlycanSite hatte einen durchschnittlichen Matthews-Korrelationskoeffizienten (MCC) und eine Präzision von über 0,62, während alle alternativen Methoden einen kleinen durchschnittlichen MCC und eine Präzision von weniger als 0,35 hatten.
Bei der Vorhersage von Monosaccharid- oder Disaccharid-Bindungsstellen zeigte DeepGlycanSite eine mehr als doppelt so hohe durchschnittliche MCC und Präzision wie alternative Methoden. Bei der Vorhersage von Oligosaccharid- oder Nukleotid-Bindungsstellen wies DeepGlycanSite immer noch eine durchschnittliche MCC und Präzision von über 0,60 auf. Insgesamt zeigte DeepGlycanSite bei der Vorhersage verschiedener Kohlenhydrat-Bindungsstellen eine hervorragende Leistung, was seine allgemeine Anwendbarkeit unterstreicht.
Darüber hinaus könnte DeepGlycanSite die spezifische Bindungsstelle für ein Abfragekohlenhydrat vorhersagen.
Die Forscher erstellten ein Netzwerkmodell namens DeepGlycanSite+Ligand, um die Proteinstruktur und die zweidimensionale chemische Struktur des gesuchten Kohlenhydrats zu verarbeiten, mit zusätzlichen Modulen für die Verarbeitung von Ligandenteilen. DeepGlycanSite+Ligand konnte die spezifische Bindungsstelle des gesuchten Kohlenhydrats unterscheiden, das zu verschiedenen Klassen gehörte, während sich frühere hochmoderne Methoden als ineffizient bei der Unterscheidung von Mono-, Di- oder Oligosaccharid-Bindungsstellen erwiesen.
Um ein Anwendungsbeispiel zu geben, verwendeten Forscher DeepGlycanSite+Ligand, um die spezifische Kohlenhydratbindungsstelle an einem funktionell wichtigen G-Protein-gekoppelten Rezeptor, dem P2Y-Purinozeptor 14 (P2Y14), zu identifizieren. P2Y14 reguliert Immunreaktionen und steht mit Asthma, Nierenschäden und Lungenentzündungen in Zusammenhang.
Im Calciummobilisierungstest wurde festgestellt, dass Guanosin-5′-Diphosphatefucose (GDP-Fuc) menschliches P2Y14 aktiviert. Als essentielles Zuckernukleotid bei Säugetieren ist GDP-Fuc entscheidend am Tumorwachstum und der Metastasierung bei verschiedenen Krebsarten beteiligt. Die durch GDP-Fuc induzierte Aktivierung von P2Y14 wurde bisher nicht beschrieben. Daher ist unbekannt, wie GDP-Fuc auf diesen Rezeptor wirkt.
Mithilfe von DeepGlycanSite konnten die Forscher feststellen, dass G80, D81 und N90 die Guanosin-5‘-Diphosphat-Zucker-Erkennungsstelle von P2Y14 bilden. Die Ergebnisse wurden in Mutagenesestudien bestätigt.
DeepGlycanSite wird nicht nur dabei helfen, die biologischen Funktionen von Kohlenhydraten und kohlenhydratbindenden Proteinen zu entschlüsseln, sondern auch ein leistungsfähiges Werkzeug für die Entwicklung von Kohlenhydratmedikamenten darstellen.
Mehr Informationen:
Xinheng He et al, Hochpräzise Vorhersage von Kohlenhydrat-Bindungsstellen mit DeepGlycanSite, Naturkommunikation (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-49516-2