比較摂動 - 抑制分析でタンパク質の機能的ダイナミクスを検出します

最近の進歩により、全原子分子動力学（MD）が立体配座エネルギーの景観をサンプリングする強力なツールになりました。ただし、MDの生物学的システムへの適用には、力場の精度、時間スケール、シミュレーション軌跡の分析という3つの大きな課題がまだあります。最初の2つの課題への対処における大きな進歩が行われ、以前に広範囲にレビューされています。このアカウントは、シミュレーションを適切に設計し、シミュレーション結果を検証する方法をカバーする生体分子のシミュレーションデータを分析する戦略に焦点を当てています。特に、生物学的機能にリンクできるタンパク質MDシミュレーションのダイナミクスを効率的に検出するために開発された比較摂動型摂動分析という名前のアプローチを調べます。最近の研究では、いくつかの疾患関連ヒトタンパク質におけるアロステリック規制を理解するためにこのアプローチを実装しました。比較摂動防止分析の中心的なタスクは、異なる摂動条件下でMDシミュレーションによって生成されたシステムの2つ以上の立体配座アンサンブルを比較することです。摂動は、システムの異なるシーケンスの変動、リガンド結合条件、およびその他の物理的/化学的修飾になる可能性があります。各シミュレーションは、局所的なサブサンプリングを確保するのに十分な長さ（マイクロ秒長い）です。次に、洗練されたバイオインフォマティックおよび統計ツールを適用して、主成分分析、残基とレシドの接触分析、グラフ理論に基づいた差異接触ネットワーク分析（DCNA）、およびサイドチェーン立法の統計分析など、シミュレーションデータから関数関連情報を抽出します。計算結果は、実験データでさらに検証されます。異なる立体配座アンサンブルを比較することにより、機能的なマイクロとミリ秒のダイナミクスを推測できます。対照的に、このような時間スケールは、単一のシミュレーションで到達することが困難です。システムの単一の条件に到達した場合でも、たとえば、最小限の遊離および基質結合タンパク質を比較しないように、動的運動が機能に関連しているものについてはとらえどころのないものです。3つの例でアプローチを説明します。まず、このアプローチを使用して、ペプチジルプロリルCIS-Transイソメラーゼ酵素のユビキタスクラスのメンバーであるシクロフィリンA（CYPA）のアロステリック経路を識別します。野生型および変異体型におけるCYPAの側鎖ねじれ角分布を比較することにより、3つの経路を特定しました。2つは最近の核磁気共鳴実験と一致していますが、3つ目は新規経路です。第二に、このアプローチがヒトシクロフィリンファミリーの動的進化分析をどのように可能にするかを示します。分析では、3つのシクロフィリンアイソフォーム（CYPA、CYPD、およびCYPE）にわたる保存と発散の立体構造ダイナミクスの両方が要約されました。保存されたダイナミクスは、CYPAで見つかったものに似たアロステリックネットワークの発見につながりました。CYPDの一意のダイナミクスの根底にある残基の賢明な決定要因も検出され、追加の変異MDシミュレーションで検証されました。3番目の例では、リン酸化依存性ペプチジルプロリルイソメーゼであるヒトPIN 1のペプチド配列依存性アロステリックメカニズムを解明するためのアプローチを適用しました。私たちはついに将来の方向性の見通しを提示します。特に、私たちは、このアプローチが創薬の新しい道を開くのにどのように役立つかを想定しています。

Recent advances have made all-atom molecular dynamics (MD) a powerful tool to sample the conformational energy landscape. There are still however three major challenges in the application of MD to biological systems: accuracy of force field, time scale, and the analysis of simulation trajectories. Significant progress in addressing the first two challenges has been made and extensively reviewed previously. This Account focuses on strategies of analyzing simulation data of biomolecules that also covers ways to properly design simulations and validate simulation results. In particular, we examine an approach named comparative perturbed-ensembles analysis, which we developed to efficiently detect dynamics in protein MD simulations that can be linked to biological functions. In our recent studies, we implemented this approach to understand allosteric regulations in several disease-associated human proteins. The central task of a comparative perturbed-ensembles analysis is to compare two or more conformational ensembles of a system generated by MD simulations under distinct perturbation conditions. Perturbations can be different sequence variations, ligand-binding conditions, and other physical/chemical modifications of the system. Each simulation is long enough (e.g., microsecond-long) to ensure sufficient sampling of the local substate. Then, sophisticated bioinformatic and statistical tools are applied to extract function-related information from the simulation data, including principal component analysis, residue-residue contact analysis, difference contact network analysis (dCNA) based on the graph theory, and statistical analysis of side-chain conformations. Computational findings are further validated with experimental data. By comparing distinct conformational ensembles, functional micro- to millisecond dynamics can be inferred. In contrast, such a time scale is difficult to reach in a single simulation; even when reached for a single condition of a system, it is elusive as to what dynamical motions are related to functions without, for example, comparing free and substrate-bound proteins at the minimum. We illustrate our approach with three examples. First, we discuss using the approach to identify allosteric pathways in cyclophilin A (CypA), a member of a ubiquitous class of peptidyl-prolyl cis-trans isomerase enzymes. By comparing side-chain torsion-angle distributions of CypA in wild-type and mutant forms, we identified three pathways: two are consistent with recent nuclear magnetic resonance experiments, whereas the third is a novel pathway. Second, we show how the approach enables a dynamical-evolution analysis of the human cyclophilin family. In the analysis, both conserved and divergent conformational dynamics across three cyclophilin isoforms (CypA, CypD, and CypE) were summarized. The conserved dynamics led to the discovery of allosteric networks resembling those found in CypA. A residue wise determinant underlying the unique dynamics in CypD was also detected and validated with additional mutational MD simulations. In the third example, we applied the approach to elucidate a peptide sequence-dependent allosteric mechanism in human Pin 1, a phosphorylation-dependent peptidyl-prolyl isomerase. We finally present our outlook of future directions. Especially, we envisage how the approach could help open a new avenue in drug discovery.