РНК в действии: съёмка самосборки рибозима

от

РНК — это центральная биологическая макромолекула, которая широко используется в медицине и нанотехнологиях. Как и белки, функция РНК часто зависит от её точной трёхмерной структуры.

Недавно группа учёных под руководством Марко Марсии опубликовала в журнале Nature Communications исследование, в котором впервые запечатлела движение рибозима — почти покадрово. Исследователи зафиксировали, как эта крошечная РНК-машина складывается, изгибается и собирается, раскрыв её сложную хореографию с беспрецедентной детализацией.

Методы исследования

Для наблюдения за сборкой саморазрезающегося рибозима — молекулы РНК, которая может «разрезать и склеивать» свою последовательность, по сути, редактируя себя для активации, — учёные использовали комплексный подход в структурной биологии, сочетающий современные методы:

* криоэлектронную микроскопию (крио-ЭМ);
* малоугловое рентгеновское рассеяние (МАУР);
* биохимию РНК и энзимологию;
* обработку изображений;
* молекулярное моделирование.

Результаты исследования

Учёные зафиксировали динамический процесс, в ходе которого саморазрезающийся рибозим складывается в свою функциональную структуру. В основе этого процесса лежит домен 1 (D1), центральный каркас рибозима и, как оказалось, его дирижёр. Этот домен действует как молекулярные ворота, сигнализируя другим доменам (D2, D3, D4) о необходимости вступить в процесс складывания в нужный момент.

Тонкие движения в ключевых частях молекулы D1 побуждают один из её участков раскрыться и освободить место для следующего. Каждый домен присоединяется к процессу только тогда, когда предыдущий правильно расположен, создавая последовательность молекулярной хореографии, которая предотвращает структурные ошибки и обеспечивает безупречный финал: формирование структуры, способной катализировать химическую реакцию, что необходимо для функционирования рибозима.

Анализируя сотни тысяч отдельных молекул РНК, команда реконструировала промежуточные «дубли», которые были невидимы в статических кристаллических структурах. Эти мимолетные кадры показывают, как РНК исследует альтернативные позы, прежде чем принять окончательную конформацию.

«Чтобы запечатлеть эти мимолетные кадры, нам пришлось разработать новые стратегии обработки изображений крио-ЭМ», — сказала Майя Топф, руководитель группы в Центре структурных системных биологий (CSSB), профессор в Университетском медицинском центре Гамбург-Эппендорф и соавтор исследования. «Это отличный пример того, как вычислительные инновации и высококачественные данные крио-ЭМ могут раскрыть скрытые конформации молекулярных машин».

Данные МАУР и молекулярное моделирование позволили получить дополнительную информацию о конформационной пластичности, помогая учёным уточнить каждый структурный кадр и собрать полную сюжетную линию. Исследователи обнаружили, что энергия, необходимая рибозиму для перехода между различными формами, была очень мала, что не только позволяет РНК плавно переходить из одной формы в другую в реальной жизни, но и облегчает компьютерам точное моделирование этих естественных переходов без застревания молекулы в нереалистичных положениях.

«Одной из главных сильных сторон этой работы является синергия между этими передовыми новыми структурными данными о РНК и нашим передовым молекулярным моделированием этой сложной системы», — сказал Марко Де Виво, руководитель лаборатории молекулярного моделирования и открытия лекарств и заместитель директора по вычислениям в Институте итальянской технологии в Генуе и один из соавторов исследования. «Этот комбинированный подход прояснил на беспрецедентном атомистическом уровне детали динамику, которая управляет всей сборкой этой молекулы РНК, что открывает новые возможности для поиска лекарств, нацеленных на РНК».

Выводы

Группа II интронов, рибозимы, представленные в этом молекулярном фильме, считаются предками сплайсосомы — сложного механизма, который редактирует РНК в клетках человека.

Выяснив, как эти молекулы эффективно складываются и избегают кинетических ловушек, исследование даёт новое представление о том, как ранняя РНК-основанная жизнь могла развить свои инструменты редактирования РНК. Помимо эволюционных знаний, эта работа также закладывает основу для проектирования и инженерии РНК — направляя, как будущие биотехнологии могут заставить молекулы РНК складываться правильно для использования в терапии или нанобиотехнологии.

Подробные наборы данных и молекулярные механизмы, обнаруженные в этом исследовании, представляют собой ценный эталон для обучения и тестирования моделей искусственного интеллекта. Некоторые из структур РНК, разрешённых здесь, уже использовались на международных соревнованиях CASP — той же задаче прогнозирования, которая привела к появлению AlphaFold, как недавно было описано в журнале Proteins.

«Ожидается, что эта работа сыграет ключевую роль в формировании подходов искусственного интеллекта к предсказанию структуры РНК, прокладывая путь к новому «AlphaFold для РНК», — сказал Марсия.

Эта конвергенция экспериментальной точности и машинного обучения знаменует собой новый этап для структурной биологии РНК, где ИИ, крио-ЭМ и дополнительные экспериментальные подходы могут учиться друг у друга, чтобы предсказывать, визуализировать и понимать динамику самой универсальной молекулы жизни.

Предоставлено Европейской молекулярно-биологической лабораторией.

Источник

Другие новости по теме

Другие новости на сайте