3D oblici proteina razjašnjavaju drevne evolucione veze na stablu života

U studiji objavljenoj u Nature Communications, naučnici su usmerili pažnju na tri-dimenzionalne (3D) oblike proteina kako bi razjasnili drevne evolucione veze na stablu života. Ovaj pristup donosi značajnu inovaciju jer istraživači prvi put kombinuju podatke o proteinima sa podacima genetskih sekvenci kako bi unapredili tačnost filogenetskih stabala.

Ova stabla, koja se koriste za razumevanje istorije života, praćenje širenja patogena i razvoj novih tretmana, sada imaju veću preciznost zahvaljujući novoj metodologiji koja koristi oblik proteina kao ključnu informaciju.

Preporučujemo

Ova metoda je naročito značajna jer omogućava korišćenje podataka čak i za proteine čiji oblici nikada nisu eksperimentalno određeni, što otvara nove mogućnosti za istraživanje drevne istorije života na Zemlji. Metodologija je usklađena sa naprednim alatima kao što je AlphaFold 2, koji omogućavaju generisanje ogromne količine podataka o proteinima, što doprinosi dubljem razumevanju evolucije, navodi Phys.org.

Zašto je ovo važno? Na svetu postoji oko 250 miliona poznatih proteinskih sekvenci, ali samo 210.000 eksperimentalno određenih struktura proteina. Zbog ove ogromne razlike u broju, istraživači su razvili pristup koji omogućava analizu i onih proteina čiji su oblici predviđeni, a ne poznati. Ovaj pomak u istraživačkom pristupu ima potencijal da transformiše biološka istraživanja na globalnom nivou.

Jedna od ključnih teškoća u rekonstruisanju evolucije jeste problem „zasićenja“ genetskih sekvenci. Naime, tokom miliona godina evolucije, sekvence se toliko menjaju da više ne odražavaju svoju početnu formu, brišući tragove zajedničkog porekla. Dr Sedrik Notredam, istraživač u Centru za genomska istraživanja (CRG) i lider ovog istraživanja, opisuje ovaj problem kao „eroziju drevnog teksta“, gde slova postaju nejasna i poruka se gubi.

Kako bi prevazišli ovaj izazov, istraživači su se okrenuli oblicima proteina, jer oni predstavljaju stabilne osobine koje se menjaju sporije od samih sekvenci. Proteini su ključni za ćelijsku funkciju, a njihov oblik je uglavnom konzervativniji kroz vreme. Ovo omogućava naučnicima da proučavaju kako se ti oblici menjaju u odnosu na evoluciju. Proteinski oblici su rezultat specifičnih aminokiselinskih sekvenci koje se ne menjaju lako, čime se zadržavaju tragovi zajedničkog porekla duže nego što bi to bile same sekvence.

Da bi primenili ovu metodu, istraživači su koristili podatke o aminokiselinskim sekvencama proteina i izračunali razdaljine između aminokiselina, što je poznato kao intra-molekularne razdaljine (IMD). Ove vrednosti su potom korišćene za konstruisanje filogenetskih stabala koja su obuhvatila širok spektar vrsta.

Kada su uporedili stabla zasnovana na strukturalnim podacima sa onima izvedenim iz genetskih sekvenci, došli su do fascinantnog zaključka, stabla bazirana na strukturnim podacima nisu bila toliko podložna zasićenju, što znači da su mogla sačuvati preciznije informacije čak i kada su sekvence već divergirale. Ovo otkriće znači da struktura proteina može pružiti stabilniji osnov za rekonstrukciju drevnih veza.

Zanimljivo je da ovo istraživanje ne samo da poboljšava razumevanje evolucije, već nudi i konkretne koristi za biomedicinu. Na primer, naučnici su razvili metodu koja može poboljšati filogenetska stabla kinaza u ljudskom genomu. Kinaze su proteini koji imaju ključnu ulogu u mnogim biološkim funkcijama, a posebno su važne u terapiji raka, jer su ciljevi mnogih lekova.

Kinaze u ljudskom genomu potiču iz dupliciranja koje je nastalo pre milijardu godina. S obzirom na ogromne vremenske razmere, veoma je teško rekonstruisati tačne odnose između kinaza, ali nova metodologija omogućava preciznije filogeneze, što može dovesti do boljeg razumevanja kako kinaze funkcionišu i kako se povezuju sa drugim molekulama, a samim tim i kako reaguje ljudsko telo na tretmane.

Pored toga, ovaj pristup može se primeniti u mnogim drugim oblastima. Na primer, može pomoći u razumevanju kako bolesti evoluiraju tokom vremena, što je od izuzetne važnosti za razvoj novih vakcina i tretmana. Takođe, može doprineti razumevanju porekla složenih bioloških osobina, kao i otkriću novih enzima za biotehnološke svrhe. Na kraju, ovu metodologiju je moguće primeniti i za praćenje širenja vrsta u odgovoru na klimatske promene, što bi moglo imati širok uticaj na ekologiju i biološku zaštitu.

Studija takođe ukazuje na potencijalnu primenu u razvoju novih terapija i boljeg razumevanja bolesti. Tako bi unapređeni evolucioni modeli mogli pomoći u izradi novih metoda za borbu protiv infekcija i raka. Poboljšanja u analizi kinaza i drugih važnih proteinskih porodica mogu doneti napredak u medicinskoj industriji, kao i širem razumevanju evolucije na nivou celokupne biosfere.

Ovaj inovativni pristup pokazuje kako se istraživanja u biologiji brzo razvijaju i kako se nove tehnologije mogu koristiti za rešavanje starih problema. S obzirom na rastući broj podataka o proteinima i sekvencama, istraživanja poput ovog obećavaju da će značajno unaprediti naše razumevanje života na Zemlji.

(Telegraf Nauka / Phys.org)