Пытаясь разработать химические соединения для получения сильнодействующих лекарственных препаратов, ученые пытаются изучить атомные детали того, как соединения связываются со своими целевыми белками. Для этого они сравнивают данные рентгеновского излучения, измеренные как в присутствии, так и в отсутствие соединения.
Однако с помощью существующих алгоритмов анализа этот разностный сигнал часто может быть заглушен шумом от экспериментальных артефактов, что делает его очень ненадежным для интерпретации наблюдаемого сигнала.Новый метод анализа плотности набора данных (PanDDA) извлекает изображение связанного соединения с исключительно четкими и недвусмысленными деталями. PanDDA сначала определяет источник шума, а затем удаляет его из данных.
Он использует способность Diamond быстро повторять от десятков до сотен измерений, которые затем характеризуются на предмет различий между ними, указывая на присутствие связанного соединения, после чего применяется коррекция шума в 3D. Результаты опубликованы сегодня в Nature Communications.Макромолекулярная кристаллография (MX), метод, к которому применяет PanDDA, является одним из самых мощных инструментов, используемых исследователями, заинтересованными в определении трехмерных структур больших биологических молекул, включая белки, и является экспериментальной лошадкой для рационального дизайна лекарств.«Проблема идентификации событий связывания в наборах кристаллографических данных может ощущаться как поиск иголки в стоге сена», — объясняет доктор Николас Пирс, ведущий автор статьи, написанной в рамках его докторского проекта в Оксфордском университете в Системных подходах к биомедицине. (SABS) Центр подготовки докторантов, где он был совместно профинансирован UCB Pharma и Diamond. «В случае с данными, которые мы анализировали, все было еще хуже, потому что у нас были сотни стогов сена, и мы не знали, в каких из них есть иголки».
Ник сейчас живет в Кристалле. Группа структурной химии в Утрехтском университете.Исследователи смогли использовать в своих интересах тот факт, что большинство измерений проводились на «пустых» кристаллах, не содержащих связанного лиганда, что позволило им охарактеризовать несвязанную форму и просто искать наборы данных, которые отличались.
«Часто в кристаллографии вы можете пропустить« слабые »связанные формы, потому что каждое измерение представляет собой суперпозицию связанных и несвязанных форм, — продолжает д-р Пирс. «Это похоже на несколько листов кальки, на каждом из которых по крайней мере два изображения накладываются друг на друга».«При попытке идентифицировать изображение только на одном из« листов »он сбивается с толку из-за того, что видно на всех других листах, поэтому изображение становится восприимчивым к ошибкам интерпретации», — добавляет доктор Пирс. «Чтобы преодолеть это, мы разработали метод извлечения нужного набора« листов »из суперпозиции; как только мы это сделаем, интерпретация связанной формы станет намного проще и позволит нам уверенно интерпретировать данные и строить модели интересные состояния в данных ".«Основная идея концептуально очень проста, а именно рассмотрение сбивающей с толку суперпозиции как проблемы коррекции фона», — объясняет профессор Франк фон Делфт, который вместе является главным исследователем группы кристаллографии белков Консорциума структурной геномики (SGC) Оксфордского университета. , и главный научный сотрудник лучевого тракта I04-1 в Diamond. «Однако точная оценка фона имеет решающее значение, и на практике это было немыслимо до появления новой роботизированной технологии, предложенной Diamond, которая делает рутинным выполнение такого большого количества измерений».«Компания UCB рада тесному сотрудничеству с Diamond над разработкой PanDDA и ее применением для скрининга кристаллографических фрагментов», — комментирует д-р Нил Вейр, старший вице-президент по исследованиям в UCB Pharma. «Как прямой результат, мы смогли идентифицировать фрагменты, которые иначе нельзя было отличить от фона, связанные с ключевой лекарственной мишенью белок-белкового взаимодействия».В ходе исследования было создано около 860 наборов данных, из которых только 75 содержат ограниченную форму, представляющую интерес для исследователей. «Несмотря на то, что этот метод в целом применим в MX, этот метод особенно полезен для версии эксперимента MX, называемого скринингом фрагментов, где эффекты, которые мы ищем, очень редки, и их еще труднее проверить с помощью обычных алгоритмов», — продолжает фон Делфт.
Ключевым моментом в работе была загрузка всех структур в Protein Data Bank (wwPDB), онлайн-хранилище трехмерных структур белков и нуклеиновых кислот, где каждый имеет полностью свободный доступ ко всем структурам, когда-либо опубликованным. Один из хост-сайтов wwPDB, RCSB PDB, недавно разработал новый инструмент группового размещения, позволяющий массовую загрузку структур, и это имело решающее значение для завершения этого сотрудничества.Система RCSB PDB Group Deposition позволяет авторам использовать преимущества локальных шаблонов и PDB_extract для пакетной обработки, упаковки, загрузки, просмотра, проверки и отправки в один клик множества структур одновременно.
Поиск по заголовку группы "Отложения аналитической группы PanDDA" на rcsb.org вернет эти 860 отложений.«Группы Diamond и PDB сделали нечто невероятное, и мы были рады помочь им», — говорит Алед Эдвардс, директор SGC. «Я также хотел бы подчеркнуть приверженность команды открытой науке.
Разместив все результаты исследований в открытом доступе, они обеспечили доступ к данным для всех».В настоящее время Diamond отмечает свой 10-летний юбилей исследований и инноваций. Он стремится работать с нашими пользователями, чтобы они могли проводить ведущие в мире исследования на предприятии.«Мы прошли долгий путь за последние десять лет, и такое сотрудничество является ключом к тому, как мы будем сохранять свое место в качестве ключевого объекта для исследователей, работающих в области наук о жизни», — добавляет профессор Дэйв Стюарт, директор по естественным наукам в Бриллиант. «Идея о том, что мы можем ясно видеть события слабого связывания, особенно интересна, и мы с нетерпением ждем возможности поделиться ею с нашим кристаллографическим сообществом».
Исследователи надеются, что этот новый метод приведет к значительному сдвигу в том, как генерируются кристаллографические модели; открывать окна, чтобы исследовать более плохо упорядоченные кристаллы.