Optimization of protease-inhibitor interactions by randomizing adventitious contacts
Notice bibliographique
Résumé
Polypeptide protease inhibitors are often found to inhibit targets with which they did not coevolve, as in the case of high-affinity inhibition of bacterial subtilisin by the leech inhibitor eglin c. Two kinds of contacts exist in such complexes: (i) reactive site loop-active site contacts and (ii) interactions outside of these that form the broader enzyme-inhibitor interface. We hypothesized that the second class of "adventitious" contacts could be optimized to generate significant increases in affinity for a target enzyme or discrimination of an inhibitor for closely related target proteases. We began with a modified eglin c, Arg-42-Arg-45-eglin, in which the reactive site loop had been optimized for subtilisin-related processing proteases of the Kex2/furin family. We randomized 10 potential adventitious contact residues and screened for inhibition of soluble human furin. Substitutions at one of these sites, Y49, were also screened against yeast Kex2 and human PC7. These screens identified not only variants that exhibited increased affinity (up to 20-fold), but also species that exhibited enhanced selectivity, that is, increased discrimination between the target enzymes (up to 41-fold for furin versus PC7 and 20-fold for PC7 versus furin). One variant, Asp-49-Arg-42-Arg-45-eglin, exhibited a Ki of 310 pM for furin and blocked furin-dependent processing of von Willebrand factor in COS-1 cells when added to the culture medium of the cells. The exploitation of adventitious contact sites may provide a versatile technique for developing potent, selective inhibitors for newly discovered proteases and could in principle be applied to optimize numerous protein-protein interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».