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Enregistrement W4302293700 · doi:10.1038/s41467-022-33575-4

Predicting the structural basis of targeted protein degradation by integrating molecular dynamics simulations with structural mass spectrometry

2022· article· en· W4302293700 sur OpenAlexfundno aff
Tom Dixon, Derek MacPherson, Barmak Mostofian, Taras Dauzhenka, Samuel Lotz, T. Dwight McGee, Sharon Shechter, Utsab R. Shrestha, Rafal Wiewiora, Zachary A. McDargh, Fen Pei, Rajat Kumar Pal, João V. Ribeiro, Tanner Wilkerson, Vipin Sachdeva, Ning Gao, Shourya Jain, Samuel Sparks, Yunxing Li, Alexander Vinitsky, Xin Zhang, Asghar M. Razavi, István Kolossváry, Jason E. Imbriglio, A.G. Evdokimov, Louise Bergeron, Wenchang Zhou, Jagat Adhikari, Benjamin Ruprecht, Alex Dickson, Huafeng Xu, Woody Sherman, Jesús A. Izaguirre

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryNational Institute of General Medical SciencesOffice of ScienceNational Institutes of HealthUniversité de MontréalU.S. Department of Energy
Mots-clésMass spectrometryMolecular dynamicsDegradation (telecommunications)Basis (linear algebra)Computational biologyDynamics (music)ChemistryComputer scienceComputational chemistryPhysicsBiologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Targeted protein degradation (TPD) has emerged as a powerful approach for removing (rather than inhibiting) proteins implicated in diseases. A key step in TPD is the formation of an induced proximity complex where a degrader molecule recruits an E3 ligase to the protein of interest (POI), facilitating the transfer of ubiquitin to the POI and initiating the proteasomal degradation process. Here, we address three critical aspects of the TPD process using atomistic simulations: 1) formation of the ternary complex induced by a degrader molecule, 2) conformational heterogeneity of the ternary complex, and 3) degradation efficiency via the full Cullin Ring Ligase (CRL) macromolecular assembly. The novel approach described here combines experimental biophysical data with molecular dynamics (MD) simulations to accurately predict ternary complex structures at atomic resolution. We integrate hydrogen-deuterium exchange mass spectrometry (HDX-MS, which measures the solvent exposure of protein residues) with MD to improve the efficiency and accuracy of the ternary structure predictions of the bromodomain of the cancer target SMARCA2 with the E3 ligase VHL, as mediated by three different degrader molecules. The simulations accurately reproduce X-ray crystal structures -- including a new structure that we determined in this work (PDB ID: 7S4E) -- with root mean square deviations (RMSD) of 1.1 to 1.6 A. The simulations also reveal a structural ensemble of low-energy conformations of the ternary complex. Snapshots from these simulations are used as seeds for additional simulations, where we perform 7.1 milliseconds of aggregate simulation time using Folding@home. The detailed free energy surface captures the crystal structure conformation within a low-energy basin and is consistent with solution-phase experimental data (HDX-MS and SAXS). Finally, we graft a structural ensemble of the ternary complexes onto the full CRL and perform enhanced sampling simulations, which suggest that differences in degradation efficiency may be related to the proximity distribution of lysine residues on the POI relative to the E2-loaded ubiquitin.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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