Estudio de proteínas de unión a hidratos de carbono de relevancia biológica

• Autores: Blanco Capurro, Juan Ignacio
• Año de publicación: 2022
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Martı́, Marcelo Adrián; Modenutti, Carlos Pablo
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Las proteínas que unen hidratos de carbono abarcan diversas familias estructurales y se encuentran asociadas a diferentes funciones celulares (metabolismo, reconocimiento, señalización, entre otras). Es por ello, que la comprensión detallada de cómo las mismas interactúan con sus sustratos, y cómo se producen los fenómenos de interacción y/o los mecanismos de reacción enzimáticos asociados, continúan siendo uno de los principales temas de estudio en biología estructural y en glicobiología. Por otra parte, las herramientas teóricas de modelado y simulación computacional (docking, Modelado Comparativo y Dinámica Molecular) son un instrumento clave para abordar la comprensión de los fenómenos de interacción “proteína-ligando” con detalle atómico-molecular, y de esta manera contribuir al diseño racional de ligandos con potencial uso terapéutico o biotecnológico. En este contexto, los objetivos del presente trabajo de Tesis, adoptando como casos de estudio diversas proteínas que unen hidratos de carbono de relevancia en biologia, son: i) la aplicación de las mencionadas herramientas bioinformáticas combinadas y evaluar su poder predictivo para modelar la interacción “proteína-carbohidrato”. ii) el estudio de los mecanismos de reconocimiento y reacción de un sistema enzima-glicano complejo como es la UDP-Glicoproteína-Glucosil-Transferasa” (UGGT). Para cumplir el primer objetivo, se seleccionaron diversas estructuras de complejos proteìna-carbohidrato y se aplicaron las técnicas de docking convencional y docking “sesgado por sitios de solvente”. Como resultado, se demostró que el uso de sitios de solvente en esquemas de docking a) permite predecir correctamente la pose del carbohidrato en el sitio de unión; b) mejora la capacidad del método convencional de colocar la pose correcta entre los primeros lugares del ranking del total de poses encontradas; y c) permite encontrar la estructura proteica óptima de entre un ensamble de estructuras. Para el segundo objetivo, se adoptó como caso de estudio la proteína UGGT, una enzima glicosiltransferasa del retículo endoplasmático que previene que las glicoproteínas que no hayan alcanzado su estado final de plegado sean exportadas fuera esta organela prematuramente. Esto lo logra produciendo la unión química entre una molécula de glucosa y el glicano de alta manosa Man9GlcNac2 (M9). Para lograr esta glucosilación diferencial y discriminar entre sustratos “correctamente” o “incorrectamente” plegados, implica que debe reconocer no solo el glicano M9, sino también la porción proteica de las glicoproteínas. Cómo resultado del presente trabajo de tesis, se consiguió: a) construir un modelo del glicano M9 sobre la superficie proteica, validado por el análisis de su mecanismo de reacción y correspondiente perfil de energía libre. b) Esbozar un modelo integral del reconocimiento de sustratos (glicano y proteína mal plegada) de UGGT basado en el estudio dinámico de la flexibilidad estructural interdominio y la cavidad proteica.
Proteins that bind carbohydrates belong to many diverse structural families and are involved in many different cellular functions (metabolism, recognition, signaling, among others). As a result, the deep understanding on how they interact with their substrates, and how the interaction processes and enzymatic reaction mechanisms occur continue to be one of the main challenging topics in structural biology and glycobiology. In adittion, the theoretical tools of computational simulation and modeling (Bias-docking, Comparative Modeling and Molecular Dynamics) are a key component to study the “protein-ligand” interaction phenomenon with atomistic detail, and by this means contribute to the rational design of ligands with potential therapeutic or biotecnological uses. In this context, the objective of this Thesis work is, by adopting many different proteins that bind carbohydrates as case study, are: i) the application of the above mentioned bioinformatic tools combined to evaluate its predictive ability to model the interaction between protein and carbohydrates. ii) the study of the recognition and reaction mechanism of a complex enzyme-glycan system such as the “UDP-Glycoprotein-Glucosyl-Transferase'' (UGGT). To fulfill the first objective, a compilation of different protein-carbohydrate complex structures were subjected to the “Conventional docking” and “Solvent-Site Bias docking” techniques. As a result, it was found that the use of solvent sites in docking protocols a) correctly predicts the carbohydrate pose in the binding site; b) improves its capacity of placing the correct pose among the firsts places of the pose-ranking, and c) allows to find the optimal protein structure within a structural ensemble. To address the second objective, the protein UGGT was adopted as a case study. UGGT is a glycosyltransferase enzyme of the Endoplasmic Reticulum that prevents those glycoproteins that have not reached its native fold from being exported and continue the secretion pathway. This is achieved by producing the chemical bond between a glucose moiety and the high mannose glycan Man9GlcNac2 (M9). To achieve this differential glucosylation and be able to differentiate between “correctly folded” or “incorrectly folded” substrates, necessarily implies that it needs to recognize not only the M9 glycan but also the protein portion of glycoproteins. The challenge underlying the second objective, therefore, to elucidate this mechanism. As a result of this thesis work, it was possible to: a) build a model of the M9 glycan over the protein surface, validated by its reaction mechanism and Free Energy profile b) Propose an integral model of substrate recognition (glycan and misfolded protein) of UGGT based on the dynamic study of the interdomain flexibility and the protein cavity.
Fil: Blanco Capurro, Juan Ignacio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.