ProStructLab: an open-access interactive platform for residue connectivity, structural communication, and topological perturbation analysis in proteins

प्रोटीन जीवन के कार्यवाहक हैं, सूक्ष्म आणविक मशीनें जो कोशिकाओं का निर्माण करती हैं, भोजन पचाती हैं और संकेतों को प्रसारित करती हैं। दशकों से, वैज्ञानिक इनके आकार को देखकर इन मशीनों को समझते आए हैं, ठीक वैसे ही जैसे एक इंजीनियर कार के चेसिस और इंजन ब्लॉक की जांच करके उसका अध्ययन करता है। वे जानते थे कि विशिष्ट भाग, जिन्हें अवशेष (residues) कहा जाता है, विशिष्ट कार्य करते हैं। हालाँकि, एक गहरा सत्य उभर कर आया है: एक प्रोटीन की कार्य करने की क्षमता किसी एक हिस्से के अकेले कार्य करने पर कम और इस पर अधिक निर्भर करती है कि सभी हिस्से एक-दूसरे से कैसे जुड़े हुए हैं। एक ऐसे शहर की कल्पना करें जहाँ व्यक्तिगत कारों से अधिक यातायात का प्रवाह मायने रखता है; यदि एक प्रमुख पुल हटा दिया जाए, तो पूरा तंत्र रुक सकता है, भले ही कारें स्वयं ठीक हों। प्रोटीन में, ये संबंध अंतःक्रियाओं का एक जटिल जाल बनाते हैं। जब एक हिस्सा हिलता या बदलता है, तो यह पूरे ढांचे में एक लहर जैसा प्रभाव भेज सकता है, जिससे दूर के क्षेत्र एक-दूसरे से संवाद कर पाते हैं। इस छिपे हुए नेटवर्क को समझना महत्वपूर्ण है ताकि यह पता लगाया जा सके कि प्रोटीन कैसे काम करते हैं, वे बीमारी में कैसे विफल होते हैं, और हम उन्हें ठीक करने के लिए नई दवाएं कैसे डिजाइन कर सकते हैं। फिर भी, इन जटिल जालों का अध्ययन करने के लिए पारंपरिक रूप से उन्नत कंप्यूटर कौशल और महंगे सॉफ्टवेयर की आवश्यकता होती थी, जिससे यह अंतर्दृष्टि कई शोधकर्ताओं से दूर रही।

ProStructLab नामक एक नया उपकरण इस परिदृश्य को बदल रहा है, जो इस जटिल विश्लेषण को सीधे एक वेब ब्राउज़र में लेकर आता है। शोधकर्ता जॉन जे. कैस्टिलो द्वारा विकसित यह ओपन-एक्सेस प्लेटफॉर्म किसी को भी बिना कोड लिखे या विशेष प्रोग्राम स्थापित किए प्रोटीन संरचनाओं को इंटरैक्टिव नेटवर्क के रूप में खोजने की अनुमति देता है। यह प्रणाली प्रोटीन के एक मानक 3D मॉडल को लेता है और इसे एक मानचित्र में बदल देता है जहाँ प्रत्येक अमीनो एसिड बिल्डिंग ब्लॉक एक बिंदु होता है, और जब भी दो ब्लॉक एक-दूसरे को छूते हैं या करीब आते हैं, तो एक रेखा उन्हें जोड़ देती है। यह एक 'रेसिड्यू-कॉन्टैक्ट नेटवर्क' बनाता है, जो प्रोटीन की आंतरिक वायरिंग का एक डिजिटल प्रतिनिधित्व है। एक बार जब मानचित्र बन जाता है, तो यह प्लेटफॉर्म इंटरैक्टिव उपकरणों का एक समूह प्रदान करता है। उपयोगकर्ता विशिष्ट क्षेत्रों को हाइलाइट कर सकते हैं, दो बिंदुओं के बीच सबसे छोटे मार्गों का पता लगा सकते हैं, या यह देखने के लिए कि नेटवर्क कैसा व्यवहार करता है, वर्चुअली एक हिस्से को हटा सकते हैं। इसे एक तीव्र, दृश्य तरीका बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिससे यह सवाल पूछे जा सकें कि प्रोटीन कैसे व्यवस्थित है और आगे के अध्ययन के लिए नए विचार उत्पन्न किए जा सकें।

यह परीक्षण करने के लिए कि क्या वास्तव में यह दृष्टिकोण काम करता है, शोधकर्ताओं ने बारह अलग-अलग प्रोटीनों का उपयोग करके ProStructLab की क्षमताओं का परीक्षण किया जिनका अन्य वैज्ञानिकों द्वारा पहले ही व्यापक अध्ययन किया जा चुका था। उन्होंने तीन अलग-अलग प्रकार के कार्यात्मक हॉटस्पॉट्स (functional hotspots) पर ध्यान केंद्रित किया: सक्रिय स्थल (active sites) जहाँ रासायनिक प्रतिक्रियाएं होती हैं, नियामक स्थल (regulatory sites) जो दूरी से प्रोटीन को चालू या बंद करते हैं, और इंटरफेस स्पॉट जहाँ प्रोटीन बड़ी टीमों के रूप में जुड़ने के लिए एक-दूसरे से चिपकते हैं। लक्ष्य यह देखना था कि क्या डिजिटल नेटवर्क केवल उनके कनेक्शनों को देखकर इन महत्वपूर्ण क्षेत्रों को पहचान सकता है। परिणामों ने एक स्पष्ट पैटर्न का खुलासा किया, लेकिन यह पूरी तरह से अध्ययन किए जा रहे प्रोटीन के प्रकार पर निर्भर था। उन प्रोटीनों के लिए जो एंजाइम के रूप में कार्य करते हैं, जो रासायनिक प्रतिक्रियाओं को तेज करते हैं, उपकरण ने सक्रिय स्थलों को अत्यधिक जुड़े हुए केंद्रों (hubs) के रूप में सफलतापूर्वक पहचाना। ये स्थान नेटवर्क के केंद्र में थे, जो शहर के प्रमुख चौराहों की तरह कार्य करते थे। इसी तरह, उन प्रोटीनों के लिए जो एक-दूसरे से चिपकते हैं, उपकरण ने पाया कि संपर्क बिंदु भी अत्यधिक प्रभावशाली थे। जब शोधकर्ताओं ने डिजिटल मानचित्र से इन प्रमुख टुकड़ों को वर्चुअली हटाया, तो नेटवर्क को महत्वपूर्ण क्षति हुई, जिससे पुष्टि हुई कि ये स्थान संरचना को थामे रखने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

हालाँकि, लंबी दूरी के संचार, जिसे एलोस्टेरिक रेगुलेशन (allosteric regulation) कहा जाता है, पर निर्भर प्रोटीनों के लिए कहानी अलग थी। इन प्रणालियों में, एक संकेत प्रोटीन के एक छोर से शुरू होता है और परिवर्तन को ट्रिगर करने के लिए दूसरे छोर तक यात्रा करता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि सबसे केंद्रीय, अत्यधिक जुड़े हुए स्थानों को खोजने की पारंपरिक विधि यहाँ विफल रही। महत्वपूर्ण नियामक स्थल नेटवर्क के सबसे व्यस्त हब नहीं थे। इसके बजाय, वे एक विशिष्ट, कुशल मार्ग का हिस्सा थे। जब शोधकर्ताओं ने शुरुआती संकेत और अंतिम प्रतिक्रिया के बीच के मार्गों का विश्लेषण किया, तो उन्होंने पाया कि वास्तविक नियामक प्रोटीन अवशेषों के यादृच्छिक समूहों की तुलना में बहुत छोटे, अधिक सीधे पथ रखते थे। यह ऐसा था मानो प्रोटीन ने अपने सबसे महत्वपूर्ण संदेशों के लिए एक समर्पित एक्सप्रेस लेन बनाई हो, जो सामान्य यातायात को दरकिनार करती हो। यह सुझाव देता है कि इन जटिल मशीनों के लिए, कार्य केवल सबसे अधिक जुड़ा हुआ हिस्सा होने के बारे में नहीं है, बल्कि एक विशिष्ट, कुशल मार्ग का हिस्सा होने के बारे में है।

प्लेटफॉर्म ने केवल एकल अवशेषों के बजाय अवशेषों के समूहों को भी देखा। इसने परीक्षण किया कि क्या प्रोटीन के ज्ञात कार्यात्मक भाग एक घनिष्ठ, परस्पर जुड़े समूह में क्लस्टर होते हैं, या वे यादृच्छिक रूप से बिखरे हुए होते हैं। जहाँ भी वे इसे माप सके, वास्तविक कार्यात्मक समूह यादृच्छिक संग्रहों की तुलना में बहुत अधिक घनिष्ठ रूप से जुड़े हुए थे। उनके पास अधिक पड़ोसी थे और वे नेटवर्क के भीतर कम अलग द्वीप बनाते थे। यह निष्कर्ष इस विचार को पुष्ट करता है कि प्रोटीन अक्सर अलग-थलग व्यक्तियों के बजाय समन्वित अवशेषों की टीमों के माध्यम से कार्य करते हैं। उपकरण ने नियामक और सक्रिय स्थलों के बीच के मार्गों में विशिष्ट "बिचौलियों" (middlemen) की भी पहचान की। ये वे अवशेष थे जो दोनों सिरों के बीच के सबसे छोटे मार्गों पर बार-बार दिखाई देते थे, जो सिग्नल को प्रोटीन पार करने के लिए आवश्यक सीढ़ी के रूप में कार्य करते थे।

यह अध्ययन स्पष्ट करता है कि प्रोटीन कार्य कैसे संरचना में एनकोड होता है, इसके लिए कोई एक सार्वभौमिक नियम नहीं है। कुछ कार्यों के लिए, एक केंद्रीय हब होना कुंजी है; अन्य के लिए, एक विशिष्ट, कुशल मार्ग का हिस्सा होना क्या मायने रखता है। ProStructLab गहन, समय लेने वाले कंप्यूटर सिमुलेशन या प्रयोगशाला प्रयोगों की आवश्यकता को प्रतिस्थापित नहीं करता है, न ही यह दावा करता है कि यह बिल्कुल अनुमान लगा सकता है कि एक प्रोटीन हर स्थिति में कैसे व्यवहार करेगा। इसके बजाय, यह इन संरचनात्मक नेटवर्कों को जल्दी से खोजने का एक व्यावहारिक, कम लागत वाला तरीका प्रदान करता है। डेटा को देखने के विभिन्न तरीकों को जोड़कर—केंद्रों की जाँच करना, पथों का पता लगाना और यह परीक्षण करना कि हिस्सों को हटाने पर क्या होता है—यह उपकरण एक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करता है जिसे कोई भी एकल विधि अकेले प्राप्त नहीं कर सकती। यह एक शक्तिशाली प्रथम चरण के रूप में कार्य करता है, जो वैज्ञानिकों को नए परिकल्पनाएँ उत्पन्न करने और आगे की जांच के लिए सबसे आशाजनक क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करता है, और वह भी बिना कंप्यूटर प्रोग्रामिंग की डिग्री के।