Joint optimisation of amino acid and coding sequence for de novo designed proteins

In de stille, microscopische wereld van het leven zijn de instructies voor het bouwen van een eiwit geschreven in een dubbele taal. De eerste taal is het eiwit zelf, een keten van aminozuren die zich opvouwt in een specifieke vorm om een taak uit te voeren, zoals een sleutel die in een slot past of een enzym dat een chemische reactie versnelt. De tweede taal is het gen, een streng DNA dat fungeert als de blauwdruk voor dat eiwit. Al miljoenen jaren schrijft de natuur deze blauwdrukken, en elk natuurlijk eiwit komt met een gen dat door evolutie is getest en verfijnd. Maar in de moderne wetenschap ontwerpen onderzoekers nu volledig nieuwe eiwitten vanaf nul, waarbij ze vormen creëren die de natuur nooit heeft gemaakt. De uitdaging is dat hoewel wetenschappers erg goed zijn geworden in het bedenken van deze nieuwe vormen, ze vaak worstelen met het bouwen van de genen die nodig zijn om ze te maken. Een gen is niet slechts een passieve kopie van het eiwit; het is een complexe set instructies waarbij de specifieke keuze van letters cruciaal is voor hoe goed het gen wordt afgelezen, hoe stabiel de boodschap is, en of de cel het eiwit daadwerkelijk kan produceren zonder erdoor te stikken.

Voor een natuurlijk eiwit is het gen een bekende grootheid, een betrouwbare partner die de test van de tijd heeft doorstaan. Voor een gloednieuw, ontworpen eiwit is er geen zodanige partner. Wetenschappers moeten het gen uit het niets uitvinden. Tot nu toe was de standaardaanpak om deze twee taken als afzonderlijke stappen te behandelen. Eerst ontwerpt een computer de perfecte eiwitvorm. Daarna probeert een ander computerprogramma die vaste vorm en de best mogelijke gen te vinden om deze te bouwen, uitgaande van de aanname dat de eiwitsequentie niet kan worden gewijzigd. Dit artikel betoogt dat deze scheiding een fout is. De onderzoekers laten zien dat de eiwitsequentie geen vaststaand doel is maar een flexibel doel, en dat door de eiwitsequentie licht te laten verschuiven terwijl het gen wordt ontworpen, zij problemen kunnen oplossen waar een standaard genontwerper niet tegenop kan. Ze hebben een nieuwe methode ontwikkeld die het eiwit en het gen samen ontwerpt, waardoor een oplossing wordt gevonden die beter is voor de cel, gemakkelijker te produceren is en grotere kans heeft om in het laboratorium te werken.

De onderzoekers begonnen door te kijken naar een enorme collectie van 862 eiwitbackbones, inclusend honderden nieuwe ontwerpen gecreëerd door andere wetenschappers. Ze stelden een eenvoudige vraag: hoeveel vrijheid hebben we eigenlijk bij het ontwerpen van een gen voor een specifieke vorm? Ze ontdekten dat voor bijna elke positie in deze nieuwe eiwitten verschillende aminozuren beschikbaar zijn die de vorm net zo goed zouden passen. Sterker nog, de computermodellen toonden aan dat er voor een typisch ontwerp een enorme hoeveelheid verborgen flexibiliteit is, een soort "speling" waarbij het eiwit met verschillende bouwstenen gebouwd zou kunnen worden zonder de vorm te verliezen. De standaardmethode gooit deze flexibiliteit weg door één sequentie te kiezen en deze vast te leggen voordat het gen überhaupt wordt overwogen. De nieuwe aanpak, die de auteurs JANUS noemen, houdt die flexibiliteit open. Het behandelt het eiwit en het gen als één verbonden puzzel, waarbij tegelijkertijd naar de beste combinatie van beide wordt gezocht.

Toen ze deze gezamenlijke aanpak testten op 447 gepubliceerde eiwitontwerpen, waren de resultaten opmerkelijk. Ze ontdekten dat 99,1% van deze ontwerpen minstens één verborgen fout bevat, een "aansprakelijkheid" die de oorzaak kan zijn dat het eiwit faalt wanneer de cel probeert het te maken. Deze fouten omvatten sequenties die te repetitief waren, regio's die te plakkerig waren en de neiging hadden om samen te klonteren, of signalen die de cel vertelden het eiwit te vernietigen. Een standaard genoptimizer, die alleen de genletters kan veranderen terwijl het eiwit vast blijft staan, kon deze problemen niet oplossen. Het was alsoals proberen een lekkend dak te repareren door alleen het meubilair binnen te herschikken; de structuur zelf was het probleem. Door de eiwitsequentie licht te laten veranderen, kon de nieuwe methode deze fouten verwijderen. Voor drie van de vijf soorten fouten waar ze naar keken, was de kostprijs voor het oplossen ervan ongelooflijk klein, waarbij slechts een minimale wijziging van het algemene ontwerp nodig was.

De meest verrassende en praktische bevinding ging niet over de biologie van het eiwit, maar over de logistiek van het maken ervan. Commerciële bedrijven die genen voor wetenschappers synthetiseren, hanteren strikte regels over wat ze zullen bouwen. Ze kunnen geen genen maken met bepaalde letterpatronen omdat die patronen moeilijk te produceren zijn of gevoelig zijn voor fouten. De onderzoekers ontdekten dat wanneer zij de oude methode gebruikten—eerst het eiwit ontwerpen en dan het gen—de resulterende genen vaker dan de helft van de tijd de fabricagerichtlijnen overtraden. Wanneer zij de nieuwe gezamenlijke methode gebruikten, daalde het aantal overtredingen met meer dan de helft. Dit betekent dat een gen dat een leverancier voorheen zou weigeren te maken, nu wel besteld en gebouwd kan worden. Dit is een kritieke flessenhals; als een gen niet besteld kan worden, stopt het project voordat de biologie zelfs maar getest kan worden. De nieuwe methaling maakt in feite de weg vrij voor deze nieuwe eiwitten om het computerscherm te verlaten en de echte wereld binnen te gaan.

De studie onderzocht ook hoeveel de eiwitsequentie daadwerkelijk moest veranderen om deze voordelen te behalen. Ze ontdekten dat de methode voor het overgrote deel van de ontwerpen slechts een paar aminozuren hoefde te vervangen om een veel beter resultaat te bereiken. Sterker nog, ze toonden aan dat een zeer kleine hoeveelheid flexibiliteit voldoende was om bijna alle mogelijke verbeteringen te vangen. Dit suggereert dat de "perfecte" eiwitsequentie geen enkel, rigide punt is, maar een landschap met veel goede opties. De gezamenlijke methode vindt simpelweg het punt op dat landschap waar het eiwit stabiel is, het gen gemakkelijk afleesbaar is en aan de fabricageregels voldoet. Ze testten ook of deze aanpak beter werkte in verschillende soorten cellen, zoals bacteriën versus menselijke cellen, en vonden dat de methode succesvol aan beide aanpasbaar was, hoewel de vereiste specifieke veranderingen verschilden per gastheer.

Ondanks deze successen merkten de onderzoekers er zorgvuldig bij op waar hun methode geen groot voordeel bood. Voor één specifiek deel van het gen dat bepaalt hoe snel de eiwitproductie start, ontdekten ze dat de meeste verbetering bereikt kon worden door enkel de genletters te veranderen zonder het eiwit aan te raken. Dit bevestigt dat voor sommige taken de oude manier van werken nog steeds quite goed is. Echter, voor de bredere set problemen die te maken hebben met de stabiliteit van het eiwit en de interactie met de opruimsystemen van de cel, is de gezamenlijke aanpak essentieel. De studie concludeert dat het vakgebied van eiwitontwerp het gen tot nu toe als een secundaire gedachte heeft behandeld, maar voor de novo eiwitten is het gen een primaire beperking. Door tegelijkertijd voor het eiwit en het gen te lossen, kunnen wetenschappers ontwerpen creëren die niet alleen theoretisch solide zijn, maar ook praktisch levensvatbaar, waardoor meer van hun digitale creaties veranderen in echte, werkende moleculen.