O que acontece quando uma proteína sofre uma mutação?

Mutações não sinônimas podem gerar substituições em aminoácidos em proteínas. Mutações podem gerar inúmeros efeitos em proteínas. Esses efeitos podem ser desde benéficos a deletérios. Entre os efeitos benéficos podemos citar a aquisição ou aperfeiçoamento de uma função em uma enzima de interesse industrial. Entre os deletérios, podemos citar doenças causadas pelo mau funcionamento de uma proteína.

Em termos de estrutura e função, alguns dos efeitos de uma mutação são:

  1. Mudanças conformacionais que vão de locais a mais significativas globalmente
  2. Desestabilização ou estabilização, dependendo dos contatos que podem surgir ou serem extintos devido à substituição
  3. Ganho ou perda de afinidade de ligação com algum ligante

Note que todos esses efeitos se relacionam de alguma forma com as interações químicas (não covalentes) formadas por pares de resíduos de aminoácidos intra ou intercadeia. Entre essas principais interações podemos citar:

  • Ligação de hidrogênio: são ligações eletrostáticas entre um grupamento doador e outro aceptor que compartilham assim um átomo de hidrogênio
  • Interações eletrostáticas iônicas (atrativas ou repulsivas) ou pontes salinas: ocorrem entre resíduos de aminoácidos com cargas iguais (repulsivas) ou diferentes (atrativas)
  • Empilhamentos aromáticos: interações eletrostáticas entre anéis aromáticos
  • Interações hidrofóbicas (van der Waals): interações entre porções apolares dos resíduos de aminoácidos que visam se agrupar e não se expor ao solvente aquoso
  • Ligação dissulfeto (nesse caso, é covalente): interações entre os grupos tiol de dois resíduos de cisteína.

Essa semana, produzimos um vídeo no canal do YouTube do OnlineBioinfo apresentando a metodologia e a ferramenta VTR [1], desenvolvida pelo estudante Vitor Pimentel do curso de Engenharia de Controle e Automação da UFMG e ex-membro do nosso grupo de pesquisa. trata-se de uma metodologia computacional que visa casar contatos pela sua orientação e posicionamento tridimensional.

Figura 1 – Casamento de contatos no espaço tridimensional realizado pela ferramenta VTR.

Ele trata um contato como um vetor (Figura 1) que vai de um dos resíduos para o outro do par. O método então alinha ou “casa” os vetores que tem maior similaridade considerando sua posição e orientação no espaço tridimensional.

No artigo [2] da publicação da ferramenta, mostramos estudos de caso em que usamos a ferramenta para comparar interações entre a proteína Spike do SARS-CoV e a proteína ACE2 (proteína localizada na membrana celular humana pela qual o coronavírus ingressa na célula) e a mesma proteína do SARS-CoV-2. No vídeo que produzimos, mostramos análise similar entre a proteína Spike e a ACE2 da linhagem original do SARS-CoV-2 e a variante Ômicron.

Veja na Figura 2 um exemplo dos padrões que o VTR nos permite analisar. A tabela interativa mostra em cada linha um contato que foi casado. Pelas cores, notamos que 4 contatos foram substituídos por contatos de natureza mais “forte”. Houveram 3 novos contatos iônicos atrativos em substituição a ligações de hidrogênio. Isso indica um possível ganho de afinidade da proteína Spike com o receptor humano, o que pode auxiliar no aumento das taxas de infecção.

Se quiser, ver a ferramenta em uso, acesse nosso vídeo e não deixe de testar a ferramenta.

Se tiverem alguma dúvida, teremos o prazer em esclarecer.

Figura 2 – Exemplo de uso do VTR na comparação da interface de interação entre a proteína Spike do SARS-CoV-2 e a enzima ACE2 (receptor humano) na linhagem original e na variante Ômicron. Note pela coluna “B [1-2]” que houveram 3 novos contatos iônicos atrativos em substituição a ligações de hidrogênio. Isso indica um possível ganho de afinidade da proteína Spike com o receptor humano, o que pode auxiliar no aumento das taxas de infecção.

Referências

[1] http://bioinfo.dcc.ufmg.br/vtr

[2] Pimentel, V et al. VTR: a web tool for identifying analogous contacts on protein structures and their complexes. Frontiers in BIoinformatics, https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fbinf.2021.730350

Publicado por OnlineBioinfo Bioinformática

Meu nome é Raquel Minardi, sou bacharel em Ciência da Computação e doutora em Bioinformática. Sou professora do Departamento de Ciência da Computação da UFMG desde 2010, membro afiliado da Academia Brasileira de Ciências (ABC), vice-coordenadora do Programa de Pós-graduação em Bioinformática da UFMG, coordenadora da rede BaBEL de Bioinformática aplicada a Biotecnologia, vice-coordenadora do comitê especial de Biologia Computacional da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e secretaria da diretoria regional centro-sudeste da Associação Brasileira de Bioinformática e Biologia Computacional (AB3C). Sou fascinada pela área de Bioinformática e pela possibilidade de desenvolver modelos e algoritmos para suporte a resolução de problemas tão desafiadores quanto os que envolvem a biologia e biotecnologia. Também amo ensinar e desenvolver conteúdos para ensino a distância.

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