Bagaimana bentuk protein menulis ulang kisah kehidupan di bumi

Para peneliti secara inovatif menggabungkan data struktural protein dengan sekuens genetik untuk membangun pohon evolusi, mengungkapkan hubungan yang mendalam di antara jenis dengan ditingkatkan ketepatan.

Pendekatan baru ini memanfaatkan struktur protein yang ditentukan secara eksperimental dan diprediksi, berpotensi merevolusi pemahaman kita tentang sejarah kehidupan dan memajukan ilmu kesehatan dengan menyempurnakan target terapi kanker dan banyak lagi.

Struktur Protein dalam Studi Evolusi

Bentuk tiga dimensi protein membuka kunci koneksi evolusi kuno di Tree of Life, menurut sebuah penelitian yang diterbitkan hari ini (15 Januari) di Komunikasi Alam.

Untuk pertama kalinya, para peneliti telah menggabungkan data bentuk protein dengan urutan genomik untuk membangun pohon evolusi yang lebih andal. Pohon -pohon ini adalah alat penting bagi para ilmuwan, membantu mereka mengeksplorasi sejarah kehidupan, melacak penyebaran patogen, dan mengembangkan perawatan baru untuk penyakit.

Mengatasi saturasi data dengan struktur protein

Khususnya, metode ini bekerja bahkan dengan struktur protein yang diprediksi yang belum diverifikasi secara eksperimental. Dengan alat -alat seperti Alphafold 2 menghasilkan sejumlah besar data struktural, pendekatan ini dapat memberikan wawasan baru tentang sejarah kehidupan yang mendalam di Bumi.

Ada 210 ribu struktur protein yang ditentukan secara eksperimental tetapi 250 juta urutan protein yang diketahui. Inisiatif seperti proyek Earthbiogenome dapat menghasilkan miliaran lebih banyak urutan protein dalam beberapa tahun ke depan. Kelimpahan data membuka pintu untuk menerapkan pendekatan pada skala yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Pendekatan filogenetik tradisional vs.

Selama beberapa dekade, ahli biologi telah merekonstruksi evolusi dengan melacak bagaimana spesies dan gen menyimpang dari nenek moyang yang sama. Pohon filogenetik atau evolusi ini secara tradisional dibangun dengan membandingkan DNA atau urutan protein dan menghitung persamaan dan perbedaan untuk menyimpulkan hubungan.

Namun, para peneliti menghadapi rintangan yang signifikan – masalah yang dikenal sebagai saturasi. Lebih dari rentang waktu yang luas, urutan genomik dapat berubah begitu banyak sehingga mereka tidak lagi menyerupai bentuk leluhur mereka, menghapus sinyal warisan bersama.

“Masalah saturasi mendominasi filogeni dan merupakan hambatan utama untuk rekonstruksi hubungan kuno,” kata Dr. Cedric Notredame, peneliti di Pusat Regulasi Genomik (CRG) dan penulis utama penelitian ini. “Ini seperti erosi teks kuno. Surat -surat itu menjadi tidak jelas, dan pesannya hilang. “

Keuntungan menggunakan data struktural dalam filogenetika

Untuk mengatasi tantangan ini, tim peneliti beralih ke struktur fisik protein. Protein melipat menjadi bentuk kompleks yang menentukan fungsi sel. Bentuk -bentuk ini lebih dilestarikan selama waktu evolusi daripada urutan itu sendiri, yang berarti mereka berubah lebih lambat dan mempertahankan fitur leluhur lebih lama.

Bentuk protein ditentukan oleh amino -nya asam urutan. Sementara sekuens dapat bermutasi, struktur keseluruhan seringkali tetap mirip dengan fungsi cagar alam. Para peneliti berhipotesis mereka dapat mengukur seberapa banyak struktur yang menyimpang dari waktu ke waktu dengan mengukur jarak antara pasangan asam amino Dalam protein, juga dikenal sebagai jarak intra-molekul (IMD).

Metodologi dan Dampak Filogenetika Struktural

Studi ini menyusun set data besar protein dengan struktur yang diketahui, mencakup berbagai spesies. Mereka menghitung IMD untuk setiap protein dan menggunakan pengukuran ini untuk membangun pohon filogenetik.

Mereka menemukan bahwa pohon yang dibangun dari data struktural sangat cocok dengan yang berasal dari sekuens genetik, tetapi dengan keuntungan penting: pohon struktural kurang terpengaruh oleh saturasi. Ini berarti mereka mempertahankan sinyal yang dapat diandalkan bahkan ketika urutan genetik telah menyimpang secara signifikan.

Implikasi Praktis dan Aplikasi Masa Depan

Menyadari bahwa kedua urutan dan struktur menawarkan wawasan yang berharga, tim mengembangkan pendekatan gabungan yang tidak hanya meningkatkan keandalan cabang pohon tetapi juga membantu membedakan antara hubungan yang benar dan yang salah.

“Ini mirip dengan memiliki dua saksi menggambarkan suatu peristiwa dari sudut yang berbeda,” jelas Dr. Leila Mansouri, rekan penulis penelitian. “Masing -masing memberikan detail unik, tetapi bersama -sama mereka memberikan akun yang lebih penuh dan lebih akurat.”

Salah satu contoh praktis di mana pendekatan gabungan dapat membuat dampak yang signifikan adalah dalam memahami hubungan antara kinase dalam genom manusia. Kinase adalah protein yang terlibat dalam banyak fungsi seluler penting yang berbeda.

“Genom sebagian besar mamalia, termasuk manusia, mengandung sekitar 500 protein kinase yang mengatur sebagian besar aspek biologi kami,” kata Dr. Notredame. “Kinase ini adalah target utama untuk terapi kanker, misalnya obat -obatan seperti imatinib untuk manusia atau toceranib untuk anjing.”

Kinase manusia telah muncul melalui duplikasi yang terjadi selama miliar tahun terakhir. “Dalam genom manusia, kinase yang paling jauh terkait adalah sekitar satu miliar tahun terpisah,” kata Dr. Notredame. “Mereka digandakan pada nenek moyang yang sama dari nenek moyang yang sama dari leluhur kita yang sama.”

Skala waktu yang luas ini membuatnya sangat sulit untuk membangun pohon gen yang akurat yang menunjukkan bagaimana semua kinase ini terkait. “Namun, sama tidak sempurnanya, pohon evolusi kinase banyak digunakan untuk memahami bagaimana ia berinteraksi dengan obat lain. Meningkatkan pohon ini, atau meningkatkan pohon keluarga protein penting lainnya, akan menjadi kemajuan penting bagi kesehatan manusia, ”tambah Dr. Notredame.

Memperluas kegunaan pohon evolusioner

Aplikasi potensial dari pekerjaan melampaui kanker. Menggunakan pendekatan untuk menciptakan pohon evolusi yang lebih akurat juga dapat meningkatkan pemahaman kita tentang bagaimana penyakit berkembang secara lebih umum, membantu dalam pengembangan vaksin dan perawatan. Mereka juga dapat membantu menjelaskan asal -usul sifat -sifat kompleks, memandu penemuan enzim baru untuk bioteknologi, dan bahkan membantu melacak penyebaran spesies sebagai respons terhadap perubahan iklim.

Reference: “multistrap: boosting phylogenetic analyses with structural information” by Athanasios Baltzis, Luisa Santus, Björn E. Langer, Cedrik Magis, Damien M. de Vienne, Olivier Gascuel, Leila Mansouri and Cedric Notredame, 15 January 2025, Komunikasi Alam.
Doi: 10.1038/s41467-024-55264-0