High-Dimensional Robotics at the Nanoscale – Kino-Geometric Modeling of Proteins and Molecular Mechanisms

Language
en
Document Type
Doctoral Thesis
Issue Date
2019-02-11
Issue Year
2019
Authors
Budday, Dominik
Editor
Abstract

Proteins are dynamic biomolecules that perform an enormous variety of cellular functions on a broad range of spatio-temporal scales. Their conformational ensemble is a crucial determinant of functionality in health and disease, and thus, its structural and dynamic characterization has been a major research focus for the last 50 years. While experimental and computational advances have increasingly enabled atomically detailed insights into molecular mechanisms, the need for efficient, yet elaborate integrative computational methods to resolve functional motions across scales remains considerable. Biophysically guided by protein structure, this thesis lays out a robotics-inspired, kino-geometric model that efficiently captures small- and large-scale collective motions, with dihedral angles as torsional degrees of freedom and non-covalent interactions as constraints. Using geometric tools, a universal theory for geometric rigidity analysis is developed. The thesis demonstrates the equivalence to existing topological tools for protein rigidity analysis, decomposing macromolecules into larger rigid substructures and coordinated motions between them. Furthermore, the geometrically derived analysis marks a major advance on existing methods by providing an explicit basis for these coordinated motions. Thriving on this advantage, the work develops an efficient, high-dimensional motion planning algorithm to study molecular transitions between different stabilized substates. The newly formulated algorithm dCC-RRT integrates the principle of minimal frustration into a rapidly-exploring random tree (RRT), exploiting non-native, steric contacts that emerge during the transition to redirect conformational exploration via dynamic, Clash-avoiding Constraints (dCC). The algorithm outperforms state-of-the-art peer methods and closely approximates conformational transitions of several example systems known from Molecular Dynamics simulations, intermediate crystal structures, and other experimental data, thereby providing a structural basis for allosteric networks that drive conformational change. Finally, a large-scale, multi-dataset benchmark analysis demonstrates how our kino-geometric model captures highly conserved, protein fold specific, dynamic information that often goes undetected in comparable methods. Extending the methodology from rigidity-theory to constraint-relaxation based collective motions, the approach bridges insights from rigidity and normal mode based methods that agree well with a variety of experimental data and more detailed simulations. Overall, our kino-geometric modeling approach is a robust and efficient alternative to obtain high-level insights into molecular mechanisms across scales, with broad applications in protein engineering, drug design, and human health.

Abstract

Proteine sind dynamische Biomoleküle, die eine beeindruckende Vielzahl zellulärer Funktionen auf breiten zeitlichen und räumlichen Spektren erfüllen. Ausschlaggebend für ihre Funktion ist dabei das Ensemble verschiedener Protein-Konformationen, dessen dynamische und strukturelle Charakterisierung daher von zentralem Forschungsinteresse ist. Trotz zahlreicher, dem stetigen technologischen Fortschritt zu verdankender, bahnbrechender Einblicke, gibt es nach wie vor großen Bedarf an effizienten und dennoch ausreichend detaillierten Simulationsmethoden zur skalenübergreifenden und integrativen Untersuchung von Proteindynamik. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines kino-geometrischen Ansatzes zur effizienten Modellierung und Simulation von Proteinen und deren funktionaler Mechanismen. Basierend auf der Bindungsstruktur von Proteinen wird in dieser Arbeit ein durch Robotik inspiriertes, kinematisches Modell zur Erfassung kollektiver Bewegungen innerhalb der Moleküle entwickelt. Dabei dienen die Torsionswinkel einfach kovalenter Bindungen als Freiheitsgrade und nicht-kovalente Interaktionen wie Wasserstoffbrücken als kinematische Zwangsbedingungen. Anhand des Modells wird eine allgemeine Theorie für geometrische Steifigkeitsanalyse erarbeitet und deren Äquivalenz zu bereits existierender, topologischer Steifigkeitsanalyse für Proteine demonstriert, welche die Moleküle in größere starre Unterstrukturen und koordinierte Bewegungen verbleibender Freiheitsgrade zerlegt. Dabei liefert die geometrische Untersuchung – im Gegensatz zu existierenden Ansätzen – erstmals eine explizite Basis für die koordinierten Bewegungen. Dieser entscheidende Vorteil ermöglicht die Entwicklung einer effizienten Methode zur Bewegungsplanung hoch-dimensionaler Strukturen, um konformative Pfade zwischen stabilen Zuständen eines Proteins zu untersuchen. Der neue Algorithmus “dCC-RRT“ beruht dabei auf dem Prinzip des minimalen Zwangs und nutzt sterische Kontakte entlang des Pfades, um die Erkundung des Konfigurationsraums mit Hilfe eines “rapidly-exploring random tree” (RRT) durch “dynamic Clash-avoiding Constraints” (dCC) in sterisch günstige Richtungen zu lenken. Wie anhand mehrerer Beispiele gezeigt wird, übertrifft dCC-RRT existierende Pfadplanungsalgorithmen und kann strukturelle Übergänge, die durch molekulardynamische Simulationen oder kristallographisch bestimmte Zwischenkonformationen bekannt sind, überzeugend approximieren. Darüberhinaus offenbart der Algorithmus funktionale Netzwerke von Aminosäuren, die eine strukturelle Basis für Allosterie im Molekül bilden. Abschließend wird anhand einer großen Benchmark-Studie mit mehreren Datensätzen dargelegt, wie der kino-geometrische Modellansatz hoch konservierte, faltungsspezifische Proteindynamik erfasst, die mit vergleichbaren Methoden oft unzugänglich bleibt. Durch die Erweiterung von gänzlich zwangskonformen Bewegungsmodi hin zu Bewegungen, die eine kollektive Relaxation der Zwangsbedingungen erfordern, vereint das Modell Einblicke aus Modal- und Steifigkeitsanalyse und liefert eine ausgeprägte Übereinstimmung mit experimentellen Daten und detaillierten Simulationsstudien. Insgesamt verdeutlicht die Dissertation, dass die kino-geometrische Modellierung von Proteinen eine robuste und effiziente Methode zur skalenübergreifenden Untersuchung molekularer Mechanismen darstellt, die vielseitige Anwendungsmöglichkeiten im Bereich des Protein-Engineerings und der strukturbasierten Wirkstoffentwicklung in Pharmaindustrie und Gesundheitswesen findet.

Series
Schriftenreihe Technische Dynamik
Series Nr.
4
DOI
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