Моделирование альтернативных конформационных состояний транспортеров и рецепторов с помощью AlphaFold2

Равновесные флуктуации и индуцированные конформационные изменения часто лежат в основе функциональных циклов мембранных белков. Например, транспортеры обеспечивают перенос молекул через клеточные мембраны, попеременно переходя между состояниями, обращёнными внутрь и наружу клетки, тогда как рецепторы претерпевают внутриклеточные структурные перестройки, запускающие сигнальные каскады. Хотя конформационная пластичность этих белков долгое время создавала трудности для традиционных методов предсказания структуры белка, недавний успех AlphaFold2 (AF2) в CASP14 включал высокоточное моделирование транспортера в нескольких конформациях. Поскольку AF2 разрабатывался для предсказания статических структур белков, остаётся неясным, отражает ли этот результат ещё не полностью изученную способность точно предсказывать несколько конформаций и/или структурную неоднородность. В настоящей работе предложен подход, позволяющий направить AF2 на поиск альтернативных конформаций топологически разнообразных транспортеров и рецепторов, сопряжённых с G-белками, которые отсутствовали в обучающей выборке AF2. В то время как модели большинства белков, полученные с помощью стандартного рабочего процесса AF2, были конформационно однородными и почти не отличались друг от друга, случайное уменьшение глубины множественных выравниваний последовательностей приводило к генерации точных моделей в нескольких конформациях. В проведённом сравнительном анализе эти конформации охватывали диапазон между двумя представляющими интерес экспериментальными структурами; при этом модели на крайних позициях таких конформационных распределений оказались одними из наиболее точных — среднее значение TM-score составило 0,94. Полученные результаты указывают на простой способ выявления нативоподобных альтернативных состояний и одновременно подчёркивают необходимость разработки алгоритмов глубокого обучения следующего поколения, способных предсказывать ансамбли биофизически значимых состояний с нуля.