Modelado de bucles en estructuras de proteínas

La predicción comparativa de la estructura de proteínas está limitada principalmente por los errores en la alineación y el modelado de bucles. Aquí describimos una nueva técnica de modelado automatizado que mejora significativamente la precisión de las predicciones de bucles en estructuras de proteínas. Las posiciones de todos los átomos no hidrógeno del bucle se optimizan en un entorno fijo con respecto a una función de pseudo energía. La energía es una suma de muchas restricciones espaciales que incluyen la longitud del enlace, el ángulo de enlace y los términos de ángulo diedro impropio del campo de fuerza CHARMM-22, preferencias estadísticas para los ángulos diedros de la cadena principal y la cadena lateral, y preferencias estadísticas para los contactos atómicos no enlazados que dependen de los dos tipos de átomos, su distancia en el espacio y separación en la secuencia. La función de energía se optimiza con el método de gradientes conjugados combinado con dinámica molecular y recocido simulado. Típicamente, la conformación de bucle predicha corresponde a la conformación de menor energía entre 500 optimizaciones independientes. Se realizaron predicciones para 40 bucles de estructura conocida en cada longitud de 1 a 14 residuos. La precisión de las predicciones de bucles se evalúa como una función de la exhaustividad del muestreo conformacional, la longitud del bucle y las propiedades estructurales de los bucles nativos. Cuando la precisión se mide mediante la superposición local del modelo sobre el bucle nativo, el 100%, 90% y 30% de las predicciones de bucles de 4, 8 y 12 residuos, respectivamente, tuvieron un error RMSD <2 A para los átomos N, C(alpha), C y O de la cadena principal; las precisiones promedio fueron de 0.59 +/- 0.05, 1.16 +/- 0.10 y 2.61 +/- 0.16 A, respectivamente. Para simular problemas reales de modelado comparativo, el método también se evaluó prediciendo bucles de estructura conocida en entornos aproximadamente correctos con errores típicos de modelado comparativo sin desalineación. Cuando la distorsión RMSD de los átomos del tallo de la cadena principal es de 2.5 A, el error promedio de predicción de bucles aumentó en un 180%, 25% y 3% para los bucles de 4, 8 y 12 residuos, respectivamente. La precisión de la predicción de menor energía para un bucle dado puede estimarse a partir de la variabilidad estructural entre un número de predicciones de baja energía. El valor relativo del presente método se mide (1) comparándolo con uno de los métodos previamente descritos más exitosos, y (2) describiendo su precisión en predicciones ciegas recientes de la estructura de proteínas. Finalmente, se muestra que la precisión promedio de la predicción está limitada principalmente por la precisión de la función de energía en lugar de por la extensión del muestreo conformacional.