МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ БЕЛКА
С ФОСФОЛИПИДНОЙ МЕМБРАНОЙ
E-mail: *****@***ru
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время активно ведется разработка на живых организмах (in vivo), клеточных культурах (in vitro) и молекулярных математических моделях (in silico) способов целевой доставки веществ в патологическую область. Однако, согласно данным Всемирной организации здравоохранения во всех странах мира зафиксирован рост частоты сосудистых заболеваний центральной нервной системы. В частности, препараты, применяемые для лечения инсульта головного мозга у взрослых по-прежнему не эффективны для новорожденных. В связи с этим, на сегодняшний день одной из основных задач трансляционной медицины является разработка селективных супрамолекулярных систем адресной доставки лекарственных препаратов для лечения различных заболеваний.
Функцию регуляции диффузионного процесса веществ в клетки головного мозга выполняет гематоэнцефалический барьер (ГЭБ), который образован эндотелиоцитами капилляров и базальной мембраной, к которой со стороны ткани мозга прилежат перициты и астроциты. Маркерами астроцитов являются специфичные рецепторы, одним из которых является белок S100b – кальций-связывающий белок, который участвует в росте нейритов, пролиферации клеток меланомы, стимуляции притока ионов кальция, астроцитозе. Данный белок может быть использован в качестве мишени для доставки лекарственных препаратов в клетки головного мозга.
Целью данной работы является изучение взаимодействия белкового комплекса, рассматриваемого в качестве мишени для доставки препаратов, и липидных структур – супрамолекулярная система, с возможным улучшением диффузионных свойств веществ через клеточную мембрану.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Симуляция процесса взаимодействия белкового комплекса с липидными структурами проводилась с использованием многоцелевого пакета молекулярного моделирования HARLEM (HAmiltonians to Research LargE Molecules) [1] методом молекулярной динамики в силовом поле AMBER [2].
В качестве белкового комплекса была взята кристаллическая структура белка S100b (Рис. 1) из базы Protein Data Bank, состоящая из двух пептидных нитей белка, соединенных молекулами глутатиона [3].

Рис. 1. Молекулярная модель белка S100b
Для построения сложной липидной структуры проведено моделирование фосфолипидного бислоя, состоящего из 128 молекул DPPC с пятью интегрированными молекулами холестерола. Бислой моделировался с заданным радиусом кривизны, соответствующим сегменту оболочки липосомы диаметром 100 нм, и периодическими граничными условиями с целью избежать краевые эффекты. Проведена оптимизация данного комплекса в водной среде при температуре 310 К.
Проведено исследование влияния молекул полиэтиленгликоля (PEG) на процесс взаимодействия оболочки липосомы с клеточными рецепторами. Рассмотрено две модели: 1) без PEG; 2) функционализация холестерола молекулами PEG (Рис. 2). Энергообмен, происходящий в процессе симуляции, учитывался с помощью термостата Берендсена [4]. Моделирование проводилось в течение 1 нс.

Рис. 2. Функционализация холестерола молекулами PEG
РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
В случае моделирования реакции рецептора с оболочкой липосомы без молекул PEG наблюдается Ван-дер-Ваальсовое взаимодействие молекул холестерола с активным центром протеина. В результате данного взаимодействия в течение 1 нс рецептор проникает в фосфолипидную оболочку на глубину 30 Å (Рис. 3 а-в), образуя при этом стабильный комплекс.
При анализе взаимодействия рецептора с оболочкой липосомы, покрытой молекулами PEG, наблюдается взаимодействие молекул PEG с аминокислотами белкового комплекса. В результате моделирования данного взаимодействия в течение 1 нс наблюдается адгезия белкового комплекса на поверхности оболочки липосомы (Рис. 4 а-в).
|
|
|
Рис. 3. Моделирование взаимодействия протеин-липосома без PEG: а) 0 нс; б) 0.5 нс; в) 1 нс | ||
|
|
|
Рис. 4. Моделирование взаимодействия протеин-липосома с PEG: а) 0 нс;
б) 0.5 нс; в) 1 нс
Результаты, полученные в данной работе, показывают, что покрытие липосом молекулами полиэтиленгликоля препятствует процессу активной диффузии липосом в межэндотелиальные щели.
Работа выполнена при поддержке гранта РНФ №14-15-00128.
Библиографический список
1. Программный комплекс Harlem. http://harlem.chem.cmu.edu.
2. Wang J., Wolf R. M., Caldwell J. W., Kollman P. A., Case D. A. // put Chem, 2004, Vol. 25, № 9, P. 1157–1174.
3. Nishida M., Harada S., Noguchi S., Inoue H., Takahashi K., Satow Y. // J. MOL. BIOL., 1998, Vol. 281, P. 135–147.
4. Berendsen H. J., Postma J. P., van Gunsteren W. F., DiNola A., Haak J. R. // Journal of Chemical Physics, 1984, Vol. 81, № 8, P. 3684–3690.
Сведения об авторах
– к. ф.-м. н., г
Вид доклада: стендовый


а)
б)
в)
а)
б)
в)