Même à une époque de progrès considérables dans les méthodes de biologie structurale, la cristallographie aux rayons X continue d’être une méthode fiable et populaire pour générer des modèles structurels de haute qualité de macromolécules. Plus de 85 % de tous les modèles structuraux tridimensionnels déposés dans la Banque de données sur les protéines (PDB) proviennent de méthodes structurales à base de cristaux (en date de janvier 2023). 1 En outre, la cristallographie aux rayons X reste indispensable pour résoudre les structures protéine-ligand, un élément crucial du processus de découverte et de développement de médicaments2. Bien que la cristallisation des protéines soit restée la technique dominante de biologie structurale pendant plus d’un demi-siècle, les méthodes de prédiction de la probabilité de cristallisation basées sur les propriétés physiques3 ou la séquence 4,5 en sont encore à leurs balbutiements.
La prédiction des conditions de cristallisation est encore plus obscure; Des progrès limités ont été réalisés pour prédire les conditions de cristallisation probables, même pour les protéines modèles 6,7. D’autres études ont tenté d’identifier les conditions de cristallisation en se basant sur l’homologie des protéines et les conditions extraites de l’APB 8,9,10. Le pouvoir prédictif que l’on trouve dans le PDB est toutefois limité, car seules les conditions de cristallisation finales et réussies sont déposées, ce qui, par nécessité, manque les expériences d’optimisation souvent étendues nécessaires pour affiner la croissance cristalline. En outre, de nombreuses entrées PDB manquent de métadonnées contenant ces détails, y compris les formules de cocktail, le format de cristallisation, la température et le temps de cristallisation11,12. Par conséquent, pour de nombreuses protéines d’intérêt, le moyen le plus accessible de déterminer les conditions de cristallisation est expérimentalement, en utilisant autant de conditions que possible dans un large éventail de possibilités chimiques.
Plusieurs approches pour rendre le criblage de cristallisation aussi fructueux et approfondi que possible ont été explorées avec beaucoup d’effet, y compris les matrices clairsemées 13, le criblage factoriel incomplet 14, les additifs 15,16, l’ensemencement 17 et les agents de nucléation 18. Le National HTX Center du Hauptman-Woodward Medical Research Institute (HWI) a mis au point un pipeline efficace pour le criblage de cristallisation en utilisant l’approche microbatch-under-oil19, qui utilise des modalités automatisées de manipulation et d’imagerie des liquides pour rationaliser l’identification des conditions de cristallisation initiales en utilisant des volumes d’échantillons et de cocktails relativement minimes (Figure 1). L’ensemble de 1 536 cocktails uniques est basé sur des conditions préalablement déterminées comme propices à la croissance des cristaux de protéines et est conçu pour être chimiquement diversifié afin d’échantillonner une large gamme de conditions de cristallisation possibles20,21,22. Le large échantillonnage des conditions de cristallisation augmente la probabilité d’observer un ou plusieurs fils de cristallisation.
Peu d’analyses formelles du nombre d’affections nécessaires au dépistage ont été publiées dans la littérature. Une étude s’est concentrée sur la disposition d’échantillonnage de différents cribles et a révélé que l’échantillonnage aléatoire des composants (semblable à une factorielle incomplète) représentait la méthode d’échantillonnage la plus complète et la plus efficace23. Une autre étude de dépistage a noté qu’il y a eu de nombreux cas où le criblage très complet 1 536 n’a donné qu’un seul coupde cristal 24, et une étude très récente a souligné que la plupart des cribles commerciaux sous-échantillonnent l’espace de cristallisation connu pour être associé au criblageatteint 25. Toutes les sondes de cristallisation ne donneront pas un cristal de qualité de diffraction adapté à la collecte de données en raison du désordre inhérent au cristal, des limitations de diffraction ou des défauts cristallins; Par conséquent, jeter un filet plus large pour les conditions a l’avantage supplémentaire de fournir des formes cristallines alternatives pour l’optimisation.
Le format des expériences de cristallisation des protéines a également un impact sur le succès du criblage. La diffusion de vapeur est la configuration la plus couramment utilisée pour les applications de cristallisation à haut débit et est utilisée dans les centres de cristallisation de pointe, y compris les centres de criblage à haut débit EMBL Hambourg et Institut Pasteur26,27,28. Le centre HTX utilise la méthode microbatch-under-oil ; Bien que moins couramment utilisée, c’est une méthode robuste qui minimise la consommation d’échantillons et de cocktails de cristallisation20,21,22. L’un des avantages de la méthode microbatch-under-oil, en particulier lors de l’utilisation d’une huile de paraffine à haute viscosité, est que seule une légère évaporation se produit dans la goutte pendant l’expérience, ce qui signifie que la concentration d’équilibre est atteinte lors du mélange des gouttes. Si des résultats de cristallisation positifs sont observés dans la méthode microbatch-under-oil, la reproduction de ces conditions est généralement plus simple que dans les configurations de diffusion de vapeur, dans lesquelles la cristallisation se produit à un point indéfini de l’équilibre entre la goutte de cristallisation et le réservoir. La reproductibilité des résultats est souhaitable pour les approches de cristallisation à haut débit, qui produisent des cristaux de protéines prohibitifs qui doivent généralement être optimisés pour les expériences de rayons X monocristallins.
Le crible de cristallisation à haut débit pour les protéines solubles est composé de cocktails préparés en interne, de cribles commerciaux prêts à l’emploi et de cribles commerciaux modifiés en interne22. Les cocktails ont été initialement développés en utilisant la stratégie factorielle incomplète en utilisant des cocktails de cristallisation précédemment réussis20. Les réactifs disponibles dans le commerce comprennent des réseaux de polymères, des sels de cristallisation, du PEG et des combinaisons d’ions et des cribles qui utilisent une matrice clairsemée et des approches factorielles incomplètes. Il existe également des réactifs qui sont modifiés avant d’être inclus dans le crible : un crible additif, un crible pH et tampon, un crible additif liquide ionique et un crible polymère.
La puissance des conditions et des stratégies de cristallisation connues a été exploitée dans les 1 536 cocktails de cristallisation, ainsi que les avantages du système microbatch-under-oil pour générer un pipeline qui utilise la manipulation automatisée des liquides, l’imagerie automatisée en fond clair et l’imagerie non linéaire de second ordre des cristaux chiraux (SONICC). L’automatisation de la manipulation des liquides et de l’imagerie offre les avantages d’une réduction des heures de laboratoire humide et d’une reproductibilité accrue. La nature à haut débit du criblage automatisé de cristallisation nécessite l’automatisation du processus de surveillance de la croissance des cristaux. Ces progrès sont réalisés grâce à des technologies d’imagerie de pointe pour aider à l’identification des coups cristallins positifs. L’imagerie standard en fond clair des plaques, ainsi que les méthodes multiphotoniques pour une détection améliorée, sont utilisées via un système d’imagerie à cristaux avec SONICC (Figure 2). SONICC combine la microscopie de deuxième génération d’harmoniques (SHG)29 et la microscopie ultraviolette à fluorescence excitée à deux photons (UV-TPEF)30 pour détecter les très petits cristaux, ainsi que ceux obscurcis par le précipité. L’imagerie SONICC indique si les puits contiennent des protéines (via UV-TPEF) et des cristaux (via SHG). Au-delà de l’identification positive des cristaux de protéines, des informations supplémentaires peuvent également être obtenues à l’aide de méthodes d’imagerie de pointe. L’imagerie en cocktail seulement avant l’ajout de l’échantillon sert de contrôle négatif; Ces images peuvent identifier l’apparence du puits avant l’ajout d’échantillons, y compris en termes de cristaux de sel et de débris. De plus, l’imagerie SHG et UV-TPEF aide à différencier les cristaux de protéines des cristaux de sel et peut être utilisée pour visualiser le matériau complexé protéine-acide nucléique31.
Les expériences de cristallisation à haut débit soumises à une surveillance répétée par imagerie donnent lieu à un très grand volume d’images nécessitant un examen. Des méthodes automatisées de notation des cristaux ont été développées pour réduire le fardeau de l’utilisateur et augmenter la probabilité d’identifier les résultats positifs des cristaux. Le Centre HTX a participé au développement de l’algorithme de notation MAchine Recognition of Crystallization Outcomes (MARCO), une architecture de réseau neuronal convolutif profond formée développée par un consortium de partenaires universitaires, à but non lucratif, gouvernementaux et industriels pour classer les images de puits en fond clair32. L’algorithme a été formé sur près d’un demi-million d’images en fond clair provenant d’expériences de cristallisation de plusieurs institutions utilisant différentes méthodes de cristallisation et différents imageurs. L’algorithme produit un score probabiliste indiquant si une image donnée appartient à quatre classes d’images possibles: « cristal », « clair », « précipité » et « autre ». MARCO a une précision de classification rapportée de 94,5%. La détection des cristaux est encore améliorée par un logiciel qui implémente l’algorithme et fournit une interface utilisateur graphique (GUI) pour une visualisation d’image accessible et simple, activée avec les capacités de notation activées par l’IA32,33. L’interface graphique MARCO Polo est conçue pour fonctionner de manière transparente avec la configuration du système d’imagerie et de gestion des données dans le centre HTX pour identifier les résultats dans l’écran de 1 536 puits, avec un engagement humain pour examiner la sortie des listes triées. De plus, en tant que logiciel open source disponible sur GitHub, l’interface graphique est facilement disponible pour modification afin de refléter les besoins spécifiques d’autres groupes de laboratoires.
Ici, le processus de mise en place d’une expérience de microbatch sous huile à haut débit utilisant la manipulation robotique de liquides pour délivrer à la fois le cocktail et la protéine est décrit. Le Centre HTX dispose d’une gamme unique d’instruments et de ressources que l’on ne trouve pas dans d’autres institutions, dans le but de fournir des services de dépistage et des ressources éducatives aux utilisateurs intéressés. La démonstration des méthodes et des capacités des techniques à haut débit basées sur la robotique permettra à la communauté d’avoir une connaissance des technologies disponibles et de prendre des décisions pour ses propres efforts de détermination de la structure.