אפילו בעידן של התקדמות עצומה בשיטות ביולוגיה מבנית, קריסטלוגרפיה של קרני רנטגן ממשיכה להיות שיטה אמינה ופופולרית ליצירת מודלים מבניים באיכות גבוהה של מקרומולקולות. מעל 85% מכל המודלים המבניים התלת-ממדיים המופקדים בבנק נתוני החלבונים (PDB) הם משיטות מבניות מבוססות גבישים (נכון לינואר 2023). 1 יתר על כן, קריסטלוגרפיה בקרני רנטגן נותרה הכרחית לפתרון מבנים של ליגנד חלבון, מרכיב חיוני בתהליך גילוי ופיתוח התרופות2. למרות שהתגבשות חלבונים נותרה טכניקת הביולוגיה המבנית הדומיננטית במשך יותר מחצי מאה, שיטות לחיזוי סבירות התגבשות בהתבסס על תכונות פיזיקליות3 או רצף 4,5 עדיין בחיתוליהן.
החיזוי של תנאי התגבשות מעורפל עוד יותר; התקדמות מוגבלת נעשתה כדי לחזות תנאי התגבשות סבירים אפילו עבור חלבוני מודל 6,7. מחקרים אחרים ניסו לזהות תנאי התגבשות בהתבסס על הומולוגיה של חלבונים ותנאים שנכרו מה-PDB 8,9,10. עם זאת, כוח הניבוי שניתן למצוא ב-PDB מוגבל, מכיוון שרק תנאי ההתגבשות הסופיים והמוצלחים מופקדים, מה שמחמיץ בהכרח את ניסויי האופטימיזציה הנרחבים לעתים קרובות הנדרשים לכוונון עדין של גדילת הגבישים. יתר על כן, ערכי PDB רבים חסרים מטא-נתונים המכילים פרטים אלה, כולל נוסחאות הקוקטייל, פורמט ההתגבשות, הטמפרטורה והזמן להתגבשות11,12. לכן, עבור חלבונים רבים בעלי עניין, הדרך הנגישה ביותר לקבוע את תנאי ההתגבשות היא באופן ניסיוני, תוך שימוש בתנאים רבים ככל האפשר במגוון רחב של אפשרויות כימיות.
מספר גישות להפוך את סינון ההתגבשות לפורה ויסודי ככל האפשר נחקרו במידה רבה, כולל מטריצות דלילות 13, סינון פקטוריאלי לא שלם 14, תוספים 15,16, זריעה 17, וחומרי גרעין 18. מרכז HTX הלאומי במכון המחקר הרפואי האופטמן-וודוורד (HWI) פיתח צינור יעיל לבדיקת התגבשות באמצעות גישת מיקרו-אצווה מתחת לנפט19, המשתמשת בשיטות אוטומטיות לטיפול בנוזלים והדמיה כדי לייעל את הזיהוי של תנאי התגבשות ראשוניים באמצעות דגימות ונפחי קוקטייל מינימליים יחסית (איור 1). הסט של 1,536 קוקטיילים ייחודיים מבוסס על תנאים שנקבעו בעבר כתורמים לצמיחת גבישי חלבונים ומתוכנן להיות מגוון מבחינה כימית על מנת לדגום מגוון רחב של תנאי התגבשות אפשריים20,21,22. הדגימה הרחבה של תנאי התגבשות מגדילה את הסיכוי לצפות במוליך התגבשות אחד או יותר.
מעט ניתוחים רשמיים של מספר התנאים הדרושים לסינון הופיעו בספרות. מחקר אחד התמקד בפריסת הדגימה של מסכים שונים ומצא כי הדגימה האקראית של רכיבים (בדומה לפקטוריאל חלקי) מייצגת את שיטת הדגימה היסודית והיעילה ביותר23. מחקר אחר של בדיקות סקר ציין כי היו מקרים רבים שבהם מסך 1,536 יסודי מאוד הניב רק גביש אחד פגע24, ומחקר עדכני מאוד הדגיש כי רוב המסכים המסחריים דוגמים בחסר את מרחב ההתגבשות הידוע כקשור ללהיטי הקרנה25. לא כל מוליכי ההתגבשות יניבו גביש באיכות עקיפה המתאים לאיסוף נתונים עקב אי סדר מובנה בתוך הגביש, מגבלות עקיפה או פגמים גבישיים; לכן, ליציקת רשת רחבה יותר לתנאים יש יתרון נוסף של מתן צורות גבישיות חלופיות לאופטימיזציה.
גם לפורמט של ניסויי התגבשות חלבונים יש השפעה על הצלחת המסך. פיזור אדים הוא ההגדרה הנפוצה ביותר עבור יישומי התגבשות בתפוקה גבוהה והוא משמש במרכזי התגבשות חדישים, כולל EMBL המבורג ומכון פסטר מרכזי הקרנה בתפוקה גבוהה26,27,28. מרכז HTX משתמש בשיטת מיקרו-אצווה מתחת לשמן; אמנם פחות נפוצה, אך זוהי שיטה חזקה הממזערת את צריכת בקבוקי הדגימה וההתגבשות20,21,22. אחד היתרונות של שיטת מיקרו-אצווה מתחת לשמן, במיוחד כאשר משתמשים בשמן פרפין בצמיגות גבוהה, הוא שרק אידוי קל מתרחש בתוך הטיפה במהלך הניסוי, כלומר ריכוז שיווי המשקל מושג בעת ערבוב טיפות. אם תוצאות התגבשות חיוביות נצפות בשיטת מיקרו-אצווה מתחת לנפט, הרבייה של תנאים אלה היא בדרך כלל פשוטה יותר מאשר במערכי דיפוזיה של אדים, שבהם ההתגבשות מתרחשת בנקודה לא מוגדרת כלשהי במהלך שיווי המשקל בין טיפת ההתגבשות לבין המאגר. יכולת השחזור של פגיעות רצויה עבור גישות התגבשות בעלות תפוקה גבוהה, המייצרות גבישי חלבון זעירים להחריד שבדרך כלל צריכים להיות מותאמים לניסויי רנטגן חד-גבישיים.
מסך ההתגבשות בתפוקה גבוהה עבור חלבונים מסיסים מורכב מקוקטיילים המוכנים בתוך הבית, מסכים מסחריים מוכנים, ומסכים מסחריים מותאמים בבית22. הקוקטיילים פותחו בתחילה תוך שימוש באסטרטגיה פקטוריאלית חלקית תוך שימוש בקוקטיילים של התגבשות מוצלחת בעבר20. הריאגנטים במסך הזמינים מסחרית כוללים מערכים של פולימרים, מלחי התגבשות, PEG ושילובי יונים ומסכים המשתמשים במטריצה דלילה ובגישות פקטוריאליות חלקיות. ישנם גם ריאגנטים המשתנים לפני הכללתם במסך: מסך תוספת, מסך pH וחיץ, מסך תוסף נוזלי יוני ומסך פולימר.
כוחם של תנאי ואסטרטגיות התגבשות ידועים מונף ב-1,536 קוקטיילים של התגבשות, יחד עם היתרונות של מערכת מיקרו-אצווה מתחת לנפט כדי ליצור צינור המשתמש בטיפול אוטומטי בנוזלים, הדמיה אוטומטית של שדה בהיר והדמיה לא ליניארית מסדר שני של גבישים כיראליים (SONICC). האוטומציה של הטיפול בנוזלים וההדמיה מספקת את היתרונות של פחות שעות מעבדה רטובות ויכולת שחזור גבוהה יותר. אופי התפוקה הגבוהה של סינון התגבשות אוטומטי מחייב אוטומציה של תהליך הניטור לגדילת גבישים. התקדמות זו מושגת באמצעות טכנולוגיות הדמיה חדישות המסייעות בזיהוי פגיעות גבישים חיוביות. גם דימות סטנדרטי של לוחות בשדה בהיר, וגם שיטות מרובות פוטונים לגילוי משופר, משמשות באמצעות מערכת דימות גבישי עם SONICC (איור 2). SONICC משלבת מיקרוסקופ דור הרמוני שני (SHG)29 ומיקרוסקופ פלואורסצנטי מעורר אולטרה סגול של שני פוטונים (UV-TPEF)30 כדי לזהות גבישים קטנים מאוד, כמו גם כאלה המוסתרים על ידי משקע. ההדמיה של SONICC מודיעה אם הבארות מכילות חלבון (באמצעות UV-TPEF) וגבישים (באמצעות SHG). מעבר לזיהוי חיובי של גבישי חלבון, ניתן לקבל מידע נוסף גם בשיטות הדמיה מתקדמות. הדמיה של קוקטייל בלבד לפני הוספת הדגימה משמשת כבקרה שלילית; תמונות אלה יכולות לזהות את מראה הבאר לפני הוספת הדגימה, כולל במונחים של גבישי מלח ופסולת. בנוסף, הדמיית SHG ו- UV-TPEF מסייעת להבדיל גבישי חלבון מגבישי מלח וניתן להשתמש בה להדמיית חומר מורכב של חומצות גרעיןחלבוניות 31.
ניסויי התגבשות בתפוקה גבוהה העוברים ניטור חוזר ונשנה באמצעות הדמיה גורמים לכמות גדולה מאוד של תמונות הדורשות בדיקה. שיטות אוטומטיות לניקוד גבישים פותחו כדי להפחית את העומס על המשתמש ולהגדיל את ההסתברות לזהות פגיעות קריסטל חיוביות. מרכז HTX השתתף בפיתוח אלגוריתם הניקוד MAchine Recognition of Crystallization Outcomes (MARCO), ארכיטקטורת רשת עצבית קונבולוציונית עמוקה מאומנת שפותחה על ידי קונסורציום של שותפים אקדמיים, ללא כוונת רווח, ממשלתיים ותעשייתיים כדי לסווג תמונות באר ברייטפילד32. האלגוריתם אומן על כמעט חצי מיליון תמונות שדה בהיר מניסויי התגבשות ממוסדות מרובים תוך שימוש בשיטות התגבשות שונות ובתמונות שונות. האלגוריתם מפיק ציון הסתברותי המציין אם תמונה נתונה נופלת לארבע מחלקות תמונה אפשריות: "קריסטל", "ברור", "משקע" ו"אחר". ל-MARCO יש דיוק סיווג מדווח של 94.5%. זיהוי קריסטלים משופר עוד יותר באמצעות תוכנה המיישמת את האלגוריתם ומספקת ממשק משתמש גרפי (GUI) לצפייה נגישה ופשוטה בתמונות, המתאפשרת עם יכולות ניקוד32,33 המבוססות על בינה מלאכותית. ממשק המשתמש הגרפי MARCO Polo מתוכנן לעבוד בצורה חלקה עם התקנת מערכת ההדמיה וניהול הנתונים במרכז HTX כדי לזהות פגיעות במסך של 1,536 בארות, עם מעורבות אנושית לבחינת הפלט של רשימות ממוינות. בנוסף, כתוכנת קוד פתוח הזמינה ב- GitHub, ממשק המשתמש הגרפי זמין לשינוי כדי לשקף את הצרכים הספציפיים של קבוצות מעבדה אחרות.
כאן, מתואר התהליך של הקמת ניסוי מיקרו-אצווה תחת שמן בתפוקה גבוהה באמצעות טיפול רובוטי בנוזלים כדי לספק הן את הקוקטייל והן את החלבון. במרכז HTX מערך ייחודי של מכשור ומשאבים שאינם נמצאים במוסדות אחרים, במטרה לספק שירותי מיון ומשאבים חינוכיים למשתמשים המעוניינים. הדגמת השיטות והיכולות של טכניקות רובוטיקה בעלות תפוקה גבוהה תאפשר לקהילה לקבל ידע בטכנולוגיות זמינות ולקבל החלטות עבור מאמצי קביעת המבנה שלהם.