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No campo da biologia estrutural, a cristalografia de raios-X é considerada a técnica padrão-ouro para determinar as estruturas de resolução atômica das macromoléculas. Tem sido amplamente utilizado para compreender a base molecular das doenças, orientar projetos racionais de desenho de drogas e elucidar o mecanismo catalítico das enzimas1,2. Embora os dados estruturais forneçam uma riqueza de conhecimento, o processo de expressão e purificação de proteínas, cristalização e determinação da estrutura podem ser extremamente trabalhosos. Vários gargalos são comumente encontrados que dificultam o andamento desses projetos e isso deve ser enfrentado para agilizar eficientemente o gasoduto de determinação da estrutura cristalina.
Após a expressão recombinante e purificação, devem ser identificadas condições preliminares propícias à cristalização, o que muitas vezes é um aspecto árduo e demorado da cristalografia de raios-X. Telas de matriz esparsas comerciais que consolidam condições conhecidas e publicadas foram desenvolvidas para aliviar esse gargalo3,4. No entanto, é comum gerar poucos hits a partir dessas telas iniciais, apesar de usar amostras de proteínas altamente puras e concentradas. Observar gotas claras indica que a proteína pode não estar atingindo os níveis de supersaturação necessários para nuclear um cristal. Para incentivar a nucleação e o crescimento cristalinos, as sementes produzidas a partir de cristais pré-existentes podem ser adicionadas às condições e isso permite maior amostragem do espaço de cristalização. Ireton e Stoddard introduziram pela primeira vez o método de triagem de matriz microseed5. Cristais de má qualidade foram esmagados para fazer um estoque de sementes e, em seguida, adicionados sistematicamente às condições de cristalização contendo diferentes sais para gerar novos cristais de qualidade de difração que não teriam se formado de outra forma. Esta técnica foi ainda melhorada por D'Arcy et al. que desenvolveram triagem de matriz microseed aleatória (rMMS) na qual as sementes foram introduzidas em uma tela de cristalização de matriz sobressalente6,7. Isso melhorou a qualidade dos cristais e aumentou o número de acertos de cristalização em média em um fator de 7.
Depois que os cristais são produzidos com sucesso e um padrão de difração de raios-X é obtido, outro gargalo na forma de resolver o 'problema de fase' é encontrado. Durante o processo de aquisição de dados, a intensidade da difração (proporcional ao quadrado da amplitude) é registrada, mas as informações de fase são perdidas, dando origem ao problema de fase que interrompe a determinação imediata da estrutura8. Se a proteína alvo compartilhar a identidade de alta sequência a uma proteína com uma estrutura previamente determinada, a substituição molecular pode ser usada para estimar as informações de fase9,10,11,12. Embora este método seja rápido e barato, as estruturas do modelo podem não estar disponíveis ou adequadas. O sucesso do método de substituição molecular baseado em modelo de homologia cai significativamente à medida que a identidade sequencial fica abaixo de 35%13. Na ausência de um modelo de ecologia adequado, podem ser testados métodos ab initio, como ARCIMBOLDO14,15 e AMPLE16. Esses métodos usam modelos ou fragmentos previstos computacionalmente como pontos de partida para substituição molecular. A AMPLE, que usa modelos de isca previstos como pontos de partida, luta para resolver estruturas de grandes proteínas (>100 resíduos) e proteínas que contêm predominantemente β-folhas. ARCIMBOLDO, que tenta encaixar pequenos fragmentos para se estender a uma estrutura maior, limita-se a dados de alta resolução (≤2 Å) e pela capacidade dos algoritmos de expandir os fragmentos em uma estrutura completa.
Se os métodos de substituição molecular falharem, devem ser utilizados métodos diretos como substituição isomorfo17,18 e dispersão anômal por um único comprimento de onda (SAD19) ou múltiplos comprimentos de onda (MAD20). Este é frequentemente o caso de estruturas verdadeiramente novas, onde o cristal deve ser formado ou derivado com um átomo pesado. Isso pode ser conseguido por imersão ou co-cristalização com um composto átomo pesado, modificação química (como incorporação de 5 bromouracil no RNA) ou expressão proteica rotulada (como incorporar aminoácidos de selenomethionina ou selenocisteína na estrutura primária)21,22. Isso complica ainda mais o processo de cristalização e requer triagem e otimização adicionais.
Uma nova classe de compostos de corte, incluindo i3C (5-amino-2,4,6-triiodoisophthalic acid) e B3C (5-amino-2,4,6-tribromoisophthalic acid), oferecem vantagens emocionantes sobre compostos pré-existentes23,24,25. Tanto o I3C quanto o B3C apresentam um andaime aro aromático com um arranjo alternado de dispersões anômalas necessárias para métodos de eliminação direta e grupos funcionais amino ou carboxilato que interagem especificamente com a proteína e fornecem especificidade do local de ligação. O arranjo triangular equilateral subsequente de grupos de metais pesados permite validação simplificada da subestrutura de eliminação. No momento da redação, existem 26 estruturas vinculadas ao I3C no Banco de Dados de Proteínas (PDB), das quais 20 foram resolvidas utilizando o CED26.
Este protocolo melhora a eficácia do pipeline de determinação da estrutura, combinando os métodos de derivatização de metais pesados e triagem rMMS para aumentar simultaneamente o número de hits de cristalização e simplificar o processo de derivatização de cristal. Demonstramos que este método foi extremamente eficaz com a lise branca de ovo de galinha e um domínio de uma nova proteína de lise de bacteriófago P6827. A solução de estrutura usando o altamente automatizado pipeline de determinação da estrutura auto-riquixá é descrita, especificamente adaptada para o composto de eliminação I3C. Existem outros dutos automatizados que podem ser usados como AutoSol28,ELVES29 e CRANK230. Pacotes não totalmente automatizados, como SHELXC/D/E, também podem ser usados31,32,33. Este método é particularmente benéfico para pesquisadores que estão estudando proteínas sem modelos homólogos no PDB, reduzindo significativamente o número de etapas de triagem e otimização. Um pré-requisito para este método são cristais proteicos ou um precipitado cristalino da proteína alvo, obtido a partir de ensaios de cristalização anteriores.