Mesmo em uma era de enorme progresso nos métodos de biologia estrutural, a cristalografia de raios X continua a ser um método confiável e popular para gerar modelos estruturais de macromoléculas de alta qualidade. Mais de 85% de todos os modelos estruturais tridimensionais depositados no Protein Data Bank (PDB) são de métodos estruturais baseados em cristais (em janeiro de 2023). 1 Além disso, a cristalografia de raios X permanece indispensável para a resolução de estruturas proteína-ligante, um componente crucial do processo de descoberta e desenvolvimento defármacos 2. Apesar da cristalização de proteínas ter permanecido a técnica dominante de biologia estrutural por mais de meio século, métodos para prever a probabilidade de cristalização com base em propriedades físicas3 ou sequência 4,5 ainda estão em sua infância.
A previsão das condições de cristalização é ainda mais obscura; Progressos limitados têm sido feitos para prever prováveis condições de cristalização mesmo para proteínas modelo 6,7. Outros estudos têm tentado identificar condições de cristalização baseadas na homologia de proteínas e condições extraídas da PDB 8,9,10. O poder preditivo a ser encontrado no PDB é limitado, no entanto, como apenas as condições finais e bem-sucedidas de cristalização são depositadas, o que, por necessidade, perde os experimentos de otimização, muitas vezes extensos, necessários para ajustar o crescimento de cristais. Além disso, muitas entradas PDB carecem de metadados contendo esses detalhes, incluindo as fórmulas do coquetel, o formato de cristalização, a temperatura e o tempo para cristalizar11,12. Portanto, para muitas proteínas de interesse, a maneira mais acessível de determinar as condições de cristalização é experimentalmente, usando o maior número possível de condições em uma ampla gama de possibilidades químicas.
Várias abordagens para tornar a triagem de cristalização o mais frutífera e completa possível têm sido exploradas com grande efeito, incluindo matrizes esparsas 13, triagem fatorial incompleta 14, aditivos 15,16, semeadura 17 e agentes nucleantes 18. O National HTX Center do Hauptman-Woodward Medical Research Institute (HWI) desenvolveu um pipeline eficiente para triagem de cristalização usando a abordagem de microlote sob óleo19, que utiliza manuseio automatizado de líquidos e modalidades de imagem para agilizar a identificação das condições iniciais de cristalização usando volumes comparativamente mínimos de amostra e coquetel (Figura 1). O conjunto de 1.536 coquetéis exclusivos são baseados em condições previamente determinadas como propícias ao crescimento de cristais de proteína e são projetados para serem quimicamente diversos, a fim de amostrar uma ampla gama de condições de cristalização possíveis20,21,22. A ampla amostragem das condições de cristalização aumenta a probabilidade de observar um ou mais eletrodos de cristalização.
Poucas análises formais de quantas condições são necessárias para o rastreamento têm aparecido na literatura. Um estudo focalizou o layout amostral de diferentes telas e verificou que a amostragem aleatória de componentes (semelhante a um fatorial incompleto) representou o método de amostragem mais completo e eficiente23. Outro estudo de triagem observou que houve inúmeros casos em que a tela muito completa de 1.536 produziu apenas um único acerto de cristal24, e um estudo muito recente destacou que a maioria das telas comerciais subestima o espaço de cristalização conhecido por estar associado a acertos de triagem25. Nem todos os condutores de cristalização produzirão um cristal de qualidade de difração adequado para coleta de dados devido à desordem inerente dentro do cristal, limitações de difração ou falhas cristalinas; Portanto, fundir uma rede mais ampla para condições tem o benefício adicional de fornecer formas alternativas de cristal para otimização.
O formato dos experimentos de cristalização de proteínas também tem impacto no sucesso da tela. A difusão de vapor é a configuração mais comumente usada para aplicações de cristalização de alto rendimento e é utilizada em centros de cristalização de última geração, incluindo os centros de triagem de alto rendimento EMBL Hamburg e Institut Pasteur26,27,28. O HTX Center utiliza o método de microbatch-under-oil; Embora menos utilizado, é um método robusto que minimiza o consumo de amostras e coquetéis de cristalização20,21,22. Uma vantagem do método de microlote sob óleo, particularmente quando se usa um óleo de parafina de alta viscosidade, é que apenas uma pequena evaporação ocorre dentro da gota durante o experimento, o que significa que a concentração de equilíbrio é alcançada após a mistura de gotas. Se resultados positivos de cristalização são observados no método de microbatch-under-oil, a reprodução dessas condições é tipicamente mais direta do que em configurações de difusão de vapor, nas quais a cristalização ocorre em algum ponto indefinido durante o equilíbrio entre a gota de cristalização e o reservatório. A reprodutibilidade de acertos é desejável para abordagens de cristalização de alto rendimento, que produzem cristais de proteína proibitivamente minúsculos que normalmente precisam ser otimizados para experimentos de raios X de cristal único.
A tela de cristalização de alto rendimento para proteínas solúveis é composta por coquetéis preparados internamente, telas comerciais prontas e telas comerciais modificadas internamente22. Os coquetéis foram inicialmente desenvolvidos utilizando a estratégia fatorial incompleta utilizando coquetéis de cristalização previamente bem sucedidos20. Os reagentes na tela que estão comercialmente disponíveis incluem arranjos de polímeros, sais de cristalização, PEG, e combinações de íons e telas que utilizam matriz esparsa e abordagens fatoriais incompletas. Há também reagentes que são modificados antes da inclusão na tela: uma tela aditiva, uma tela de pH e tampão, uma tela de aditivo líquido iônico e uma tela de polímero.
O poder das condições e estratégias de cristalização conhecidas foi aproveitado nos 1.536 coquetéis de cristalização, juntamente com os benefícios do sistema de microlote sob óleo para gerar um oleoduto que emprega manuseio automatizado de líquidos, imagens automatizadas de campo brilhante e imagens não lineares de segunda ordem de cristais quirais (SONICC). A automação do manuseio de líquidos e da geração de imagens oferece os benefícios de menos horas de laboratório molhado e maior reprodutibilidade. A natureza de alto rendimento da triagem automatizada de cristalização requer a automação do processo de monitoramento do crescimento de cristais. Esses avanços são alcançados com tecnologias de imagem de última geração para auxiliar na identificação de impactos positivos de cristais. Tanto a imagem padrão de campo claro de placas, bem como métodos de multifótons para detecção aprimorada, são usados através de um sistema de imagem de cristal com SONICC (Figura 2). SONICC combina microscopia de segunda geração harmônica (SHG)29 e microscopia de fluorescência excitada de dois fótons no ultravioleta (UV-TPEF)30 para detectar cristais muito pequenos, bem como aqueles obscurecidos por precipitado. A imagem SONICC informa se os poços contêm proteínas (via UV-TPEF) e cristais (via SHG). Além da identificação positiva dos cristais de proteínas, informações adicionais também podem ser obtidas usando métodos de imagem de última geração. A imagem somente com coquetel antes da adição da amostra serve como um controle negativo; Essas imagens podem identificar a aparência do poço antes da adição da amostra, inclusive em termos de cristais de sal e detritos. Além disso, as imagens SHG e UV-TPEF ajudam a diferenciar cristais de proteína de cristais de sal e podem ser usadas para visualizar material complexado proteína-ácido nucleico31.
Experimentos de cristalização de alto rendimento submetidos a monitoramento repetido via imagem resultam em um volume muito grande de imagens que necessitam de exame. Métodos automatizados de pontuação de cristais foram desenvolvidos para reduzir a carga sobre o usuário e aumentar a probabilidade de identificar acertos positivos de cristal. O HTX Center participou do desenvolvimento do algoritmo de pontuação MAchine Recognition of Crystallization Outcomes (MARCO), uma arquitetura de rede neural convolucional profunda treinada desenvolvida por um consórcio de parceiros acadêmicos, sem fins lucrativos, governamentais e da indústria para classificar imagens de poços de campo brilhante32. O algoritmo foi treinado em quase meio milhão de imagens de campo brilhante de experimentos de cristalização de várias instituições usando diferentes métodos de cristalização e diferentes imageadores. O algoritmo produz um escore probabilístico indicando se uma determinada imagem se enquadra em quatro classes de imagens possíveis: "cristalina", "clara", "precipitada" e "outra". O MARCO tem uma precisão de classificação relatada de 94,5%. A detecção de cristais é aprimorada com um software que implementa o algoritmo e fornece uma interface gráfica do usuário (GUI) para visualização de imagens simples e acessível, habilitada com os recursos de pontuação habilitados para IA32,33. A GUI MARCO Polo foi projetada para funcionar perfeitamente com a configuração do sistema de gerenciamento de imagens e dados no HTX Center para identificar acertos na tela de 1.536 poços, com envolvimento humano para examinar a saída de listas classificadas. Além disso, como software de código aberto disponível no GitHub, a GUI está prontamente disponível para modificação para refletir as necessidades específicas de outros grupos de laboratório.
Aqui, o processo de criação de um experimento de microlote sob óleo de alto rendimento usando manuseio robótico de líquidos para fornecer o coquetel e a proteína é descrito. O HTX Center possui uma gama única de instrumentação e recursos que não são encontrados em outras instituições, com o objetivo de fornecer serviços de triagem e recursos educacionais aos usuários interessados. Demonstrar os métodos e as capacidades das técnicas de alto rendimento habilitadas para robótica permitirá que a comunidade tenha conhecimento das tecnologias disponíveis e tome decisões para seus próprios esforços de determinação de estrutura.