VI. Die Raumstruktur der Proteine
Die Aufklärung der räumliche Strukturen von Proteinen ist
möglicherweise
das entscheidende Problem der postgenomischen Forschung. Die Kenntnis
der räumlichen Beschaffenheit, besonders die der aktiven Zentren
und Bindungsstellen, ist unverzichtbar für das ursächliche Verstehen
der Funktionen der Proteine. Die räumliche Lage bestimmter funktioneller
Gruppen eines Eiweiss-Moleküls bildet die Grundlage für die Bindung
möglicher Wirkstoffe und damit für die neue Art, Medikamente
zu entwickeln (s.Teil VII, B). Aber
gerade hier gibt es Probleme, deren Lösung noch in den Anfängen
steckt. Die zur Zeit verfügbaren konventionellen Methoden zur Strukturaufklärung
werden ein gigantisches Mass an Zeit und Geld verschlingen. Man hofft,
dass sie in absehbarer Zeit durch moderne, d.h. automatisierbare Methoden
ersetzt werden können. Auf diesem Sektor wird besonders intensiv geforscht.
Erste Ergebnisse zeichnen sich am Horizont ab, sind aber noch nicht greifbar.
Konventionelle oder neue Methoden – oder beides?
Bei der Aufklärung der räumlichen Strukturen gibt es - ähnlich
wie beim Auffinden und der Funktionsaufklärung von Genen (vgl. Teil
III und IV) - die konventionellen Methoden,
Röntgenstrukturanalyse und Messung der kernmagnetischen Resonanz (NMR),
und daneben - noch in den Kinderschuhen steckende - neue Methoden, die
sich in zwei Gruppen unterteilen lassen: in Homologievergleiche und ab-initio-Methoden.
Auch hier, bei den drei-dimensionalen (3D-) Strukturen sind unter
den neuen Methoden zur Zeit noch die Homologievergleiche die weitaus erfolgreicheren.
Sie aber sind nur möglich unter Zuhilfenahme von Daten über bereits
bekannte Proteine, die mit konventionellen Mitteln aufgeklärt wurden.
Die neuen Methoden stehen also noch nicht auf eigenen Füssen, sondern
hängen am Tropf der konventionellen Forschung der vergangenen Zeit.
Die einzige denkbare Alternative hierzu, die ab-initio-Methoden steckt
noch
in den Anfängen und wird vielleicht nie für alle Fälle
anwendbar sein.
Es wird daher geschätzt, dass man auf die konventionellen Methoden
wahrscheinlich noch längere Zeit angewiesen sein wird. (1)
Die konventionellen Methoden: viel Aufwand mit grossen Substanzmengen
Die konventionellen Methoden sind bei dreidimensionalen Analysen ganz
besonders aufwendig. Sie sind teuer, dauern lange und – im Zeitalter der
Ultramikromethoden besonders folgenschwer – sie erfordern relativ grosse
Mengen an Substanz.
1. Röntgenstrukturanalysen
Vorbedingung: Kristalle, aber viele wichtige Proteine sind nicht
kristaliisierbar
Voraussetzung für Röntgenuntersuchungen ist eine gleichmässige
Ausrichtung der Moleküle und die erreicht man (fast) nur durch Kristallisation.
Proteine
zu kristallisieren ist aber ausgesprochen schwierig und bei sehr vielen
Proteinen gar nicht möglich. Zu den nicht kristallisierbaren
Proteinen gehören - wieder einmal wie bei der Gel-Elektrophorese
(vgl. Teil V, A)) -
die hydrophoben, d.h. die Membranproteine (1), deren Bedeutung
bereits beschrieben wurde. Es gibt bis heute keine Möglichkeit,
die Raumstruktur dieser für die Entwicklung von Medikamenten
vielleicht wichtigsten Substanzklasse zu ermitteln. Von den
anderen Proteinen liefern auch nur etwa 5% brauchbare Kristalle (1).
Das Synchroton ist nur ein bedingt nutzbarer Ersatz
Ein gewisser Ersatz für eine Kristallisation kann die Ausrichtung
der Moleküle im elektrischen Feld (in einem "Synchroton") sein (2).
Aber dafür ist eine grössere Zahl von elektrischen Ladungen im
Molekül erforderlich und ein bestimmter Abstand zwischen den Schwerpunkten
der positiven und negativen Ladungen, also ein bestimmtes Dipolmoment,
damit die auf das Molekül einwirkenden Kräfte ausreichen, um
es in die richtige Richtung zu drehen. Wegen dieser Bedingung sind auch
von dieser Methode viele Proteine ausgeschlossen.
Vorabschätzung, um Kosten zu sparen
Um den Aufwand für diese, für alle weiteren Fortschritte auf
dem Gebiet der Proteomik und Medikamente-Entwicklung unverzichtbaren Untersuchungen
zu begrenzen, werden die Erfolgaussichten für eine Kristallisation
oft vorweg abgeschätzt. Das Kriterium ist dabei, ob das Protein ein
Gemisch von Oligomeren (Mehrfachaggregaten) unterschiedlicher Grösse
bildet oder nicht, denn die Grössenunterschiede sind ein Hindernis
für die Kristallisation. Die Grössenverteilung der Oligomere
kann mit dynamischer Lichtstreuung mittels Laserstrahlen festgestellt werden
(2).
2. NMR-Messungen
Die andere der beiden klassischen Methoden, die NMR-Messung wird an
gelösten Proteinen durchgeführt, ist aber nur für kleine
bis mittelgrosse Moleküle geeignet. Da die Lösungen sehr konzentriert
sein müssen, sind erstens nur Proteine geeignet, die gut wasserlöslich
sind, und zweitens braucht man von ihnen Mengen, die die Kapazität
der neuen miniaturisierten Synthese-Methoden (s. Teil
VII, D-E) übersteigt (3).
Der Vorteil der NMR-Methode ist, dass die Genauigkeit der Ergebnisse
bisher von keiner anderen Methode erreicht wird.
Relative Fortschritte, aber keine Lösung des Problems
Bei beiden Methoden (NMR-Methoden und Röntgenanalysen) wurden in
letzter Zeit Fortschritte gemacht.
Die Entwicklung einer Mikrokristallisationsmethode hat z.B. die für
eine Röntgenanalyse benötigte Menge deutlich verringert, aber
das Mengenproblem ist trotzdem noch erheblich (4)..
Zur Verbesserung der NMR-Analysen versucht man, Mutanten der zu untersuchenden
Proteine herzustellen, bei denen einzelne hydrophobe Aminosäuren gegen
hydrobhile ausgetauscht sind, so dass sie besser wasserlöslich sind.(4)
Hierzu wird entweder die Mutationsrate in einem Modellorganismus
durch mutagene Chemikalien erhöht oder man stellt Proteine in einem
so genannten zellfreien System
mit veränderter DNA biosynthetisch her. Die so erhaltenen
Proteinvarianten kann
man an fluoreszeierende Marker koppeln. Dann lässt
sich mittels automatischer Fluoreszenzmessung feststellen, von welcher
Varianten wieviel in Lösung gegangen
ist. (4)
Der Nachteil dieser Strategie ist natürlich, dass die vermessenen
Proteine nicht identisch sind mit denen, über die man eigentlich eine
Aussage erhalten möchte. Man muss also die erhaltenen Werte einer
Einschätzung unterziehen, um abschätzen zu können, wie weit
sie Rückschlüsse auf die Ausgangsproteine erlauben. Schliesslich
ist die Verteilung der hydrophilen und hydrophoben Gruppen in einem Proteinmolekül
ein wesentlicher Faktor dafür, welche räumliche Konformation
das Molekül einnimmt!
Protein modelling, eine aus Homologievergleichen abgeleitete Vorgehensweise
Ist ein Proteinmolekül relativ gross und ist weder eine Kristallisation
noch eine Synchronausrichtung im elektrischen Feld möglich, muss man
sich damit begnügen, Sequenz und Struktur bereits aufgeklärter
Proteine miteinander in Beziehung zu setzen, um aus den dabei erkannten
Gesetzmässigkeiten auf die Raumstruktur homologer Proteine zu schliessen.
Das nennt man "protein modelling", also eine Form von (gedanklicher) Nachbildung.
Für die Vorhersage bei nahe verwandten Proteinen, z.B. aus derselben
Proteinfamilie funktioniert das recht gut (1), doch bei abnehmender Sequenz-Ähnlichkeit
wird die Abweichung der Vorhersage von den mit NMR ermittelten Raumverhältnissen
schnell grösser.
Auch bei der Raumstruktur von Proteinen liefern Homologien nichts
grundsätzlich Neues
Auch bei räumlichen Strukturen gilt, dass Homologievergleiche nicht
in
der Lage sind, Neues aufzudecken, d.h. in diesem Fall, dass sie keine
verwertbaren Auskünfte geben, wenn in der Evolution des Proteins seit
seiner Abzweigung vom Homologen eine neue Faltung entstanden ist. Ist
ein Homologievergleich wegen einer Neubildung nicht in der Lage,
den Ort des aktiven Zentrums richtig anzugeben, so hat der Vergleich
- anders als z.B. bei der Gen-Suche - nicht einmal eine partielle Bedeutung,
sondern gar keine.
Die teuren alten Methoden werden gebraucht, um neue zu erarbeiten
Man ist also, solange man noch keine gut funktionierende ab-initio-Methoden
hat, besonders stark auf die klassischen Methoden angewiesen. Das Dilemma
dieses Mankos für die Entwicklung von Medikamenten kann wie folgt
umrissen werden:
Hauptkriterium bei der neuen Form der Medikamente-Entdeckung ist die Bindung
eines Medikamente-Kandidaten an ein Protein, das mit einem Krankheitsgeschehen
in Zusammenhang gebracht wird (s. Teil
VII,C-F: Targets).
Für die Erarbeitung der neuen Methoden braucht man aber klassisch
ermittelte Strukturen zum Vergleich. Deshalb kommt man nicht daran vorbei,
zuächst einmal eine grössere Anzahl von Strukturaufklärungen
auf klassische Weise durchzuführen.
Die öffentliche Protein-Datenbank (PDB) enthält die Daten von
10 000 Protein-Kristallstrukturen. Es wird gefordert, dass diese und weitere
Tausende aus anderen Quellen (private und öffentliche in den USA,
Europa und Japan) grundsätzlich zugänglich gemacht werden sollen
(1).
Ein Protein-Struktur-Projekt soll Strukturmodelle liefern
Ausserdem wurde für dieses Arbeitsgebiet das Protein-Struktur-Projekt
ins Leben gerufen. Es soll die Untersuchungen finanzieren und kanalisieren
( d.h. Parallelarbeiten vermeiden). Das Projekt wurde vom US-National Institute
of General Medical Sciences (NIGMS), einer Abteilung der US-National Institutes
of Health (NIH) und einer Protein-Struktur-Initiative (PSI) gegründet,
die ihre Arbeit im September 2000 aufgenommen hat (1,5). In dem – ebenfalls
von NIGMS und NIH ins Leben gerufenen Internationalen Protein-Strukturprojekt
haben Wissenschaftler begonnen, die bereits aufgeklärten Proteine
auf Grund von Sequenz-Gemeinsamkeiten in Familien einzuteilen. Von diesen
Familien sollen jeweils einzelne, sorgfältig ausgesuchte Proteine
im Rahmen der PSI mit den klassischen Methoden strukturell analysiert werden.
Gedacht ist an 10 000 weitere Proteine, verteilt über 10 Jahre auf
sieben Forschungszentren. Aus diesen Strukturen will man Schlüsse
ziehen auf die Beziehungen zwischen Gensequenzen und Proteinstrukturen.
Das Ziel ist, "daraus die Struktur aller anderen Proteine" vorhersagen
zu können (5,6). Mit den Strukturkenntnissen sollen Krankheitsursachen
erforscht sowie Medikamente und Diagnostika entwickelt werden (5,6), aber
bis dahin ist es wahrscheinlich noch ein langer, steiniger Weg.
Fuzzy-Form: erste Erfolge mit einer unscharfen Direktmethode
Obwohl sich die Analyse der 10 000 Proteine voraussichtlich noch bis
zum Jahre 2010 hinzieht, wird jetzt schon an verschiedenen Orten über
die Beziehungen zwischen Sequenz und Struktur gearbeitet. Eine viel zitierte
Methode heisst Fuzzy Functional Form (=FFF). Sie stellt eine Form des Auslotens
dar und besteht aus drei Schritten:
1. Zunächst wird ein – wenn auch unscharfes – Bild von der
drei-dimensionalen Struktur erstellt (z.B.
durch sogenanntes "Threading"
(Auffädeln). Hierzu werden Teilstücke
von bis zu 500 Aminosäureresten
(7) auf ihre mögliche Raumstruktur hin
begutachtet. So kann aus der
Sequenz dieser Teile auf die Struktur einzelner
Schleifen der Proteinkette
geschlossen werden.
2. Danach wird diese provisorische Struktur verfeinert. Man bedient
sich
hierzu ganzer Bibliotheken mit molekularen
Modellen für mögliche
Bindungspartner, so genannten Deskriptoren.
Die Bibliotheken enthalten
keine realen Substanzen, sondern nur deren
Werte, und der Abgleich
erfolgt virtuell, "in silicio" (s. später).
Das Besondere der Methode ist,
dass sie auch bei recht ungenauen Daten die
Strukturen zwar unscharf,
aber im Prinzip richtig angibt, ein aktives
Zentrum erscheint dann zwar
unscharf, aber an der richtigen Stelle (daher
der Name "fuzzy" für
"unscharf"). Das ist ein Vorteil gegenüber
den Strukturaufklärungen
durch Homologievergleiche (s.o.).
3. Im letzten Schritt werden die so gefundenen Bindungsstrukturen
gegen
tatsächliche Bindungspartner (Liganden)
gescreent. Kommt es zu einer
Bindung, die die vorhergesagte Struktur bestätigt,
so gilt das als
Vorhersage für die Funktion des
Proteins (8).
Virtuelles räumliches Screenen von Bindungsstellen
Für die Fälle, in denen die drei-dimensionale Form der Bindungsstelle
bekannt ist, aber nicht ihre genauen Bindungseigenschaften, gibt es virtuelle
Screen-Methoden, die in mehreren Schritten ablaufen:
1. Die Negativ-Form einer Rezeptorbindungsstelle wird
mit
Hilfe eines Satzes von ortsbezeichnenden Punkten
oder –
wenn diese nicht punktgenau angegeben werden
können –
mit entsprechenden kugelförmigen geometrischen
Orten
(Sphären) dargestellt. D.h. es wird ein
negatives
(komplementäres) Image der Rezeptorstruktur
virtuell erstellt.
2. Auf Grund der Abstände zwischen einer Teilmenge dieser
Sphären wird eine Anzahl möglicher
Liganden aus einer
Datenbank ausgesucht.
3. Dann wird zwischen einer Teilmenge der Sphären und einer
Teilmenge der Liganden nach Übereinstimmungen
in den
räumlichen Abständen gesucht.
4. Mit den so gewonnenen Maßen wird nach einzelnen
Liganden gesucht, die in die Bindungsstelle
passen.
5. Zum Schluss werden die ausgewählten Liganden virtuell
in die
Bindungsposition gebracht und von den
Rezeptor-Liganden-Bindungsprodukten werden
alle Werte
aufgenommen und miteinander verglichen, um
die
spezifischste und energieärmste, d.h.
festeste Bindung
auszumachen (9).
Zur Veranschaulichung ein paar Zahlen: Nach Punkt 2 der obigen Auflistung
können aus einer Datenbank mit Hunderttausenden bis Millionen von
Verbindungen beispielsweise 10 000 ausgewählt werden, von denen etwa
1000 in die Bindungsstelle passen und dann näher analysiert werden
(z.B.
kann die Bindungsstärke oder die Energie des Bindungskomplexes
bestimmt werden). Diese Bestimmung im letzten Arbeitsschritt ist
der Schwachpunkt in der Methode, weil die damit erhältliche Reihung
nicht immer der Reihenfolge der biologischen Aktivitäten der
Liganden entspricht. Aber gerade die Auswahl der spezifischsten
biologischen Aktivitäten ist das Ziel. Solche Nicht-Übereinstimmungen
zwischen erwarteten und festgestellten Eigenschaften mehren sich in letzter
Zeit.
Mathematische Modelle für Teilbereiche des Moleküls
Mit mathematischen Modellen versucht man die Energie von Strukturen
zu errechnen. Je geringer die Energie, desto stabiler die Struktur. Die
niedrigst mögliche Gesamtenergie eines Moleküls hat diejenige
Konformation, die sich spontan einstellt. Das ist aber mit Ausnahme bei
einigen kleinen Proteinen
(z.B. der Ribonuclease) nicht die biologisch aktive Form. (Sonst würden
die Proteine nicht durch Hitze- und Säure-Einwirkung zu inaktiven
Formen denaturieren.) Deshalb dürfen die mathematischen Modelle keine
Minimierung der Energie des gesamten Moleküls anstreben, sondern sie
müssen auf Energieminimierungen in lokal begrenzten Molekülbereichen
ausgerichtet
sein (1).
Hierfür sind Vorentscheidungen nötig:
- Welche Molekülbereiche sollen dafür ausgewählt
werden?
- Nach welchen Kriterien soll die Auswahl dieser Bereiche
erfolgen
und
- Wer trifft die Entscheidung? Der Computer?
Das wird vermutlich eine Quelle von Fehlermöglichkeiten sein.
Ein japanisches Projekt für kleinere Proteine
In Japan am Institut für physikalische und chemische Forschung
(RIKEN) in Yokohama wird eine Initiative eingerichtet, die Protein-Faltungs-Projekt
heisst. Hier sollen 16 Hochauflösungs-NMR-Spektrometer die räumlichen
Strukturen kleinerer Proteinmoleküle in grossem Massstab bestimmen.
Für dieses Projekt spricht nicht nur, dass die Zusammenhänge
bei kleinen Molekülen einfacher und daher die Erfolgsaussichten besser
sind, sondern auch, dass zu den niedermolekulareren Proteinen sehr viele
wichtige Regulatoren gehören, wie die Cytokine und viele Wachstumsfaktoren.
"Vier-dimensionale" Strukturen?
Ein Problem ist, dass die meisten Proteine in ihrer Form flexibel
sind. Das gilt auch für die Bindungsstellen, so dass die Schleifen
in einer Proteinkette fluktuieren und die Proteinuntereinheiten (Domänen)
ihre Positionen ändern. Dafür braucht man Rechenmodelle, die
jede mögliche Gestalt der räumlich flexiblen Strukturen bei den
in-silicio-Läufen mit einbeziehen. Solche Strukturen werden auch als
4D-Strukturen bezeichnet,
mit der Zeit als vierter Dimension (1, 9, 10). 4D-Strukturen können
mit Computern simuliert werden. Hierfür werden die verschiedenen Grundtypen
von Sekundärstrukturen, wie die steifen Helixbereiche, Faltblattstrukturen
oder andere berücksichtigt (1).
Pharmacophore: hohe Spezifitäten durch passgenaue Eigenschaften
Die Gesamtheit aller an der Bindung eines Liganden beteiligten Atome
in einer Bindungsstelle nennt man Pharmacophor. Wenn also z.B. die Bindungsstelle
eines Proteins 30 Bindungspunkte enthält, von denen an der Bindung
eines bestimmten Liganden fünf beteiligt sind, so bilden diese fünf
das Pharmakophor für diesen Liganden (10). Die Bindungspunkte im Protein
und im Liganden müssen zueinander passen. Man unterscheidet sechs
solcher für Bindungen relevante Eigenschaften:
1. Wasserstoffbrücken-Donatoren,
2. Wasserstoffbrücken-Akzeptoren,
3. aromatische Ringe,
4. hydrophobe Aminosäurereste,
5. saure Aminosäurereste (hydrophil) und
6. basische Aminosäurereste (ebenfalls hydrophil) (9).
Für eine Bindung müssen Wasserstoffbrücken-Donatoren
auf Wasserstoffbrücken Akzeptoren treffen, basische Aminosäurereste
auf saure, während hydrophobe und aromatische Stellen mit gleichartigen
zusammentreffen müssen.
Die Kombinationsmöglichkeiten dieser chemischen Eigenschaften
und ihre räumliche Anordnung ergibt die sehr grosse Zahl hochspezifischer
Bindungsstellen mit ihrer zentralen Rolle für die Abläufe biologischer
Funktionen. Wegen dieser grossen biologischen Bedeutung und wegen der
Tatsache, dass eine Bindung ein Vorgang ist, der experimentell leichter
zu blockieren oder zu imitieren ist als z.B. die enzymatische Katalyse
einer Reaktion, sind diese Bindungen zur Hauptgrundlage für die neue
Art der Medikamente-Entwicklung geworden (s. Teil
VII, B).
Ein Strukturconsortium zur Kostenbegrenzung
Die gesamten Struturaufklärungen sind ungemein kostspielig, ein
Grund, weshalb sich die sonst so heftig konkurrierende Pharmaindustrie
zusammenschliesst. Seit Ende 2001 existiert ein Struktur-Genom-Consortiums
(SGC). Damit sollen die Entwicklungsarbeiten aufeinander abgestimmt, und
unnötige Kosten durch Parallelentwicklungen vermieden werden (10).
Nachteile der automatischen Funktionsaufklärung
Die automatischen Homologie-Ableitungen aus den bereits aufgeklärten
Strukturen sind noch nicht sehr genau und erfordern ein hohes Mass an manueller
Nachprüfung.
Aber auch wenn die methodischen Schwächen eines Tages behoben sind,
bleiben Nachteile bestehen, die einer automatischen Aufklärung der
Raumstruktur und – der damit erhofften – Funktionsaufklärung grundsätzlich
anhaften:
1. Sie liefert nur Daten über die molekulare
Ebene: also
darüber, welche Moleküle ein
Protein bindet oder mit
welchen es reagiert. Über die Rolle
dieses Proteins in
der Zelle liefern sie dagegen nur begrenzte
Einblicke.
Das gilt sowohl für die ab-initio-Methoden
als auch für die
Homologievergleiche. Dieser Nachteil kann
abgemildert
werden durch Kombination mit Expressionsprofilen
und
anderen Methoden der funktionellen Genomik.
Aber auch
sie können die genaue Rolle eines Proteins
nicht angeben,
sondern nur den weiteren Kontext, d.h. den
Signal-Weg, an
dem es teilnimmt oder den physiologischen
Zustand der
Zelle, in dem es aktiv wird.
2. Für Membranproteine und RNAs gibt es zur Zeit
keine
Möglichkeit, auf diesem Wege ihre
Strukturen
aufzuklären.
3. Seltene ungewöhnliche Proteinfamilien,
von denen
keine Funktion bekannt ist, werden in der
nächsten Zeit
nicht aufgeklärt werden können.
4. Die Dynamik der Protein-Protein-Wechselwirkungen
und ihrer Komplexe ist auf diesem
Wege nicht
zugänglich (2). Die Ergebnisse
theoretischer
Überlegungen können dadurch verfälscht
sein, dass in
der Natur die Ausbildung der Faltung nicht
am freien
Protein erfolgt, sondern dass Proteinketten
gefaltet
werden, während sie an ein anderes
Protein gebunden
sind (12).
´
Hoher Einsatz, um einen Flaschenhals zu beseitigen
Die Möglichkeit, dreidimensionale Proteinstrukturen schnell und
genau aufklären zu können, ist d e r Flaschenhals
der Medikamente-Entwicklung geworden. Ohne sie ist an eine Ableitung von
Medikamente-Wirkungen aus der Sequenz nicht zu denken. Allerdings ist auch
nicht mit Sicherheit zu erkennen, in welchem Umfang dieser Traum erfüllbar
wäre, wenn es das Strukturproblem nicht gäbe. Es gibt, wie wir
gesehen haben, etliche Teilerfolge, die über sehr verschiedene Wege
gewonnen wurden, ein Zeichen dafür, wieviel Phantasie, Intensität
- und Geld - hier investiert werden.
Und die Intensität des Einsatzes zeigt offenbar Früchte: Beim
5. jährlichen Treffen "From Protein to Drug of Beyond Genome" in San
Francisco vom 21.-22. 6. 2001 wurde mitgeteilt, man habe ein Gerät
mit einem ondulierenden Röntgenstrahl entwickelt. Damit könnten
pro Woche die Strukturen von Hunderten kristallisierter Proteine atomgenau
anlalysiert werden (12).
Angst vor dem Erfolg? - ein Qualitätsproblem
Dagegen heisst es in einem Editorial der Struktur-Sektion der Nature-Zeitschriftenfamilie,
gerade diese Entwicklung (dass "Tausende von Strukturen fast automatisch
und wie am Fliessband ausgespuckt werden") erfülle viele mit Sorge,
ob die Strukturen auch so genau sein werden, wie die traditionell erarbeiteten,
besonders da für viele von ihnen keine Wege für biochemische
Kontrollversuche existierten. Das sei ein ernstes
Problem, "denn wer möchte schon, dass die Protein-Datenbank (PDB)
mit fehlerhaften Strukturen vollgestopft wird". Deshalb habe sich die Strukturgenom-Gemeinschaft
auf einige grundlegende Prinzipien geeinigt. Diese Richtlinien seien aber
keine Lösung für den grundsätzlichen Bedarf an besseren
Programmen für die Analyse und den Vergleich von Strukturdaten (13).
Ähnliche Struktur = ähnliche Funktion? (Vgl.
IV, A)
Obwohl Funktionsmechanismen nicht ohne Kenntnis der räumlichen
Struktur der Proteine verstanden werden können, gilt die Umkehrung
davon nicht unbedingt.
a) Ähnliche Strukturen - unterschiedliche Funktionen
- Die Mitglieder der Triosephosphat-Isomerase-Familie
haben ähnliche
Strukturen, aber unterschiedliche
Funktionen. Das betrifft
Unterschiede in den aktiven Zentren,
in den Substratspezifitäten und
im Bedarf an Cofaktoren (7).
- In der Superfamilie der strukturell verwandten
Ferredoxin-ähnlichen
Proteine gibt es Eisen-Schwefel-Ferredoxine,
Ribosomenproteine,
DNA-bindende Proteine und Phosphatasen.
Also äusserst
verschiedene Funktionen unter verwandten
Proteinen (7).
- Andererseits wurde in der SCOP-Datenbank (SCOP =
Structural
Classification of
Proteins,
eine britische Einrichtung) eine Reihe von
Strukturen und Funktionen gefunden,
die über die Familiengrenzen
hinweg vorkommen (7,14).
- Obwohl bei der Enzymfamilie der Protein-Kinasen
das katalytische
Zentrum in der Evolution konserviert wurde,
kann der Mechanismus der
Hemmung für die einzelnen Enzyme sehr
verschieden sein.
Hierfür wurden drei Hemmmechanismen
gefunden:
1. Pseudosubstrathemmung (eine dem Substrat ähnliche
Substanz wird von der Bindungsstelle
mit dem Substrat
verwechselt, kann aber dann nicht weiterverarbeitet
werden und blockiert dadurch das Enzym.)
2. ein Mechanismus, bei dem der Energieüberträger
ATP
(Adenosintriphosphat) durch ein anderes
Molekül
ersetzt wird.
3. ein Mechanismus, bei dem der Hemmstoff durch
Bindung an eine falsche Stelle die
räumliche
Konfornmation des Proteins in eine
inaktive
Form umkippen lässt. (15)
b) Verschiedene Strukturen - gleiche Funktion
Unterschiedliche Strukturen können zur gleichen Funktion beitragen.(16)
c) Die Evolution macht einen Unterschied zwischen Struktur und Sequenz
In der Evolution werden Strukturen allgemein stärker beibehalten
(konserviert) als Sequenzen.(4) Da die Grundlage für den Selektionsdruck,
der die Beibehaltung von Eigenschaften bewirkt, eher die Funktionen sind,
ist in solchen Fällen wahrscheinlich mit der Struktur auch die Funktion
ähnlich geblieben – bei veränderter Sequenz.
Wir sehen an diesen Beispielen, dass von der Struktur keinesfalls zwingend
auf die Funktion geschlossen werden kann. So heisst es in einer
Arbeit:
„Sogar wenn die Strukturbestimmung billig und leicht wäre,
würde die
Kenntnis von der Tertiärstruktur (d.i. die Raumstruktur)
des Proteins
nicht notwendigerweise ausreichen um die Funktion des Proteins zu
bestimmen.“ (16)
"Allein die Proteinstruktur zu kennen, ist unzureichend für
eine Zuschreibung zu einer ganzen Anzahl klassifizierter Funktionen und
es ist ebenfalls unzureichen, daraus auf spezifische Details von Proteinfunktionen
zu schliessen (7)."
Die Analysen der Raumstruktur seien für eine Medikamente-Entwicklung
auf der Basis der Strukturen noch zu ungenau, heisst es in einer
weiteren Arbeit. Auch Rückschlüsse aus der Sequenz (ab-initio-Methode)
seien zu unpräzise, und könnten „keine Information über
die 3D-Struktur an Stellen mit komplexen Strukturen geben, die von signifikanten
Faltungen geprägt sind." (17)