Studying the folding of peptide dendrimers using molecular simulation methods

Tese de mestrado, Bioquímica, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2009Dendrimers are a family of branched compounds that share a common layout where wedges emerge radially from a core by means of a regular branching pattern. Peptide dendrimers are a specific kind of dendrimers formed by alternating functional amino acids with branching diamino acids. There has been increasing interest in the synthesis of peptide-based dendritic architectures modelling specific aspects of biological function. Some results are already available, demonstrating these molecules ability to act as enzyme models and to mimic natural ligands. Unfortunately, most studies concerning peptide dendrimers lack structural information at the molecular level. The theoretical study published so far, reported peptide dendrimers presenting shapes close to spheres, though experimental studies on the same systems suggest the existence of more disordered states. Herein, we characterize five third-generation peptide dendrimers (B1, B1H, B1HH, B1HHH and C1) through multiple long molecular dynamics simulations (MD), and analyse their conformational details and folding preferences in solution. Special emphasis is placed on the analysis of conformational trends representative of the examined models. The conformational sampling results, obtained through MM/MD simulations, were scrutinized using several approaches. Namely, histogram analysis, phi-psi dihedral distributions, inter-residue distance matrices, shape analysis and principal coordinate analysis. The adequacy of each approach to discern the conformation space of peptide dendrimers is discussed. Using these analysis procedures we were able to observe two distinct types of behaviour (sphere-like and bowl-like structures), both asserting the enormous structural flexibility characterizing these molecules; and the myriad of conformational states available to them. Our conclusions can be interpreted together with the available experimental results, contributing to a synergistic understanding of the structure-function relation in peptide dendrimers, and casting the bases for novel knowledge-based applications.Os dendrímeros são uma família de compostos ramificados que partilham uma arquitectura comum, onde diferentes cadeias emergem radialmente de um mesmo núcleo (ou centro) através de um padrão de ramificação regular. Os dendrímeros peptídicos, são uma classe particular de dendrímeros, constituída por estruturas que incorporam de forma alternada e iterativa resíduos de amino-ácidos funcionais (resíduos de espaçamento) com resíduos de diamino-ácidos ramificados (resíduos de ramificação). Os resíduos de diamino-ácidos ramificados promovem a bifurcação das cadeias peptídicas e a aquisição da estrutura dendrítica. A possibilidade de sintetizar dendrímeros com composições que mimetizem as funções de moléculas biológicas, constitui o aliciante para a investigação neste campo cientifico. Em particular, a síntese planeada e controlada de estruturas dendríticas baseadas nos componentes apresentados pelas moléculas biológicas, como peptidos ou glícidos, constitui um desafio atractivo pelas potenciais aplicações que dai podem emergir. De facto, já foram reportados dendrímeros peptídicos que modelam aspectos específicos de funções biológicas, tais como: modelos enzimáticos para catálise dirigida (“enzimas artificiais”); mimetização de co-factores naturais (de que e exemplo a vitamina B12); transportadores de fármacos, pois quando acopladas aos ligandos adequados estas moléculas tem a capacidade de aderir à membrana celular. É também importante referir que várias destas moléculas têm sido estudadas enquanto modelos de folding das proteínas naturais, pois investigações experimentais indiciam que alguns dendrímeros peptídicos podem apresentar, em solução, uma estrutura compacta semelhante à das proteínas globulares. Contudo, a maioria dos estudos experimentais realizados até à data são omissos no que concerne a informação estrutural, e carecem do enquadramento adequado a nível molecular e atómico. O único estudo teórico publicado sobre dendrímeros peptídicos parece confirmar a ideia de que, em solução estas moléculas apresentam, de facto, formas semelhantes a esferas, isto apesar de existirem evidências experimentais que sugerem a existência de estados conformacionais mais desordenados, nesses mesmos sistemas. Considerando o grande interesse que estas moléculas tem vindo a despertar, a verdade é que pouco se sabe sobre o seu arranjo estrutural tridimensional, e sobre os processos que a ele conduzem (folding). Nesta tese tentamos preencher algumas destas lacunas. Para tal, procedemos à caracterização de cinco dendrímeros peptídicos de terceira geração (que designamos por B1, B1H, B1HH, B1HHH e C1) com diferentes constituintes peptídicos. Os sistemas que escolhemos como objecto de estudo, estão directamente relacionados com a coordenação da aquocobalamina (análogo da vitamina B12) a dendrímeros peptídicos, ainda que apenas três deles tenham sido sintetizados e caracterizados experimentalmente (B1, B1H e C1). Deste modo, pretendemos não só investigar as suas preferências conformacionais, mas também inferir possíveis relações entre a sua estrutura e a capacidade para desempenhar uma função análoga à das moléculas biológicas (transcobalamina). É importante salientar que de entre os dendrímeros que foram sintetizados experimentalmente, e que são também aqui estudados, os que apresentam maior capacidade de coordenação com a aquacobalamina, são os que possuem um menor número de resíduos com potencial de coordenação. Este aparente paradoxo é por si só interessante e pode estar interligada com aspectos mais estruturais. Como temos por objectivo compreender as alterações e a variabilidade subjacentes às estruturas tridimensionais dos diferentes dendrímeros, empregamos metodologias adequadas ao detalhe da escala que pretendemos investigar. Nomeadamente, métodos computacionais de simulação molecular (MM/MD). Optámos portanto por simular cada um destes cinco sistemas através de múltiplas e longas simulações de dinâmica molecular, utilizando a água enquanto solvente explícito. Com efeito, no trabalho que conduziu a esta tese, realizamos simulações que contabilizam aproximadamente 1 μs-1 para cada um dos dendrímeros em estudo. No que respeita a estes sistemas, isto é muito superior ao tempo simulado em estudos anteriores. Nas últimas décadas a investigacao científica tem beneficiado imenso do avanço das técnicas de simulação computacional, que providenciam resultados e formas de escrutinar sistemas, que são de outra forma normalmente inacessíveis. A dinâmica molecular, especificamente, permite “seguir” a evolução temporal dos átomos que constituem um sistema, através da integração das equações de Newton para o movimento de corpos. É inclusive um dos métodos computacionais de eleição para estudar fenómenos biomoleculares. Os resultados obtidos com esta técnica de amostragem conformacional permitiram-nos analisar e identificar de forma adequada, os detalhes estruturais de cada um dos dendrímeros peptídicos. Colocamos especial ênfase nos arranjos estruturais mais estáveis. As conformações tridimensionais obtidas a partir das trajectórias resultantes das simulações, foram agrupadas de forma a obtermos os ensembles conformacionais característicos de cada dendrímero. Sobre estes conjuntos de conformações realizamos várias análises. Começamos por investigar algumas das propriedades que caracterizam estes sistemas, como o raio de giração, o número total de ligações de hidrogénio, a distância máxima entre os dois átomos mais afastados de cada estrutura, a superfície acessível ao solvente, entre outros. O raio de giração revelou ser a propriedade que individualmente, melhor espelha as variações intrínsecas a estes sistemas. Adicionalmente, procedemos também a caracterização da distribuição dos valores de phi-psi característicos dos diedros de cada um dos dendrímeros. Complementamos esta análise com o estudo das matrizes que reflectem as distãncias mínimas entre os resíduos de todas as conformações. Posteriormente aplicamos metodologias de análise conformacional que envolvem a determinação da energia livre, associada a diferentes coordenadas reaccionais (ou de folding) para cada estrutura nos diferentes ensembles, obtendo assim as correspondentes superfícies energéticas (folding landscapes). Utilizamos esta abordagem por forma a obter folding landscapes bi- e tridimensionais. Em especifíco, utilizamos como coordenadas de folding os valores do raio de giração, do root mean square deviation (RMSD), dos componentes principais do tensor do raio de giração diagonalizado, e os valores para a posição relativa das diferentes conformações, num espaço concordante com a matriz de RMSD, utilizando para tal o método de análise das coordenadas principais (PCoorA). Utilizando o tensor do raio de giração, foi possível investigar a forma dos arranjos estruturais de cada dendrímero peptídico, tendo inclusive sido definido um espaço tridimensional baseado nos componentes principais do tensor diagonalizado (espaço de giração). A capacidade de cada uma destas abordagens para discriminar de forma adequada o espaço das conformações dos dendrímeros peptídicos é discutida ao longo da tese. Dos diversos procedimentos de análise conformacional empregues, resulta uma clara indicação de que, em solução, os dendrímeros peptídicos podem apresentar dois comportamentos preferenciais distintos: estruturas compactas que privilegiam as interacções entre os diferentes resíduos, semelhantes a esferas (sphere-like); e estruturas “abertas” com as diferentes ramificações espaçadas, em que as interacções entre resíduos não adjacentes são minimizadas, semelhantes a taças (bowl-like). Ambas estas configurações atómicas consubstanciam a enorme flexibilidade estrutural que parece caracterizar estas moléculas, dando provas da miríade de estados conformacionais que lhes estão acessíveis. Foi ainda possível verificar a existência de evidências que suportam a ideia de que estas moléculas possuem uma grande robustez estrutural. Isto é, pequenas alterações na composição dos resíduos de amino-ácidos que as constituem não parecem desencadear alterações conformacionais significativas nos arranjos estruturais preferenciais. Através da comparação entre o coeficiente de difusao experimental disponível para um dos dendrímeros, e o coeficiente de difusão calculado com base nas trajectórias obtidas por simulação, foi possível verificar que os modelos utilizados, reflectem de forma adequada os sistemas experimentais. Concluiu-se também que o campo de força (force field) GROMOS 53A6 possui a capacidade de transferabilidade apropriada para lidar com estas moléculas. Os pontos fortes e fracos dos nossos modelos são discutidos ao longo da tese. Durante este trabalho foi ainda desenvolvida e implementada uma metodologia que permite o cálculo eficiente do RMSD entre estruturas dendríticas. As conclusões apresentadas nesta tese podem ser interpretadas juntamente com os resultados experimentais disponíveis, de forma a contribuir para uma compreensão sinérgica da relação entre a estrutura e a função dos dendrímeros peptídicos, lançando as fundações para aplicações inovadoras

Model Order Reduction

An increasing complexity of models used to predict real-world systems leads to the need for algorithms to replace complex models with far simpler ones, while preserving the accuracy of the predictions. This three-volume handbook covers methods as well as applications. This third volume focuses on applications in engineering, biomedical engineering, computational physics and computer science

Multidisciplinary Design Optimization for Space Applications

Multidisciplinary Design Optimization (MDO) has been increasingly studied in aerospace engineering with the main purpose of reducing monetary and schedule costs. The traditional design approach of optimizing each discipline separately and manually iterating to achieve good solutions is substituted by exploiting the interactions between the disciplines and concurrently optimizing every subsystem. The target of the research was the development of a flexible software suite capable of concurrently optimizing the design of a rocket propellant launch vehicle for multiple objectives. The possibility of combining the advantages of global and local searches have been exploited in both the MDO architecture and in the selected and self developed optimization methodologies. Those have been compared according to computational efficiency and performance criteria. Results have been critically analyzed to identify the most suitable optimization approach for the targeted MDO problem

Selected Works in Bioinformatics

This book consists of nine chapters covering a variety of bioinformatics subjects, ranging from database resources for protein allergens, unravelling genetic determinants of complex disorders, characterization and prediction of regulatory motifs, computational methods for identifying the best classifiers and key disease genes in large-scale transcriptomic and proteomic experiments, functional characterization of inherently unfolded proteins/regions, protein interaction networks and flexible protein-protein docking. The computational algorithms are in general presented in a way that is accessible to advanced undergraduate students, graduate students and researchers in molecular biology and genetics. The book should also serve as stepping stones for mathematicians, biostatisticians, and computational scientists to cross their academic boundaries into the dynamic and ever-expanding field of bioinformatics

Augmenting Structure/Function Relationship Analysis with Deep Learning for the Classification of Psychoactive Drug Activity at Class A G Protein-Coupled Receptors

G protein-coupled receptors (GPCRs) initiate intracellular signaling pathways via interaction with external stimuli. [1-5] Despite sharing similar structure and cellular mechanism, GPCRs participate in a uniquely broad range of physiological functions. [6] Due to the size and functional diversity of the GPCR family, these receptors are a major focus for pharmacological applications. [1,7] Current state-of-the-art pharmacology and toxicology research strategies rely on computational methods to efficiently design highly selective, low toxicity compounds. [9], [10] GPCR-targeting therapeutics are associated with low selectivity resulting in increased risk of adverse effects and toxicity. Psychoactive drugs that are active at Class A GPCRs used in the treatment of schizophrenia and other psychiatric disorders display promiscuous binding behavior linked to chronic toxicity and high-risk adverse effects. [16-18] We hypothesized that using a combination of physiochemical feature engineering with a feedforward neural network, predictive models can be trained for these specific GPCR subgroups that are more efficient and accurate than current state-of-the-art methods.. We combined normal mode analysis with deep learning to create a novel framework for the prediction of Class A GPCR/psychoactive drug interaction activities. Our deep learning classifier results in high classification accuracy (5-HT F1-score = 0.78; DRD F1-score = 0.93) and achieves a 45% reduction in model training time when structure-based feature selection is applied via guidance from an anisotropic network model (ANM). Additionally, we demonstrate the interpretability and application potential of our framework via evaluation of highly clinically relevant Class A GPCR/psychoactive drug interactions guided by our ANM results and deep learning predictions. Our model offers an increased range of applicability as compared to other methods due to accessible data compatibility requirements and low model complexity. While this model can be applied to a multitude of clinical applications, we have presented strong evidence for the impact of machine learning in the development of novel psychiatric therapeutics with improved safety and tolerability