Scorpion Neurotoxin BeM9 Derivative Uncovers Unique Interaction Mode with Nav1.5 Sodium Channel Isoform
- Authors: Chernykh M.A.1, Duzheva M.A.1,2, Kuldyushev N.A.1, Peigneur S.3, Berkut A.A.1, Tytgat J.3, Vassilevski A.A.1, Chugunov A.O.1
-
Affiliations:
- Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences
- D.I. Mendeleev Russian University of Chemical Technology
- KU Leuven, ON II
- Issue: Vol 50, No 4 (2024)
- Pages: 498-507
- Section: Articles
- URL: https://journal-vniispk.ru/0132-3423/article/view/267321
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0132342324040095
- EDN: https://elibrary.ru/MWRFGB
- ID: 267321
Cite item
Full Text
Abstract
Scorpion α-neurotoxins are classical ligands of voltage-gated sodium channels that inhibit their inactivation. The strength of this effect depends on the organism and channel isoform, and the precise mechanisms explaining the differences in activity are still unknown. Previously, we have shown that scorpion α-toxins are characterized by a modular structure. They consist of a conserved and structurally stable core module and a variable and mobile specificity module, which determines the selectivity for different channels. We noted a higher mobility of the specificity module in toxins active against mammals compared to insect-active toxins. We then hypothesized that the enhanced mobility in mammal toxins was provided by two conserved glycine residues that enclose the N-terminal loop of the specificity module. To test this assumption, we obtained a derivative of the neurotoxin BeM9 from the venom of the scorpion Mesobuthus eupeus with two replacements of amino acid residues in the corresponding positions with glycine (A4G and Y17G). Unexpectedly, it turned out that BeM9GG lost its activity against Nav1.5 channel isoform, characteristic of mammalian cardiac muscle. A comparison of two known structures of voltage-gated sodium channel complexes with scorpion toxins made it possible to explain the observed effect. We hypothesize an essential role of the membrane in the interaction of toxins with the Nav1.5 isoform.
Full Text
Сокращения: МД – молекулярная динамика; ПД – поровый домен; ПЧД – потенциал-чувствительный домен; ВеМ9 – α-подобный нейротоксин М9 из яда скорпиона Mesobuthus eupeus; BeM9GG – производное нейротоксина с двумя заменами аминокислотных остатков в соответствующих позициях на глицин (A4G и Y17G); Naᵥ – потенциал-чувствительные натриевые каналы; BgNaᵥ1 – Naᵥ таракана; α-NaTx – α-нейротоксины скорпионов; Trx – тиоредоксин.
ВВЕДЕНИЕ
Изучение потенциал-чувствительных натриевых каналов (Naᵥ) важно как для фундаментальной биологии, так и для фармакологии, поскольку они отвечают за формирование потенциала действия и тем самым обеспечивают работу электровозбудимых клеток: нейронов и миоцитов. Главная α-субъединица Naᵥ – это трансмембранный псевдотетрамер из четырех гомологичных, но различающихся повторов (D I–IV) в составе единой полипептидной цепи длиной ~2000 а.о. В каждом повторе можно выделить потенциал-чувствительный домен (ПЧД, трансмембранные спирали S1–S4), запускающий конформационные перестройки в ответ на сдвиг мембранного потенциала. При этом непосредственным сенсором потенциала служит сегмент S4, содержащий регулярно расположенные положительно заряженные остатки и переходящий при деполяризации мембраны из положения “вниз”, соответствующего неактивированному каналу, в положение “вверх” при активации. Спирали S5 и S6 из всех четырех повторов формируют единый пóровый домен (ПД), способный селективно пропускать ионы натрия. Активация ПЧД I–III приводит к открытию ПД, а ПЧД IV отвечает за быструю инактивацию канала, во время которой ПД снова перестает пропускать Na+ [1, 2].
В то время как у большинства насекомых имеется лишь один ген, кодирующий Naᵥ, у млекопитающих их несколько, а соответствующие изоформы белка называются Naᵥ1.1–1.9. Поскольку Naᵥ крайне важны для работы нервной системы и мышц, они служат мишенью для множества нейротоксинов, связывающихся с Naᵥ и имеющими изоформ-зависимую активность. Так, один из важнейших компонентов яда скорпионов – так называемые “α-токсины” (α-NaTx) – селективно связываются с ПЧД IV и ингибируют инактивацию канала. Это небольшие белки, состоящие из ~65 а.о., их укладка представлена β-листом из трех β-тяжей, короткой α-спиралью и стабилизирована четырьмя S–S-мостиками. Некоторые α-NaTx действуют преимущественно на каналы насекомых (инсектотоксины), другие активны на разных изоформах каналов млекопитающих (млекотоксины), а третьи характеризуются широким профилем активности (α-подобные токсины). На рис. 1 приведены аминокислотные последовательности нескольких α-NaTx, относящихся к трем группам (а), и общая укладка этих токсинов (б). Некоторые млекотоксины селективны в отношении отдельных изоформ Naᵥ: к примеру, MeuNaTxα-2 селективен к Naᵥ1.4 [3], а OD1 – к Naᵥ1.7 [4].
Несмотря на большой массив данных, до сих пор не ясно, как управлять селективностью α-NaTx, получая с помощью рационального дизайна производные токсинов с заданными свойствами – молекулярные зонды для исследований нервной системы и прототипы лекарств. Ранее мы показали наличие у α-NaTx модульной структуры, в которой к жесткой основе – так называемому “сердцевинному” модулю – прикрепляется “модуль специфичности”, отвечающий за селективное узнавание конкретной изоформы Naᵥ и состоящий из N-концевой RT-петли, β₂–β₃-петли и C-концевой области, соединенной с RT-петлей дисульфидной связью (рис. 1б) [5]. Последовавшее определение структуры комплексов Naᵥ с α-NaTx (рис. 1в) подтвердило, что взаимодействует с каналом именно модуль специфичности [6, 7].
Рис. 1. Структурные особенности α-NaTx. (а) – Сравнение аминокислотных последовательностей представителей разных групп α-NaTx. Розовым обозначена α-спираль, голубым – β-тяжи, оттенками зеленого – различные участки модуля специфичности: светлый – RT-петля, темнее – β₂–β₃-петля, темный – C-концевая область. Малиновым выделены “шарнирные” глицины (остатки 4 и 17 по нумерации Aah2); (б) – пространственная организация α-NaTx на примере млекотоксина Aah2. Цветовые обозначения аналогичны панели (а). Желтым показаны дисульфидные мостики; (в) – общий вид взаимодействия α-NaTx с натриевыми каналами на примере комплекса Lqh3–hNaᵥ1.5 [7]. Naᵥ изображен цветной поверхностью с индивидуально раскрашенными гомологичными повторами D I–IV (ПД более блеклый, ПЧД – яркий). Бордовым показан Lqh3.
Расчеты молекулярной динамики (МД) и анализ гидрофобных свойств выявили, что модуль специфичности млекотоксинов более подвижный и гидрофильный в сравнении с токсинами, активными в отношении Naᵥ насекомых. В той же работе мы указали, что более высокая подвижность всего модуля может быть обусловлена парой консервативных для млекотоксинов остатков глицина (G4 и G17, нумерация по Aah2, отмечены малиновым цветом на рис. 1), выступающих для RT-петли подобно шарниру. In silico мутагенез этой пары остатков показал снижение подвижности, а встречная замена на глицин в структуре инсектотоксина, напротив, ее повышала, позволив предложить направление дизайна специфических вариантов α-NaTx.
На основе представления о модульном строении α-NaTx мы продолжаем серию работ по мутагенезу одного из наиболее изученных α-подобных токсинов M9 (BeM9) из яда скорпиона Mesobuthus eupeus [8]. Ранее специфичность BeM9 удалось изменить, получив селективный инсектотоксин [9]. С целью получения селективных млекотоксинов мы синтезировали производное BeM9 с введением указанных выше “шарнирных” глицинов: A4G и Y17G (BeM9GG) и изучили его активность. Неожиданная специфическая утрата активности BeM9GG в отношении Naᵥ1.5 и нюансы строения комплекса α-NaTx с этой изоформой позволили нам предположить особую роль мембраны.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Дизайн и получение BeM9GG. Анализ аминокислотных последовательностей α-NaTx (рис. 1) показывает, что у млекотоксинов RT-петля чаще всего ограничена двумя консервативными остатками глицина, предположительно придающими ей более высокую подвижность. Это G4 в β1-тяже и G17 сразу после второго остатка цистеина и перед α-спиралью. У α-подобного токсина BeM9 в аналогичных позициях расположены остатки A4 и Y17. Мы предположили, что замена обоих этих остатков на глицин увеличит подвижность RT-петли и всего модуля специфичности, уменьшив сродство к Naᵥ насекомых и сдвинув профиль специфичности в сторону млекотоксинов [5].
ДНК, кодирующую BeM9 с заменами A4G и Y17G (BeM9GG), синтезировали с помощью ПЦР из перекрывающихся олигонуклеотидов, после чего клонировали в составе бактериального экспрессионного вектора с целью получения рекомбинантного продукта. Мы использовали традиционный подход к получению дисульфид-богатых полипептидов: BeM9GG был наработан в составе гибридного белка с тиоредоксином (Trx), необходимым для корректного формирования дисульфидных связей. Trx-BeM9GG получили в бактериальной системе и выделили с помощью аффинной хроматографии, после чего целевой продукт отделили от Trx с использованием бромциана. Хроматографической чистоты > 95% достигали с помощью обращенно-фазовой ВЭЖХ. Выход составил 2 мг с 1 л среды LB. Очищенный образец характеризовали с помощью MALDI масс-спектрометрии: измеренная средняя молекулярная масса BeM9GG составила 7215.2 Да (расчетное значение 7215.1 Да).
Активность BeM9GG в отношении Naᵥ. Эффекты BeM9GG были изучены в сравнении с исходным токсином в концентрации 1 мкМ в отношении ряда Naᵥ. Мы применили стандартный подход, подразумевающий экспрессию генов каналов (α-субъединиц и соответствующих вспомогательных β-субъединиц) в ооцитах Xenopus laevis. Мы оценили активность BeM9GG на четырех изоформах Naᵥ млекопитающих (rNaᵥ1.2, rNaᵥ1.4, hNaᵥ1.5 и mNaᵥ1.6) и в отношении канала таракана BgNaᵥ1 (табл. 1). Активность BeM9GG оказалась снижена по сравнению с исходным токсином, при этом в отношении Naᵥ1.5 в концентрации 1 мкМ активность не наблюдалась вовсе.
Таблица 1. Активность BeM9 и BeM9GG в отношении Naᵥ
Токсин | rNaᵥ1.2 | rNaᵥ1.4 | hNaᵥ1.5 | mNaᵥ1.6 | BgNaᵥ1 |
BeM9 | Н/а (3) | 0.23 ± 0.03 (4) | 0.46 ± 0.03 (3) | 0.60 ± 0.04 (8) | 1.93 ± 0.05 (7) |
BeM9GG | Н/а (4) | 0.07 ± 0.01 (3) | Н/а (2) | 0.17 ± 0.04 (4) | 0.52 ± 0.01 (2) |
Модель комплекса α-NaTx–Naᵥ подсказывает причину утраты активности BeM9GG на Naᵥ1.5. Для того чтобы объяснить наблюдаемый эффект, мы обратились к известным структурам комплексов Naᵥ с токсинами, построили модели комплексов с BeM9 и провели МД. В 2019 г. методом криоэлектронной микроскопии была получена первая структура комплекса химерного Naᵥ (ПЧД IV от hNaᵥ1.7, каркас от канала таракана NaᵥPas) с млекотоксином Aah2 (PDB ID: 6NT4) [6]. Эта структура наглядно подтвердила нашу гипотезу модульного строения α-NaTx: модуль специфичности токсина и оказался той частью, которая связывается с Naᵥ: RT-петля направлена в сторону ПД I, β₂–β₃-петля – в сторону спиралей S2 и S3 ПЧД IV, а С-конец – в сторону ПД I и петли S3–S4 ПЧД IV; остальная часть токсина (сердцевинный модуль) с каналом не взаимодействует (рис. 1в, 2а).
В 2021 г. была получена еще одна структура – комплекса α-подобного токсина Lqh3 с Naᵥ1.5 человека (PDB ID: 7K18; рис. 2б) [7]. В общем похожая, в деталях она заметно отличается от комплекса Aah2–Naᵥ1.7: в ней модуль специфичности не дотягивается до ПД I и S4 ПЧД IV, а сам токсин глубже погружается в “ложбину” между спиралями S2 и S3 ПЧД IV, вероятно активно взаимодействуя при этом с мембраной сердцевинным модулем (а именно N-концевой частью α-спирали). Возможно, это связано с тем, что в спирали S2 ПЧД IV у Naᵥ1.5 остаток, формирующий “опору” для петли β₂–β₃, намного меньше (аланин), чем в ряде других каналов (обычно тирозин; рис. 2в). В результате токсин садится глубже между S2 и S3 (рис. 2г, д), предположительно более интенсивно при этом взаимодействуя с мембраной. Мы предполагаем, что различия в структуре комплексов Aah2–Naᵥ1.7 и Lqh3–Naᵥ1.5 смогут указать причину потери активности BeM9GG в отношении hNaᵥ1.5.
Рис. 2. Различие структуры комплексов Naᵥ с α-NaTx. (a, б) – Сайт связывания α-NaTx с Naᵥ в мембране. Голубым выделен ПЧД IV канала, зеленым – ПД I (виден гликан), розовым и малиновым показаны токсины; (в) – сравнение фрагментов аминокислотных последовательностей S2 и S3 ПЧД IV. Желтым выделены так называемые “опорные” остатки, определяющие характер посадки β₂–β₃-петли α-NaTx; (г, д) – посадка β₂–β₃-петли α-NaTx на “опорные” остатки S2–S3 ПЧД IV. Цветовые обозначения аналогичны панелям (а, б), желтым показаны “опорные” остатки.
Lqh3, активный в отношении Naᵥ1.5, имеет G4, как и BeM9GG, однако при этом в 17-м положении у него расположен ароматический остаток, как у нативного BeМ9 (рис. 1а). Согласно структуре комплекса Lqh3–Naᵥ1.5 (PDB ID: 7K18), F17 у Lqh3 глубоко погружен в мембрану (рис. 2б). Сродство этого остатка к мембране может быть важно именно в случае hNaᵥ1.5 ввиду особой посадки токсина в ложбине между S2 и S3. В этом случае потеря гидрофобного остатка (замена Y17G) снижает сродство к мембране и не позволяет сформировать высокоаффинный комплекс (рис. 3).
Рис. 3. Влияние мутации Y17G на связывание BeM9 с Naᵥ. Голубым выделен ПЧД IV канала, зеленым – ПД I, розовым – токсин BeM9, темно-красным показан остаток Y17, направленный в сторону мембраны у BeM9 и замещенный на глицин у BeM9GG. (a) – Модель комплекса BeM9–hNaᵥ1.5, полученная пространственным совмещением с Lqh3 из комплекса 7K18. Видно, что остаток Y17 у BeM9 заглублен в мембрану; (б) – модель комплекса BeM9–mNaᵥ1.6 (построение модели см. в “Эксперим. части”).
Мы собрали данные по активности различных токсинов в отношении Naᵥ1.5, чтобы проиллюстрировать нашу гипотезу о важности их взаимодействия с мембраной (табл. 2). В большинстве случаев выраженная активность в отношении Naᵥ1.5 у α-NaTx коррелирует с наличием в 17-й позиции гидрофобного остатка.
Таблица 2. Активность α-NaTx в отношении Naᵥ1.5
Токсин | Активность | Остаток 17 | Комментарии |
BeM9 | Активен при 1 мкМ [5] | Y | – |
BeM9GG | Не активен при 1 мкМ | G | – |
BeM9E | Активен при 1 мкМ [9] | Y | Активность слабая, но в отношении других каналов млекопитающих упала сильнее |
BeM9EG | Не активен при 1 мкМ [9] | G | – |
msBeM9 | Не активен при 1 мкМ [10] | G | – |
Lqh2 | EC50 = 11.5 нМ [11] | G | На порядок более активен в отношении других каналов [12] |
Lqh3 | EC50 = 2.5 нМ [11] | F | – |
Lqh6 | Активен при 1 мкМ [13] | I | – |
Lqh7 | Активен при 1 мкМ [13] | F | – |
LqhαIT | EC50 = 32.9 нМ [11] | F | Инсектотоксин |
MeuNaTxα-1 | Не активен при 1 мкМ [3] | G | – |
MeuNaTxα-2 | Не активен при 1 мкМ [3] | A | – |
MeuNaTxα-4 | Не активен при 2 мкМ [3] | F | Инсектотоксин |
MeuNaTxα-5 | Активен при 2 мкМ [3] | F | – |
MeuNaTxα-12 | Не активен при 10 мкМ [14] | A | – |
MeuNaTxα-13 | Не активен при 10 мкМ [14] | F | Отличается последовательность β₂–β₃ |
BmK M1 | EC50 = 195 нМ [15] | A | – |
OD1 | Активен при 4 мкМ [4] | A | – |
Ts2 | Активен при 1 мкМ [16] | F | Короткая β₂–β₃-петля, вероятно, другой паттерн связывания |
Ts3 | Не активен при 500 нМ [17] | F | |
Ts4 | Не активен при 500 нМ [18] | F | |
Ts5 | Активен при 1 мкМ [19] | F |
Примечание: EC50 – полумаксимальная эффективная концентрация, означает концентрацию лиганда, которая вызывает эффект, равный половине максимального возможного для этого лиганда. В данном случае подразумевается ингибирование инактивации.
Примечание: для каналов млекопитающих первая буква означает организм: r – крыса, h – человек, m – мышь. Н/а – нет активности. Указаны значения I30 мс/Ipeak или I5 мс/Ipeak (для Naᵥ1.5; см. пояснения в “Эксперим. части”). Приведены средние значения ± стандартные отклонения, в скобках указано число независимых экспериментов (n).
К наиболее важным контрпримерам отнесем Lqh2, MeuNaTxα-4 и токсины из рода скорпионов Tityus. Lqh2, несмотря на сравнительно высокую активность, все же более активен на каналах Naᵥ1.2 и 1.4 [12]. MeuNaTxα-4 вообще не активен на каналах млекопитающих, что, вероятно, связано с другими отличиями его структуры. Токсины Ts2–5 сильно отличаются от классических α-NaTx из-за короткой β₂–β₃-петли, поэтому к ним общая модель связывания не применима.
Для более основательной проверки гипотезы роли взаимодействия α-NaTx с мембраной (посредством остатков в позициях 17, 41 и, возможно, других) в связывании с Naᵥ1.5 потребуются дополнительные эксперименты. Среди таких экспериментов можно назвать получение следующих производных: 1) BeM9Y17G с единичной заменой (должен потерять аффинность к Naᵥ1.5); 2) Lqh2G17F/Y (взаимодействие должно усилиться); 3) Lqh3F17G (взаимодействие должно ослабнуть). Кроме того, необходимо проведение МД моделей комплексов α-NaTx–Naᵥ1.5 в явно заданной липидной мембране для детальной характеристики взаимодействий токсина с каналом и мембраной.
Помимо этого выявленное отличие в строении “ложбины” между S2 и S3 в ПЧД IV различных Naᵥ (рис. 2в–д) позволяет предсказать различный способ взаимодействия токсинов с каналами млекопитающих: с Naᵥ1.7, а также Naᵥ1.2, 1.4 и 1.6 (тирозин в “ложбине”) токсин будет располагаться “выше” (как на рис. 2б), слабее взаимодействуя – с мембраной; а с Naᵥ1.5, а также Naᵥ1.1, 1.3, 1.8 и 1.9 (“ложбина” образована остатками S, A, G или D) токсин получает возможность опуститься “ниже” в ПЧД, одновременно слабее взаимодействуя с ним и сильнее – с мембраной. Наличие заряженного остатка аспарагиновой кислоты у Naᵥ1.9 открывает дополнительные перспективы по созданию действующих на эту изоформу полипептидов, несущих положительный заряд.
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ
Получение рекомбинантных производных BeM9. Синтез нуклеотидной последовательности, кодирующей BeM9GG, проведен с помощью лигирования олигонуклеотидных фрагментов (табл. 3) и ПЦР аналогично описанной ранее процедуре [5, 20]. Полученную полноразмерную последовательность клонировали в составе экспрессионного вектора pET-32b (Novagen, США; вставка по сайтам рестрикции KpnI и BamHI). В результате в составе вектора pET-32b-BeM9GG имеется химерный ген гибридного белка Trx-BeM9GG.
Таблица 3. Олигонуклеотиды для синтеза гена BeM9GG
Название | Последовательность |
M9GGf1 | ATATGGTACCATGGCTCGTGACGGTTACATCGCA |
M9GGf2 | AACCGCACAACTGCGTTTACGAATGCGGCAACCCGAAAGGTTCTT |
M9f3 | ACTGCAACGACCTGTGCACCGAAAACGGTGCTGAATCTGGTTACT |
M9f4 | GCCAGATCCTGGGTAAATACGGTAACGCTTGCTGGTGCATCCA |
M9f5 | GCTGCCGGACAACGTTCCGATCCGTATCCCGGGTAAATGCC |
M9GGr1/2 | AAACGCAGTTGTGCGGTTTAGCGATGTAACCGTCAC |
M9GGr2/3 | TGCACAGGTCGTTGCAGTAAGAACCTTTCGGGTTGC |
M9r3/4 | ATTTACCCAGGATCTGGCAGTAACCAGATTCAGCAC |
M9r4/5 | GAACGTTGTCCGGCAGCTGGATGCACCAGCAAGC |
M9r | GCATGGATCCCTAGTGGCATTTACCCGGGATAС |
Примечание: полужирным шрифтом выделены старт- и стоп-кодоны, подчеркнуты сайты рестрикции для последующей вставки в плазмиду.
Экспрессию химерных генов проводили в штамме Escherichia coli BL21(DE3) [21]. Культуру бактерий, трансформированных с использованием экспрессионного вектора, выращивали на среде LB с добавлением ампициллина (100 мкг/мл) при 37°C и интенсивном перемешивании до достижения средней логарифмической фазы. Индукцию экспрессии целевого гена осуществляли добавлением в среду 0.2 мМ изопропил-β-D-1-тиогалактопиранозида, после чего культуру инкубировали еще 4 ч. По истечении этого времени бактерии осаждали, ресуспендировали в стартовом буфере для аффинной хроматографии (300 мМ NaCl, 20 мМ Tris-HCl, pH 7.5) и лизировали с помощью ультразвука.
Слитные белки имели в своем составе гексагистидиновую последовательность, которая позволяла проводить их очистку с помощью металл-хелатной хроматографии [22] на сорбенте TALON Superflow Metal Affinity Resin (Clontech, США). Элюцию сорбированных белков проводили буфером, содержащим имидазол (150 мМ имидазол, 300 мМ NaCl, 20 мМ Tris-HCl, pH 7.5). BeM9GG не содержит остатков метионина, поэтому целевой полипептид отщепляли от Trx с помощью бромциана по описанной методике [23]. Для этого в последовательность химерного гена был специально введен метиониновый кодон непосредственно перед геном токсина. Очистку от нецелевых продуктов реакции проводили с помощью обращенно-фазовой ВЭЖХ, как описано для BeM9 [5].
Масс-спектрометрия. Полипептиды анализировали с помощью времяпролетной MALDI масс-спектрометрии. Использовали спектрометр Ultraflex TOF-TOF (Bruker Daltonik, Германия), анализ проводили как описано ранее [24]. В качестве матрицы использовали 2,5-дигидроксибензойную кислоту (Sigma-Aldrich, США). Измерения проводили в линейном режиме. Масс-спектры анализировали с помощью программного обеспечения Data Analysis 4.3 (Bruker, Германия).
Электрофизиология. Активность полученного производного сравнивали с исходным токсином BeM9 по эффекту в отношении Naᵥ, экспрессированных в ооцитах лягушки X. laevis. Выделение ооцитов, получение РНК, а также сбор и анализ данных проводили, как описано ранее [5, 10]. Использовали гены ряда изоформ Naᵥ млекопитающих (Naᵥ1.2 и 1.4 крысы (r), Naᵥ1.5 человека (h), Naᵥ1.6 мыши (m), вспомогательных субъединиц rβ1 и hβ1), а также α-субъединицы BgNaᵥ1 и вспомогательной субъединицы TipE таракана Blattella germanica и дрозофилы соответственно. Для оценки эффективности токсинов мы использовали величину, равную отношению регистрируемого тока через мембрану ооцита спустя 30 мс после подачи тестового импульса к пиковому току (I30 мс/Ipeak). В случае канала Naᵥ1.5 из-за особой кинетики его работы использовали отношение тока через 5 мс после тестового импульса к пиковому току (I5 мс/Ipeak). Все данные анализировали с помощью программного обеспечения pClamp Clampfit версии 10.4 (Molecular Devices, CША) и Origin Pro версии 8.0 (OriginLab, США).
Молекулярное моделирование. Внутримолекулярные эффекты от замен в структуре BeM9 оценивали с помощью сравнительного моделирования токсина дикого типа (PDB ID: 5MOU) и его производного. Модель BeM9GG была получена с помощью моделирования по гомологии в программе MODELLER v. 9.19 [25]. Три лучшие модели из 20, по внутренней оценке программы, использовали как стартовые конформации для проведения трех реплик МД, а для нативного BeM9 – первую из ЯМР-ансамбля конформаций также в трех независимых запусках МД.
Для МД использовали программу GROMACS 5.1.2 [26] и силовое поле Amber99sb-ildn.ff [27]. Радиус отсечки ван-дер-ваальсовых и электростатических взаимодействий составил 10 и 12 Å соответственно. Для МД построили кубические ячейки (55 × 55 × 55 Å3 для токсинов и 120 × 120 × × 120 Å3 для комплексов) c моделью воды SPC [28], содержащие противоионы для электронейтральности и уравновешенные по энергии путем нагревания до 300 К в течение 100 пс. МД проводили в периодических граничных условиях при Т = 300 К, P = 1 бар, поддерживаемых при помощи термостата V-rescale [29] и баростата Берендсена [30] соответственно. Длина и шаг траектории составили 100 нс и 2 фс соответственно. Для каждой изучаемой молекулы было проведено по три расчета для накопления статистических данных. Для сравнения объектов между собой использовали t-критерий Стьюдента.
Для объяснения эффекта мутации Y17G в BeM9 строили модели комплексов токсина с Naᵥ, использованными для измерения токов – hNaᵥ1.5 и mNaᵥ1.6. Комплекс BeM9–hNaᵥ1.5 получали прямой заменой токсина Lqh3 на BeM9 после пространственного совмещения в структуре 7K18. Модель BeM9–mNaᵥ1.6 строили следующим образом: сначала с использованием метода гомологии и программы MODELLER строили полную модель mNaᵥ1.6 по структуре канала hNaᵥ1.6 (PDB ID: 8FHD). Однако, поскольку для Naᵥ1.6 пока не была определена структура комплекса ни с одним α-NaTx, его ПЧД IV находится в активированном состоянии ввиду отсутствия потенциала (положение S4-сенсора “вверх”). Далее неактивированное состояние ПЧД IV mNaᵥ1.6 было смоделировано отдельно по гомологии со структурой комплекса Aah2 с химерой hNaᵥ1.7– NaᵥPas, S4-сенсор которой в связи с ингибированием токсином Aah2 находится в нужном нам положении “вниз”. На последнем шаге активированный ПЧД IV из первой модели заменяли на неактивированный из второй, после чего структуру релаксировали. Полученная таким образом модель mNaᵥ1.6 имеет неактивированный S4-сенсор в ПЧД IV, пригодный для моделирования комплексов с α-NaTx. BeM9 в этот комплекс помещали путем пространственного совмещения с Aah2 в оригинальной структуре 6NT4, оставляя вместо структуры “химерного” канала полученную модель mNaᵥ1.6 с неактивированным ПЧД IV.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Для проверки гипотезы о важности “шарнирных” глицинов в воздействии α-NaTx на Naᵥ млекопитающих мы получили производное α-подобного токсина BeM9 с заменами A4G и Y17G. Для этого мы использовали бактериальную систему экспрессии и белок-помощник Trx. Мы оценили активность BeM9GG в отношении каналов млекопитающих и насекомого по сравнению с исходным токсином. Вопреки нашим ожиданиям, BeM9GG оказался менее активным на каналах млекопитающих и вовсе утратил активность по отношению к изоформе Naᵥ1.5. Для объяснения такого эффекта мы обратились к компьютерному моделированию. Анализ структуры комплексов Naᵥ с токсинами позволил предположить вероятный механизм, учитывающий роль мембранного окружения каналов. Наша работа открывает дополнительные возможности рационального дизайна селективных лигандов Naᵥ, которые могут быть использованы для разработки фармацевтических препаратов и инструментов для изучения нейронов на молекулярном уровне.
ФОНДОВАЯ ПОДДЕРЖКА
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (грант № 22-14-00395).
СОБЛЮДЕНИЕ ЭТИЧЕСКИХ СТАНДАРТОВ
Все манипуляции с лягушками проводили в соответствии с принципами ARRIVE (Animal Research: Reporting of In Vivo Experiments) и Европейской конвенцией по защите позвоночных животных, используемых в экспериментальных и других научных целях (ETS123, Страсбург, 18.III.1986).
КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
About the authors
M. A. Chernykh
Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences
Email: avas@ibch.ru
Russian Federation, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, Moscow, 117997
M. A. Duzheva
Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences; D.I. Mendeleev Russian University of Chemical Technology
Email: avas@ibch.ru
Russian Federation, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, Moscow, 117997; Miusskaya pl. 9, Moscow, 125047
N. A. Kuldyushev
Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences
Email: avas@ibch.ru
Russian Federation, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, Moscow, 117997
S. Peigneur
KU Leuven, ON II
Email: avas@ibch.ru
Belgium, Herestraat 49, box 922, 3000, Leuven, Belgium
A. A. Berkut
Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences
Email: avas@ibch.ru
Russian Federation, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, Moscow, 117997
J. Tytgat
KU Leuven, ON II
Email: avas@ibch.ru
Belgium, Herestraat 49, box 922, 3000, Leuven
A. A. Vassilevski
Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences
Author for correspondence.
Email: avas@ibch.ru
Russian Federation, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, Moscow, 117997
A. O. Chugunov
Shemyakin–Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences
Email: avas@ibch.ru
Russian Federation, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, Moscow, 117997
References
- Jiang D., Zhang J., Xia Z. // Front Pharmacol. 2022. V. 13. P. 908867. https://doi.org/10.3389/fphar.2022.908867
- Catterall W.A. // Channels (Austin). 2023. V. 17. P. 2281714. https://doi.org/10.1080/19336950.2023.2281714
- Zhu S., Peigneur S., Gao B., Lu X., Cao C., Tytgat J. // Mol. Cell Proteomics. 2012. V. 11. P. M111.012054. https://doi.org/10.1074/mcp.m111.012054
- Durek T., Vetter I., Wang C.-I.A., Motin L., Knapp O., Adams D.J., Lewis R.J., Alewood P.F. // ACS Chem. Biol. 2013. V. 8. P. 1215–1222. https://doi.org/10.1021/cb400012k
- Chugunov A.O., Koromyslova A.D., Berkut A.A., Peigneur S., Tytgat J., Polyansky A.A., Pentkovsky V.V., Vassilevski A.A., Grishin E.V., Efremov R.G. // J. Biol. Chem. 2013. V. 288. P. 19014–19027. https://doi.org/10.1074/jbc.m112.431650
- Clairfeuille T., Cloake A., Infield D.T., Llongueras J.P., Arthur C.P., Li Z.R., Jian Y., Martin-Eauclaire M.-F., Bougis P.E., Ciferri C., Ahern C.A., Bosmans F., Hackos D.H., Rohou A., Payandeh J. // Science. 2019. V. 363. P. eaav8573. https://doi.org/10.1126/science.aav8573
- Jiang D., Tonggu L., Gamal El-Din T.M., Banh R., Pomès R., Zheng N., Catterall W.A. // Nat. Commun. 2021. V. 12. P. 128. https://doi.org/10.1038/s41467-020-20078-3
- Волкова Т.М., Гарсия А.Ф.., Тележинская И.Н., Потапенко Н.А., Гришин Е.В. // Биоорг. химия. 1984. T. 10. C. 979–982.
- Chernykh M.A., Kuldyushev N.A., Berkut A.A., Efremov R.G., Vassilevski A.A., Chugunov A.O., Peigneur S., Tytgat J. // Russ. J. Bioorg. Chem. 2021. V. 47. P. 854–863. https://doi.org/10.1134/S1068162021040063
- Kuldyushev N.A., Berkut A.A., Peigneur S., Tytgat J., Grishin E.V., Vassilevski A.A. // FEBS Lett. 2017. V. 591. P. 3414–3420. https://doi.org/10.1002/1873-3468.12839
- Chen H., Heinemann S.H. // J. Gen. Physiol. 2001. V. 117. P. 505–518. https://doi.org/10.1085/jgp.117.6.505
- Chen H., Lu S., Leipold E., Gordon D., Hansel A., Heinemann S.H. // Eur. J. Neurosci. 2002. V. 16. P. 767–770. https://doi.org/10.1046/j.1460-9568.2002.02142.x
- Hamon A., Gilles N., Sautière P., Martinage A., Kopeyan C., Ulens C., Tytgat J., Lancelin J.-M., Gordon D. // Eur. J. Biochem. 2002. V. 269. P. 3920–3933. https://doi.org/10.1046/j.1432-1033.2002.03065.x
- Zhu L., Peigneur S., Gao B., Tytgat J., Zhu S. // Biochimie. 2013. V. 95. P. 1732–1740. https://doi.org/10.1016/j.biochi.2013.05.009
- Goudet C., Huys I., Clynen E., Schoofs L., Wang D.C., Waelkens E., Tytgat J. // FEBS Lett. 2001. V. 495. P. 61–65. https://doi.org/10.1016/s0014-5793(01)02365-1
- Cologna C.T., Peigneur S., Rustiguel J.K., Nonato M.C., Tytgat J., Arantes E.C. // FEBS J. 2012. V. 279. P. 1495–1504. https://doi.org/10.1111/j.1742-4658.2012.08545.x
- Kirsch G.E., Skattebøl A., Possani L.D., Brown A.M. // J. Gen. Physiol. 1989. V. 93. P. 67–83. https://doi.org/10.1085/jgp.93.1.67
- Pucca M.B., Cerni F.A., Peigneur S., Bordon K.C.F., Tytgat J., Arantes E.C. // Toxins (Basel). 2015. V. 7. P. 2534–2550. https://doi.org/10.3390/toxins7072534
- Pucca M.B., Peigneur S., Cologna C.T., Cerni F.A., Zoccal K.F., Bordon K. de C.F., Faccioli L.H., Tytgat J., Arantes E.C. // Biochimie. 2015. V. 115. P. 8–16. https://doi.org/10.1016/j.biochi.2015.04.010
- Shlyapnikov Y.M., Andreev Y.A., Kozlov S.A., Vassilevski A.A., Grishin E.V. // Protein Expr. Purif. 2008. V. 60. P. 89–95. https://doi.org/10.1016/j.pep.2008.03.011
- Studier F.W., Moffatt B.A. // J. Mol. Biol. 1986. V. 189. P. 113–130. https://doi.org/10.1016/0022-2836(86)90385-2
- Hochuli E., Bannwarth W., Döbeli H., Gentz R., Stüber D. // Nat. Biotechnol. 1988. V. 6. P. 1321–1325. https://doi.org/10.1038/nbt1188-1321
- Andreev Y.A., Kozlov S.A., Vassilevski A.A., Grishin E.V. // Anal. Biochem. 2010. V. 407. P. 144–146. https://doi.org/10.1016/j.ab.2010.07.023
- Kuzmenkov A.I., Sachkova M.Y., Kovalchuk S.I., Grishin E.V., Vassilevski A.A. // Biochem. J. 2016. V. 473. P. 2495–2506. https://doi.org/10.1042/bcj20160436
- Webb B., Sali A. // Curr. Protoc. Bioinformatics. 2016. V. 54. P. 5.6.1–5.6.37. https://doi.org/10.1002/cpbi.3
- Abraham M.J., Murtola T., Schulz R., Páll S., Smith J.C., Hess B., Lindahl E. // SoftwareX. 2015. V. 1. P. 19–25. https://doi.org/10.1016/j.softx.2015.06.001
- Lindorff-Larsen K., Piana S., Palmo K., Maragakis P., Klepeis J.L., Dror R.O., Shaw D.E. // Proteins. 2010. V. 78. P. 1950–1958. https://doi.org/10.1002/prot.22711
- Jorgensen W.L., Chandrasekhar J., Madura J.D., Impey R.W., Klein M.L. // J. Chem. Phys. 1983. V. 79. P. 926–935.
- Bussi G., Donadio D., Parrinello M. // J. Chem. Phys. 2007. V. 126. P. 014101. https://doi.org/10.1063/1.2408420
- Berendsen H.J.C., Postma J.P.M., van Gunsteren W.F., DiNola A., Haak J.R. // J. Chem. Phys. 1984. V. 81. P. 3684–3690. https://doi.org/10.1063/1.448118
Supplementary files
