Construct design, isolation and purification of the monomeric form of human GPCR GPR17 for structural and functional studies

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

G protein-coupled receptors (GPCRs) are a family of heptahelical transmembrane proteins consisting of more than 800 representatives in the human genome that regulate most processes in the human body and are targets for up to a third of all modern drugs. Many GPCRs, despite their importance for pharmacology, are still considered orphan, i.e., their endogenous ligand is unknown. Orphan receptor GPR17, belonging to class A GPCR, is expressed mainly in the central nervous system, plays an important role in the formation of the myelin sheath of neurons and is a potential target for the development of new drugs against multiple sclerosis, Alzheimer's disease and ischemia. The aim of this work was to prepare GPR17 for structure-functional studies, starting with the heterologous expression and ending with obtaining a stable protein sample. Screening of various genetically engineered constructs was performed, a number of point mutations were analyzed, and a significant number of potential ligands of this receptor were tested. As a result of the work, the conditions for expression, isolation, and purification of GPR17 were optimized, which together made it possible to obtain a fairly stable and monomeric protein preparation suitable for further structural studies.

全文:

受限制的访问

作者简介

N. Safronova

Research Сenter for Molecular Mechanisms of Aging and Age-related Diseases, Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

编辑信件的主要联系方式.
Email: mishinalexej@gmail.com
俄罗斯联邦, Dolgoprudny

A. Luginina

Research Сenter for Molecular Mechanisms of Aging and Age-related Diseases, Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: mishinalexej@gmail.com
俄罗斯联邦, Dolgoprudny

A. Sadova

Research Сenter for Molecular Mechanisms of Aging and Age-related Diseases, Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: mishinalexej@gmail.com
俄罗斯联邦, Dolgoprudny

M. Shevtsov

Research Сenter for Molecular Mechanisms of Aging and Age-related Diseases, Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: mishinalexej@gmail.com
俄罗斯联邦, Dolgoprudny

O. Moiseeva

Research Сenter for Molecular Mechanisms of Aging and Age-related Diseases, Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: mishinalexej@gmail.com
俄罗斯联邦, Dolgoprudny

V. Borshchevskiy

Research Сenter for Molecular Mechanisms of Aging and Age-related Diseases, Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: mishinalexej@gmail.com
俄罗斯联邦, Dolgoprudny

A. Mishin

Research Сenter for Molecular Mechanisms of Aging and Age-related Diseases, Moscow Institute of Physics and Technology (National Research University)

Email: mishinalexej@gmail.com
俄罗斯联邦, Dolgoprudny

参考

  1. Kuneš J., Hojná S., Mráziková L., Montezano A., Touyz R., Maletínská L. // Physiol Res. 2023. V. 72. P. S73–S90. https://doi.org/10.33549/physiolres.935109
  2. Marucci G., Dal Ben D., Lambertucci C., Martí Navia A., Spinaci A., Volpini R., Buccioni M. // Exp. Opin. Ther. Pat. 2019. V. 29. P. 85–95. https://doi.org/10.1080/13543776.2019.1568990
  3. Dziedzic A., Miller E., Saluk-Bijak J., Bijak M. // Int. J. Mol. Sci. 2020. V. 21. P. 1852. https://doi.org/10.3390/ijms21051852
  4. Ou Z., Sun Y., Lin L., You N., Liu X., Li H., Ma Y., Cao L., Han Y., Liu M., Deng Y., Yao L., Lu Q.R., Chen Y. // J. Neurosci. 2016. V. 36. P. 10560–10573. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0898-16.2016
  5. Yan S., Conley J.M., Reilly A.M., Stull N.D., Abhyankar S.D., Ericsson A.C., Kono T., Molosh A.I., Kubal C.A., Evans-Molina C., Ren H. // Cell Rep. 2022. V. 38. P. 110179. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2021.110179
  6. Ren H., Cook J. R., Kon N., Accili D. // Diabetes. 2015. V. 64. P. 3670–3679. https://doi.org/10.2337/db15-0390
  7. Sriram K., Insel P.A. // Mol. Pharmacol. 2018. V. 93. P. 251–258. https://doi.org/10.1124/mol.117.111062
  8. Khorn P.A., Luginina A.P., Pospelov V.A., Dashevsky D.E., Khnykin A.N., Moiseeva O.V., Safronova N.A., Belousov A.S., Mishin A.V., Borshchevsky V.I. // Biochemistry (Moscow). 2024. V. 89. P. 747–764. https://doi.org/10.1134/S0006297924040138
  9. Ye F., Wong T., Chen G., Zhang Z., Zhang B., Gan S., Gao W., Li J., Wu Z., Pan X., Du Y. // MedComm (Beijing). 2022. V. 3. P. e159. https://doi.org/10.1002/mco2.159
  10. Van Montfort R.L.M., Workman P. // Essays Biochem. 2017. V. 61. P. 431–437. https://doi.org/10.1042/EBC20170052
  11. Chun E., Thompson A.A., Liu W., Roth C.B., Griffith M.T., Katritch V., Kunken J., Xu F., Cherezov V., Hanson M.A., Stevens R.C. // Structure. 2012. V. 20. P. 967–976. https://doi.org/10.1016/j.str.2012.04.010
  12. Гусач А.Ю. // Структурные исследования человеческого цистеинил-лейкотриенового рецептора второго типа для создания новых лекарственных препаратов. Дис. канд. физ.-мат. наук, МФТИ, Москва, 2020.
  13. Ballesteros J.A., Weinstein H. // Methods Neurosci. 1995. V. 25. P. 366–428. https://doi.org/10.1016/S1043-9471(05)80049-7
  14. Bläsius R., Weber R.G., Lichter P., Ogilvie A. // J. Neurochem. 1998. V. 70. P. 1357–1365. https://doi.org/10.1046/j.1471-4159.1998.70041357.x
  15. Cherezov V., Abola E., Stevens R.C. // Methods Mol. Biol. 2010. P. 141–168. https://doi.org/10.1007/978-1-60761-762-4_8
  16. Popov P., Peng Y., Shen L., Stevens R.C., Cherezov V., Liu Z.J., Katritch V. // Elife. 2018. V. 7. P. e34729. https://doi.org/10.7554/eLife.34729
  17. Alexandrov A.I., Mileni M., Chien E.Y.T., Hanson M.A., Stevens R.C. // Structure. 2008. V. 16. P. 351–359. https://doi.org/10.1016/j.str.2008.02.004
  18. Luginina A., Gusach A., Marin E., Mishin A., Brouillette R., Popov P., Shiriaeva A., Besserer-Offroy É., Longpré J.M., Lyapina E., Ishchenko A., Patel N., Polovinkin V., Safronova N., Bogorodskiy A., Edelweiss E., Hu H., Weierstall U., Liu W., Batyuk A., Gordeliy V., Han G. W., Sarret P., Katritch V., Borshchevskiy V., Cherezov V. // Sci. Adv. 2019. V. 5. P. eaax2518. https://doi.org/10.1126/sciadv.aax2518
  19. Ciana P., Fumagalli M., Trincavelli M.L., Verderio C., Rosa P., Lecca D., Ferrario S., Parravicini C., Capra V., Gelosa P., Guerrini U., Belcredito S., Cimino M., Sironi L., Tremoli E., Rovati G.E., Martini C., Abbracchio M.P. // EMBO J. 2006. V. 25. P. 4615–4627. https://doi.org/10.1038/sj.emboj.7601341
  20. Maekawa A., Balestrieri B., Austen K.F., Kanaoka Y. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2009. V. 106. P. 11685– 11690. https://doi.org/10.1073/pnas.0905364106
  21. Benned-Jensen T., Rosenkilde M.M. // Br. J. Pharmacol. 2010. V. 159. P. 1092–1105. https://doi.org/10.1111/j.1476-5381.2009.00633.x
  22. Qi A.D., Harden T.K., Nicholas R.A. // J. Pharmacol. Exp. Ther. 2013. V. 347. P. 38–46. https://doi.org/10.1124/jpet.113.207647
  23. Hennen S., Wang H., Peters L., Merten N., Simon K., Spinrath A., Blättermann S., Akkari R., Schrage R., Schröder R., Schulz D., Vermeiren C., Zimmermann K., Kehraus S., Drewke C., Pfeifer A., König G.M., Mohr K., Gillard M., Müller C.E., Lu Q.R., Gomeza J., Kostenis E. // Sci. Signal. 2013. V. 6. P. ra93. https://doi.org/10.1126/scisignal.2004350
  24. Merten N., Fischer J., Simon K., Zhang L., Schröder R., Peters L., Letombe A., Hennen S., Schrage R., Bödefeld T., Vermeiren C., Gillard M., Mohr K., Lu Q.R., Brüstle O., Gomeza J., Kostenis E. // Cell Chem. Biol. 2018. V. 25. P. 775–786.e5. https://doi.org/10.1016/j.chembiol.2018.03.012
  25. Simon K., Merten N., Schröder R., Hennen S., Preis P., Schmitt N., Peters L., Schrage R., Vermeiren C., Gillard M., Mohr K., Gomeza J., Kostenis E. // Mol. Pharmacol. 2017. V. 91. P. 518–532. https://doi.org/10.1124/mol.116.107904
  26. Harrington A.W., Liu C., Phillips N., Nepomuceno D., Kuei C., Chang J., Chen W., Sutton S.W., O’Malley D., Pham L., Yao X., Sun S., Bonaventure P. // Br. J. Pharmacol. 2023. V. 180. P. 401–421. https://doi.org/10.1111/bph.15969

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Additional materials
下载 (636KB)
索引源数据
3. Fig. 1. Results of gel filtration for the R252-BRIL-V253 construct with various point mutations and their combinations. SE – surface expression.

下载 (145KB)
索引源数据
4. Fig. 2. Plot showing the thermal shift resulting from point mutations introduced into GPR17. Average values ​​obtained from three independent experiments are shown.

下载 (84KB)
索引源数据
5. Fig. 3. Schematic representation of the best design. The introduced point mutations are shown in red, the partner protein BRIL is shown in purple, the HA fragment is shown in pink, the FLAG sequence is shown in yellow, 9 histidine residues are shown in blue, the TEV protease site is shown in orange, and atavistic linkers are shown in gray.

下载 (496KB)
索引源数据
6. Fig. 4. Normalized melting curve (a) and analytical gel filtration HPLC results (b) for the best construct R252-BRIL-V253 with mutations A1313.24L + Y1483.41W + F1583.51Y + F2315.49L + I2345.52L + A3297.57D. Solid line – sample with concentration of 0.1 mg/ml, dotted line – 30 mg/ml.

下载 (114KB)
索引源数据
7. Fig. 5. Effect of buffer salt composition on GPR17 thermal stability. Melting curves for several receptor constructs are shown. For each construct, the experiment was carried out in three different buffers: blue lines correspond to the buffer with NaCl in the composition, green lines – with KCl, and orange lines – with MgCl2. The salt concentration in this experiment was 500 mM.

下载 (158KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».