Odkrywanie ewolucji: jak struktury białek ujawniają pierwotne biologiczne powiązania między gatunkami

WarsawPrzełomowe badania opublikowane w Nature Communications ujawniają, że zrozumienie trójwymiarowych kształtów białek może pomóc naukowcom odkryć pradawne powiązania ewolucyjne. Kierowane przez dr. Cedrica Notredame i dr. Leilę Mansouri z Celu na Katalizę Genomiki badanie wykazuje, że struktury białek stanowią bardziej niezawodną metodę tworzenia drzew ewolucyjnych niż same sekwencje DNA.

Tradycyjne drzewa ewolucyjne opierają się na porównywaniu sekwencji DNA lub białek, aby określić związki między gatunkami. Z biegiem czasu, te sekwencje mogą ulegać znacznym zmianom, co utrudnia śledzenie wspólnych przodków. Problem ten, zwany saturacją sekwencji, często prowadzi do błędnych drzew ewolucyjnych. Badania pokazują, że struktury białkowe pozostają bardziej niezmienne na przestrzeni czasu, oferując stabilniejszy fundament do zrozumienia historii ewolucyjnej.

Oto, co czyni tę metodę wyjątkową:

Śledzenie historii ewolucji na podstawie kształtów białek. Integracja struktur białek z sekwencjami genetycznymi zwiększa precyzję. Dane strukturalne białek są mniej podatne na zmiany w czasie niż same dane genetyczne. Może to znacząco poprawić naszą wiedzę na temat kinaz ludzkich, kluczowych w rozwoju leków. Umożliwia określenie relacji ewolucyjnych nawet sprzed miliarda lat.

Skupiając się na kształcie fizycznym białek, naukowcy zmierzyli odległości wewnątrzcząsteczkowe, aby odtworzyć historię ewolucji. Odkryli, że drzewa stworzone na podstawie danych strukturalnych ściśle korelują z tymi zbudowanymi z sekwencji genomowych, ale z mniejszą liczbą rozbieżności. To zintegrowane podejście pozwala badaczom bardziej precyzyjnie odróżniać poprawne i błędne relacje.

To odkrycie może mieć znaczący wpływ na wiele dziedzin, w tym na biotechnologię i badania chorób. Może ono poprawić nasze zrozumienie ewolucji chorób, co przyczyni się do rozwoju nowych szczepionek i terapii. Analizując zależności między białkami, takimi jak kinazy, które odgrywają kluczową rolę w funkcjach komórkowych, naukowcy mogą lepiej opracowywać terapie celowane na choroby, takie jak rak. Badanie otwiera nowe możliwości eksploracji ewolucji białek na niespotykaną dotąd skalę, co może przynieść korzyści wielu dziedzinom nauki i medycyny.

Przezwyciężenie nasycenia ewolucyjnego

Wyzwanie związane z nasyceniem ewolucyjnym jest istotnym problemem w zrozumieniu odległej przeszłości historii życia. Na przestrzeni bardzo długich okresów, sekwencje DNA mogą ulegać znacznym zmianom, co utrudnia ich odtworzenie w pierwotnej formie. To komplikacje wpływają na tworzenie dokładnych drzew ewolucyjnych, które są kluczowe dla naukowców w zrozumieniu relacji pomiędzy gatunkami i genami.

Aby rozwiązać ten problem, naukowcy zwracają się teraz ku kształtom białek. Te trójwymiarowe struktury są bardziej stabilne w czasie w porównaniu do ich sekwencji. Adaptują się powoli, zachowując dawne cechy, które mogłyby zostać utracone w sekwencjach. W tej przełomowej metodzie badacze mierzą odległości między określonymi częściami struktur białkowych—znane jako odległości wewnątrzcząsteczkowe. Oto dlaczego ta metoda jest tak przełomowa:

Odkrycia w dziedzinie biologii ewolucyjnej

• Pozwala na bardziej wiarygodne ustalenie związków ewolucyjnych, gdy sekwencje DNA zawodzą.
• Połączenie danych strukturalnych i genomicznych poprawia precyzję drzew ewolucyjnych.
• Otwiera nowe możliwości badania starożytnych relacji między rodzinami białek.

Nowa metoda nie wymaga, aby białka miały doświadczalnie określone struktury. Jest to istotne w kontekście ogromnej ilości danych strukturalnych przewidywanych przez narzędzia takie jak AlphaFold 2. Istnieją miliony sekwencji białkowych, a w miarę postępu projektów takich jak EarthBioGenome, możemy oczekiwać jeszcze większej ich liczby.

Zrozumienie tych powiązań jest kluczowe nie tylko z historycznego punktu widzenia. Przykładowo, kinazy białkowe odgrywają istotną rolę w wielu funkcjach komórkowych i są kluczowymi celami w terapii przeciwnowotworowej. Tworząc dokładniejsze drzewo ewolucji kinaz, naukowcy mogą lepiej pojąć działanie tych białek, ich interakcje z lekami oraz potencjalnie usprawnić leczenie. Znaczenie tego wykracza poza ludzkie zdrowie, pomagając w opracowywaniu szczepionek i zrozumieniu ewolucji chorób, między innymi zastosowaniami. Badanie struktur białkowych dostarcza unikalnych wglądów tam, gdzie same dane genetyczne są niewystarczające, pomagając złożyć w całość historię życia na Ziemi.

Implikacje dla medycyny

Niedawne badania dotyczące kształtów białek mają duże znaczenie dla medycyny. Struktury białkowe oferują nowe sposoby zrozumienia chorób i poprawy leczenia. Oto niektóre potencjalne korzyści medyczne:

Odkrywanie Nowych Horyzontów w Medycynie i Biotechnologii

• Udoskonalanie projektowania leków: Zrozumienie kształtów białek umożliwia tworzenie skuteczniejszych leków. Wiedząc, jak białka oddziałują na poziomie strukturalnym, naukowcy mogą tworzyć leki, które lepiej pasują i działają efektywniej.
• Polepszanie terapii przeciwnowotworowych: Wiele terapii onkologicznych celuje w konkretne białka, takie jak kinazy. Dzięki dokładniejszym drzewom ewolucyjnym tych białek możemy opracować bardziej precyzyjne leczenia raka.
• Przyspieszanie rozwoju szczepionek: Wgląd w ewolucję białek pozwala lepiej zrozumieć patogeny. Ta wiedza wspiera tworzenie szczepionek, które celują w słabości wirusów i bakterii.
• Śledzenie ewolucji chorób: Analizując struktury białek, zyskujemy wskazówki na temat zmian chorób na przestrzeni czasu. Ta wiedza pomaga przewidywać przyszłe zmiany i przygotowywać nowe terapie.
• Rozwój biotechnologii: Inżynieria białek w biotechnologii może zyskać na tym badaniu, prowadząc do powstania nowych enzymów i produktów biologicznych.

Połączenie struktury białek z danymi genetycznymi daje bardziej kompletny obraz ewolucji życia. Takie podejście pozwala ograniczyć błędy wynikające z polegania wyłącznie na sekwencjach genetycznych, które mogą się zmieniać przez długie okresy. Dzięki temu odkrywamy wcześniej ukryte powiązania.

W medycynie oznacza to tworzenie bardziej niezawodnych modeli rozwoju białek, a co za tym idzie, chorób. Weźmy na przykład kinazy—są one kluczowe dla wielu procesów komórkowych i są celem dla licznych leków. Zrozumienie ich ewolucji pozwala na udoskonalenie tych terapii, co może poprawić wyniki leczenia pacjentów.

Ponadto, ulepszone drzewa ewolucyjne mogą wspierać badania wykraczające poza kinazy. Mogą pomagać w śledzeniu białek związanych z zaburzeniami genetycznymi, co prowadzi do lepszej diagnostyki lub terapii. Dzięki głębszemu zrozumieniu ewolucji białek, naukowcy mogą dostosowywać leczenie do genetycznego profilu jednostki lub przewidywać, jak choroby zareagują na nowe leki.

Włączenie struktury białek do badań medycznych stanowi obiecujący krok naprzód. Otwiera ono nowe możliwości badania złożonych cech i mechanizmów chorób, co w rezultacie prowadzi do postępów w opiece zdrowotnej.