Neue Beiträge zum Design of protein-protein interfaces

Hello,

Since I last wrote (a long time ago) we've made substantial progress in the design of protein interactions. We have developed a new methodology and tested it extensively in recapitulating known protein interactions as well as in the design of new interactions. In all of our tests the results have been very favourable, and most importantly, we now have a handful of designs that show specific binding towards their targets in experiments!

We're obviously very excited about the potential applications of this methodology for the design of inhibitors and binders of drug targets and other biomedically interesting proteins. The target that has most excited us is hemagglutinin from pandemic influenza strains, including of the swine and Spanish flu. This protein is a prime drug candidate and its structure with an antibody that neutralizes these strains of influenza has been solved. We are using our new methodology in order to compute binders of hemagglutinin that may be easier to mass produce than is the antibody. As might be expected, the complexity of designing a binder towards hemagglutinin surpasses that of other protein targets that we had previously attempted and therefore requires substantially more computational resources. We are hoping that with your contributions to ROSETTA@HOME we may obtain many putative inhibitors for experimental testing.

We have other targets in our pipeline that we are very excited about. The design simulations that we will send out will contain a description of the target protein, so for instance, the simulations pertaining to hemagglutinin will be labeled "design of an inhibitor of influenza hemagglutinin". We'll also update this thread with descriptions of other targets and the results of the simulations and experimental characterization. We're excited to see how many new solutions to this problem you will come up with!

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Hi all,

my name is Tim Whitehead and I've been a postdoc in the Baker lab for about a year. My projects deal with the prediction and design of protein-protein interfaces. In this thread, Sarel has explained the design problem for protein-protein interfaces. Progress in this area can drive the next generation of treatments against pathogens like Mycobacterium tuberculosis or Influenza.

I have been working with Sarel on the design and experimental characterization of designs that target disparate proteins on both pathogens. We have a couple of successes thus far, which we are extremely excited about, but need to have better and better designs to show the validity of our design approach.

In this thread, Sarel has explained why and how we are targeting Influenza by designing a protein inhibitor of a protein that is displayed on the surface of the virus.

For Tuberculosis, our task is slightly more difficult. TB is caused by a bacterium called Mycobacterium tuberculosis. The bacteria is encased in a waxy coating of mycolic acid, which hurts our body's ability to expell the bacterium (for more information, see http://en.wikipedia.org/wiki/Mycobacterium_tuberculosis).
Instead of designing an enzyme that could degrade the coating, we are targeting a protein that is involved in the `synthesis` of mycolic acid. You may have already seen BOINC descriptions that say "docking of designs against 2CGQ" - 2CGQ is the protein that we are trying to inhibit. I am hoping that your contribution from ROSETTA@HOME will give us the increased quality of our designs that we need. Thanks for the help!

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My name is Eva-Maria Strauch and I am one of the post-docs in the Baker lab working on the design of protein-protein interactions. I am very excited about having the possibility to run on R@H, thanks to your generous contributions! Protein design requires a lot of sampling since there are so many many different possibilities to be considered carefully. This will work out now faster with your help!

I am currently designing proteins to bind to a model system which we use to calibrate our computational protocols. This particular target is the back end of a human immune-system antibody (Fc fragment, which is what you will see under the work unit descriptions http://en.wikipedia.org/wiki/Fc_region). The cool thing about Fc is that nature provides us with several proteins that bind to it, hence it taught us very important lessons on how to design possible binding proteins to it. We now want to see whether we've figured this one out and can mimic nature's ability to come up with binders towards this target. Success will further contribute to the optimization of our protocols to generate several protein-based inhibitors to attack cancer and infectious diseases. Questions we want to answere with this design project are: How well do we perform in comparison with nature? and if we understood all the information we got out of those native interactions, are we able to produce several de novo binding proteins that mimic the atomic interactions seen with native interaction Fc has with different proteins? This project will contribute to our understanding of how proteins recognize one another. Promising designs will be experimentally verified and also further characterized to see how well we performed, and what was possibly missing that we should include into our computational design protocol.
Thanks again for your contribution!

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Ich bin Eva-maria Strauch und arbeite nun nach meiner Promotion im Baker Lab an der Anordnung von Protein-Protein Wechselwirkungen. Ich bin begeistert die Möglichkeit zu haben, mit R@H zu arbeiten - dank Ihrer großzügigen Spenden! Auf Grund so vieler verschiedener Möglichkeiten, die alle berücksichtigt werden müssen, verlangt die Proteinentwicklung viele Versuche. Durch Ihre Hilfe geht das jetzt schneller!

Derzeit entwickel ich Proteine, die an ein Modelsystem binden sollen, welches wir zur Kalibrierung unserer Berechnungen nutzten. Das ausdrückliche Ziel ist das hintere Ende eines Antikörpers des menschlichen Immunsystems (Fc Fragment, welches Sie in den Workunit-Beschreibungen sehen werden http://en.wikipedia.org/wiki/Fc_region). Das Tolle an Fc ist, dass uns die Natur verschiedene Proteine liefert die dort binden - und so uns lehrte, wie mögliche bindende Proteine auszusehen haben. Nun wollen wir sehen, ob wir die richtigen Schlussfolgerungen gezogen haben und die Natur nacheifern und Binder an dieses System entwickeln können. Der Erfolg hier wird es uns ermöglichen unsere bisherigen Protokolle zu optimieren und verschiedene proteinbasierende Inhibitoren erstellen, um Krebs und infektiöse Krankheiten zu bekämpfen. Fragen, die wir mit diesem Gestaltungsprojekt beantworten wollen, sind: Wir gut schlagen wir uns im Vergleich mit der Natur? Und wenn wir alle Informationen aus den natürlichen Wechselwirkungen verstanden haben, sind wir dann in der Lage verschiedene de novo Bindungsproteine zu kreieren, die die atomaren Wechselwirkungen haben, wie wir sie bei Fc mit verschiedenen Proteinen sehen? Dieses Projekt trägt dazu bei zu verstehen, wie Proteine einander erkennen. Vielversprechende Entwürfe werden experimentell bestätigt und genauer charakterisiert, um herauszufinden, wie gut wir mit dem Entwurf waren und was möglicherweise fehlte und wir in unser Berechnungsmodell einbauen sollten.
Danke noch einmal für Ihre Mitwirkung!

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Hi boincers,
Since I last wrote, Tim Whitehead (username taw) and I have spent a lot of time testing the anti-IL23 designs that you made. So far we have a promising hit, but in science as in life, the results are somewhat ambiguous. I'll keep everyone updated when things are more concrete, but there's hope that your number-crunching has made a bona-fide binder for IL23!

I've also started designing against a new target, called Insulin-like Growth Factor 1 (IGF1). IGF is a central regulator of the speed of cell division: many tumors have been linked to having too much IGF around. Interestingly, the when an organism's cells are globally told to divide more slowly, by inhibiting IGF, the animal actually lives longer! As they say, the candle that burns twice as bright, burns half as long. In fact, since IGF is closely related to insulin and energy metabolism, some people have theorized that the increases in life span from caloric restriction are actually a side-effect of crosstalk with IGF signaling. So anti-IGF therapies hold promise as both anti-cancer agents and as anti-aging therapies.

I'm very excited to see what designs you can come up with, and everything is in place to test them in the lab. Look for workunits that start with "igf", eg - "igfhum" or "igffn3". Thanks for your help!

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Hallo Boincer,
seit meinem letzten Post haben Tim Whitehead (Username taw) und ich einige Zeit darauf verwendet, die von euch erstellten anti-IL23 Designs zu testen. Bisher habe wir einen vielversprechenden Treffer, aber wie das im richtigen Leben und auch in der Wissenschaft halt so ist, sind die Resultate irgendwie noch nicht eindeutig. Ich werde euch auf dem Laufenden halten, sobald die Dinge konkreter werden, aber wir hoffen, das eure enorme Rechenpower einen sehr guten neuen Binder für IL23 gefunden hat!

Ich habe ebenfalls mit dem Design eines neues Zieles begonnen, dem sog. Insulin-ähnlichen Wachstumsfaktor 1 (IGF1). Der IGF ist ein zentraler Regulator der Zellteilungsgeschwindigkeit: man vermutet bei einigen Tumoren, dass sie von zu viel IGF in ihrer Umgebung beeinflusst werden. Interessanterweise aber leben Versuchstiere sogar länger, wenn man durch Inaktivierung des IGF die Zellteilungsgeschwindigkeit in ihren Körperzellen bremst. Die Wissenschaftler sagen, eine Kerze die doppelt so hell brennt, brennt halb so lange. Tatsächlich haben einige Leute die Theorie aufgestellt, dass, da der IGF eng mit dem Blutzucker- und Energiehaushalt zusammenhängt, die Verlängerung der Lebensspanne durch Reduzierung der Kalorienaufnahme ein Nebeneffekt der Wechselwirkung mit der Insulin-Signalisierung sein könnte. Deshalb verspricht man sich von anti-IGF Therapien sowohl Fortschritte bei der Forschung gegen Krebs, als auch bei Anti-Aging Therapien.

Ich bin sehr gespannt darauf, welche Design ihr uns zurücksendet, hier ist bereits alles vorbereitet, um diese im Labor zu testen. Haltet ausschau nach Workunits, deren Name mit "igf", eg - "igfhum" or "igffn3" beginnt. Danke für eure Hilfe!

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Hello,

my name is Rickard and I'm a visiting biotech student from Uppsala University (Sweden). I'm involved in a project aiming at creating proteins that bind to lysozyme. I'm being supervised mainly by Sarel, but I'm also getting help from the other postdocs in the lab. This work is the final part of my education, so it is great to be working in such an amazing group of people on this extremely interesting project.

While most of the others in the group are trying to design binders to therapeutically relevant targets, I am not. The protein I am working on, lysozyme, has for a long time been a favorite model protein among scientists. The reason is that it is very easy to work with, so there is loads of experimental data available. Of particular interest to us is the relatively large number of solved structures of lysozyme complexed with other proteins. This is extremely useful since we can learn a lot from looking at them. Nature has solved the binding problem in many different ways. It will be interesting to see if we can do something similar. By choosing an easy-to-work-with protein we make the biochemistry part of the project a little bit easier, and we are able to focus on testing and improving our design methodology. I would like to say that lysozyme, despite not being a pharmaceutical target, is an interesting protein to make a binder for. One reason is that lysozyme, just like many therapeutically relevant proteins, is an enzyme so if we can get a binder that inhibits its activity then it is likely that we can design inhibitors for other enzymes as well. At this point in time it is also the only enzyme that we are targeting in the lab.

Designing lysozyme binders with the humongous computational power that you are providing is very exciting! The results that Sarel, Jacob and the others have got from you have been very promising so I'm very much looking forward trying it out.

Thank you for helping out!

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Hallo,
Ich heisse Rickard, bin ein Biotech-Student von der Uppsala Universität in Schweden und kurz hier zu Gast. Ich beschäftige mich z. Z. mit einem Projekt welches versucht Proteine zu entwerfen, die sich an Lysozym binden. Ich werde meistens von Sarel beaufsichtigt, bekomme aber auch Hilfe von den anderen Postdoktoranden im Labor. Dies stellt somit den letzten Abschnitt meiner Schulung dar. Ich habe es hier so gut angetroffen betr. der fantastischen Leute und dem extrem interessanten Projekt.

Während der Gro?teil der Gruppe versucht Binder zu therapeutisch relevanten Zielobjekten zu designen, arbeite ich mit dem Protein Lysozym, welches schon seit langem von den Wissenschaftlern bevorzugt wird. Grund dazu ist, dass man sehr leicht damit umgehen kann und es davon gro?e Mengen von experimentellen Daten gibt. Was uns besonders interessiert ist die relativ gro?e Anzahl von bereits gelösten Strukturen verglichen mit anderen Proteinen. Das ist extrem hilfreich, denn wenn wir sie genau betrachten, lernen wir somit viel,. Da wir ein relativ einfach zu handhabenes Protein ausgesucht haben, geht uns der biochemische Arbeitsgang dann etwas leichter von der Hand und wir können uns aufs testen und auf die Verbesserung der Designmethodologie konzentrieren. Ich möchte dazu anmerken, dass Lysozym, obwohl kein pharmazeutisches Ziel, ein interessantes Protein ist, um dafür eine Bindung zu schaffen. Ein Grund dafür ist, das Lysozym, genau wie viele therapeutisch relevanten Proteine, ein Enzym ist, und wenn wir dafür einen Binder finden, der seine Aktivitat hemmt, dann wäre es möglich, dass wir auch Hemmstoffe für andere Enzyme designen können. Momentan ist dieses das einzige Enzym das für die Laborversuche ausgesucht wurde.
Lysozym-Binder mit der von euch gestellten riesigen Computerkraft zu designen ist eine aufregende Sache. Die Resultate, die Sarel, Jacob und andere von euch bekamen sahen sehr vielversprechend aus und ich freue mich schon darauf diese auszuprobieren.
Vielen Dank für eure Mithilfe!

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Hello,

As you've seen on David's thread a design from your Rosetta @ Home contributions is a tight binder of influenza's hemagglutinin protein making it a candidate to serve as an inhibitor and hopefully a therapeutic. This is exceptionally good news. Many thanks to all of the participants!

This news is making us all very excited of course and we are starting to think about the next steps. One promising avenue for future research is to use this computational technology to design specific inhibitors of proteins that are important regulators of cellular activity but where experimental research has been stymied by the lack of specific, non-toxic effectors. Let's take a few steps back and try to see the broader picture. Our understanding of molecular biology progresses through the identification of key players and systems in the cell and then by modulating these effectors and observing the results on cell viability and function. This process parallels the concept of reverse engineering of mechanical and electronic systems.

A major tool in this process involves the use of genetic knockouts. These are mutations to genes that disable a protein's function. Using this technique myriad gene functions have been described, including genes that are important tumor-suppressors or promoters, metabolite importers and regulators of cell size, form, and fate. But, gene knockouts are not very subtle tools and they often have far-reaching consequences on cell viability, making it difficult to interpret the results of the knockout experiment. For a beautiful and accessible description of the parallels between reverse engineering and molecular biology and where the difficulties lie, see "Can a Biologist Fix a Radio?" (Biochemistry (Moscow), Vol. 69, No. 12, 2004, pp. 1403-1406; protein.bio.msu.su/biokhimiya/contents/v69/pdf/bcm_1403.pdf).

One way to deal with these difficulties is by using specific inhibitors that are invoked at specific times to block a certain protein function rather than pulling the brakes on a protein from the cell's inception. The ideal inhibitor would selectively modulate one interaction without affecting other interactions, thus allowing a subtle study of the significance of interactions in the cell. Thus specific inhibitors, where they have been discovered and deployed, have yielded very important lessons on the function of proteins that are crucial in many cellular signaling pathways, to give but one example. But, these inhibitors are rare and very difficult to identify. We think that similar to the influenza binder, we should be able to use computational protein design to generate novel and highly specific protein inhibitors of important cellular players and help in elucidating their functions.

Over the next few weeks we will launch new jobs on Rosetta @ Home that target proteins where an inhibitor could help make progress in our understanding of cell biology. As we prepare each of these targets for Rosetta @ Home we will describe the rationale for pursuing them in this thread.

One of these targets is RhoA. This protein belongs to the family of oncogenic Ras proteins which are involved in cell division and regulation. RhoA is known to be a major player in cancer. As mentioned above, knocking out RhoA causes many different problems for cell viability. It is easy to understand why if you merely look at the number and variety of its interaction partners (see, http://en.wikipedia.org/wiki/RHOA)! By generating a specific inhibitor of RhoA we hope to enable probing the effects of its modulation at specific points in the living cycle of the cell and under different conditions -- studies that are nearly impossible to perform today.

Finally, I'd like to thank all of the participants in Rosetta @ Home for the immense boost in computational throughput over the past few weeks! Without the 40% increase in computational power it would have been impossible for us to work on these targets in parallel to the needs of the group who are working on CASP! Please keep these contribution levels!

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Hallo,
Wie bereits in David’s Thread erwähnt wurde, ist ein Design von euren Rosetta @ Home Beiträgen ein enger Binder des Grippehämagglutinin-Proteins und somit ein Kandidat, als Hemmstoff und hoffentlich als Therapeutikum zu dienen. Diese Nachricht ist au?ergewöhnlich erfreulich. Vielen Dank an alle Teilnehmer!

Diese Neuigkeit hat uns natürlich alle begeistert und wir beginnen nun über die nächsten Schritte nachzudenken. Die zukünftliche Forschung könnte in die Richtung gehen, die rechnerische Verfahrenstechnik zu nutzen, um spezifische Proteinhemmstoffe zu entwerfen, welche wichtige Regulatoren der Zellenaktivität sind, aber wo experimentelle Forschung durch Fehlen spezifischer, nichtgiftiger Effektoren gehindert wird. Lasst uns mal ein paar Schritte zurückgehen und uns das gro?e Ganze anschauen. Unsere Einsicht in die molekulare Biologie schreitet durch die Identifikation von Hauptakteuren und Systemen innerhalb der Zelle vor, und dann folgend, durch abstimmen dieser Effektoren und beobachten der Ergebnisse von Zellenlebensfähigkeit und -funktion. Dieser Prozess entspricht so etwa dem Konzept des Reverse Engineering von mechanischen und elektronischen Systemen.

Bei einem wichtigen Mittel in diesem Prozess handelt es sich um die Nutzung des genetischen Knockouts. Das sind Genmutationen, die die Funktion des Proteins ausschalten. Bei der Anwendung dieses Vorgangs sind eine Vielzahl von Genfunktionen beschrieben worden, inklusive Gene, die wichtige Tumorunterdrücker oder -förderer sind, Stoffwechseleinleiter und Regulatoren von Zellengrö?e, -form und -schicksal. Nur sind Gen-Knockouts nicht gerade feinsinnige Instrumente und haben oft weitreichende Auswirkungen auf die Zellenlebensfähigkeit, was die Auswertung dieses Experiments sehr schwierig macht. Eine wunderschöne und verständliche Beschreibung der Parallelen von Reverse Engineering und molekularer Biologie und die angegliederten Schwierigkeiten kann man hier nachlesen “Can a Biologist Fix a Radio?” (Kann ein Biologe ein Radio reparieren? (Biochemistry (Moscow), Vol. 69, No. 12, 2004, pp. 1403-1406; protein.bio.msu.su/biokhimiya/contents/v69/pdf/bcm_1403.pdf

Es besteht eine Möglichkeit mit diesen Schwierigkeiten fertigzuwerden und zwar darin, spezifische Hemmstoffe zu benutzen, die zu konkreten Zeiten aufgerufen werden bestimmte Proteinfunktionen zu blockieren, anstelle das Protein von Geburtsanfang an zu bremsen. Der ideale Hemmstoff würde nur eine ausgewählte Interaktion regulieren ohne andere davon zu betreffen und somit eine subtile Untersuchung von wichtigen Interaktionen in der Zelle ermöglichen. Somit haben uns spezifische Hemmstoffe, wo sie entdeckt und angebracht wurden, wichtige Erkenntnisse der Proteinfunktionen, die in vielen Zellensignalverläufen äu?ert wichtig sind, aufgezeigt, um nur ein Beispiel zu nennen. Nur sind diese Hemmstoffe selten und schwierig zu identifizieren. Wir sind der Meinung, dass wir, ähnlich wie beim Grippebinder, das rechnerische Proteindesign benutzen könnten um neue und hochspezifische Proteinhemmstoffe von wichtigen Zellenakteuren zu entwickeln und dabei helfen, ihre Funktionen aufzuklären.

In den nächsten Wochen werden wir bei Rosetta@Home neue Arbeit einführen, bei der Proteine angezielt werden, wo ein Hemmstoff dabei helfen könnte, Fortschritte in Zellbiologieerkenntnissen zu machen. Jedesmal, wenn wir diese Ziele für Rosetta@Home vorbereiten, werden wir unsere Gründe sie zu verfolgen, hier im Thread beschreiben.

Eines dieser Ziele ist RhoA. Dieses Protein gehört zur Familie der krebserregenden Ras-Proteine, die in die Zelldivision und –regulation einbegriffen sind. RhoA ist als einer der Hauptakteure beim Krebs bekannt. Wie schon oben erwähnt, bereitet das Knockout von RhoA der Lebensfähigkeit der Zelle viele Schwierigkeiten. Es ist besser zu verstehen, wenn man sich die vielen verschiedenen Interaktionspartner anschaut (sieh hier: http://en.wikipedia.org/wiki/RHOA Durch die Entwicklung eines bestimmten RhoA-Hemmstoffes erhoffen wir uns, die Auswirkungen dessen Anpassung während der Lebensphase der Zelle zu spezifischen Zeiten und unter verschiedenen Bedingungen untersuchen zu können – Studien, wie sie heutzutage fast unmöglich durchführbar sind.

Zum Schlu? möchte ich mich bei allen der bei Rosetta@Home Beteiligten für die immense Unterstützung der rechnerischen Verarbeitungmenge der letzten paar Wochen bedanken! Ohne den Anstieg von 40% an Rechenpower wäre es uns nicht möglich gewesen an diesen Zielen parallel zu der mit CASP beschäftigten Gruppe zu arbeiten. Bitte beteiligt euch weiterhin auf diesem Niveau!

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Posted 25 May 2010 18:14:16 UTC

I just wanted to update you on another project I have been working on and I am running on rosetta@home.

Enterohaemorrhagic and enteropathogenic E. coli strains (like O157:H7, http://en.wikipedia.org/wiki/E._coli_O157) are some of the most important food-borne pathogens in North America, Europe and Japan, and contribute worldwide to pediatric morbidity and mortality. You might have heart about the outbreaks in the States that involved green spinach, iceberg lettuce or ground beef.

In order to cause diarrhea, these bacteria attach to the intestines before they get into your body. For that they have developed a special anchor-hook system to stick to the cells of our guts just like Velcro. I am targeting this molecular mechanism to produce protein-based inhibitors that prevent bacterial attachment and thereby reduce or prevent their colonization of our guts.

Thus far, traditional approaches to neutralize this particular interaction have not been very successful. Neither antibodies nor small peptides have been efficiently produced that target the interface of this molecular
machinery. We think that our new methodology could facilitate the development of a new therapeutic against these bacteria. You will see several jobs that are called "design against intimin" or such.

Thanks for supporting us with your computer time! It is a great help!

Eva

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Ich wollte euch nur betr. eines anderen Projektes, an dem ich arbeite und auch auf rosetta@home laufen lasse, auf den neuesten Stand bringen.
Darmbluten verursachende und krankheitserregende Kolibakterienstämme (wie O157:H7, http://en.wikipedia.org/wiki/E._coli_O157) sind einige der bedeutendsten, durch Nahrungsmittel übertragene, Krankheitserreger in Nordamerika, Europa und Japan und tragen weltweit zur Kindererkrankung und - sterbensrate bei. Vielleicht habt ihr von den Ausbrüchen in Nordamerika gehört, die mit grünem Spinat, Eisbergsalat und Rinderhack zusammenhingen.

Um Durchfall zu bewirken und ehe sie in euren Körper eindringen, heften sich diese Bakterien an die Därme. Sie haben dafür ein spezielles Ankerhakensystem zum Anhaften an die Darmzellen entwickelt, genau verglichen mit Klettverschluss. Ich peile diesen molekularen Mechanismus an um Hemmstoffe zu erzeugen, die auf Proteinbasis das Anheften der Bakterien verhindern und somit die Besiedlung des Darms reduzieren oder gar verhindern.

Bislang waren traditionelle Methoden bei der Neutralisierung dieser speziellen Interaktion nicht erfolgreich. Weder Antikörper noch kleine Peptide, die die Grenzfläche dieses molekularen Vorgangs anpeilen, wurden effizient genug produziert. Wir sind der Meinung, dass unsere neue Arbeitsweise die Entwicklung einer neuen Behandlung gegen diese Bakterien ermöglicht. Ihr werdet einige Jobs sehen, die “design against intimin” (Design gegen intimin) oder so ähnlich heissen.

Vielen Dank, dass ihr uns mit Zeit auf euren Computern unterstützt! Es hilft uns sehr viel!

Eva

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We've started to design proteins against another exciting target called MDMX. MDMX is known to interact with one of the key tumor-suppressor genes, p53. p53 has such a central role in physiology that it has been called "guardian of the genome". MDMX inhibits p53 and causes its degradation through a complex mechanism. But, the specific role of MDMX in p53 inhibition is something of a mystery because a close homolog of MDMX called MDM2 is involved in very similar interactions with p53. The difficulty in deciphering the specific roles of MDMX lie in the fact that to date a specific inhibitor of MDMX has not been identified. That is, inhibitors of MDMX inhibit MDM2 to the same extent so that perturbing MDMX alone (and vice versa) is very difficult.

Our goal in this project is to design an inhibitor of MDMX that would not interact with MDM2. We plan to take advantage of subtle differences between the two proteins in order to design a protein that will be highly specific to MDMX. Hopefully with this protein in hand, research into the role of MDMX will gain a new and important tool.

Over the next few weeks I will submit jobs with the word MDMX in their title to Rosetta @ Home. I'm very excited to see what comes out!

In the meantime, here's some further reading for those who are interested in the intricacies of this important system:
http://en.wikipedia.org/wiki/Mdm2
http://en.wikipedia.org/wiki/P53
http://en.wikipedia.org/wiki/MDM4 (MDMX is also known as MDM4)

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Übersetzung: susanne@seti.germany

Wir haben mit dem Proteindesign in Bezug auf ein anderes aufregendes Zielobjekt mit Namen MDMX begonnen. MDMX reagiert bekanntlich mit einem der entscheidenden tumorunterdrückenden Genen p53.
p53 hat in der Physiologie solch eine zentrale Rolle, dass es der “Wächter des Genoms genannt wird”. MDMX unterdrückt p53 und verursacht dessen Zerfall durch komplexe Mechanismen. Doch ist die spezifische Rolle, die MDMX in der Unterdrückung von p53 spielt, noch etwas rätselhaft, denn eine verwandte chemische Verbindung von MDMX, MDM2 genannt, ist in eine ähnliche Interaktion bei p53 verwickelt. Die Schwierigkeit, die bestimmten Aufgaben von MDMX zu entziffern, liegt darin, dass bis heute kein spezifischer Hemmstoff des MDMX identifiziert wurde. Genau gesagt, dass Hemmstoffe von MDMX, MDM2 gleicherma?en hemmen, sodass es recht schwierig ist nur MDMX (oder umgekehrt) zu stören.

Unser Ziel in diesem Projekt ist es den Hemmstoff für MDMX zu designen, der nicht auf MDM2 einwirkt. Wir haben vor, von den kleinen Unterschieden zwischen den beiden Proteinen Gebrauch zu machen um ein Protein zu konstruieren, welches sich spezifisch auf MDMX bezieht. Mit diesem Protein dann hoffentlich unter Kontrolle, bekommt die Forschung der Funktion des MDMX ein neues wichtiges Instrument.

In den nächsten paar Wochen werde ich Jobs mit dem Zusatz MDMX im Titel an Rosetta@home abgeben. Ich bin schon gespannt was dabei herauskommt! Für diejenigen von euch, die sich für die Komplexität dieses wichtigen Systems interessieren, gibt es zusätzlichen Lesestoff: -
http://en.wikipedia.org/wiki/Mdm2
http://en.wikipedia.org/wiki/P53

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Posted 8 Jun 2010 1:44:14 UTC Mad Max

Only I went to ask about a new type of tasks, which drew my attention... And here is a ready description posted already. Excellent speed.
But the question still is: it is simple (short) protein? (But in wiki i found info about 490-amino acids, it is not short i think) Or improve of algorithm? This type of job (MDMX_ *) generates much more decoys for the same time, compared with other protein-protein tasks i saw before. From a few hundreds to 1200 decoys in only 2 hours (7200 sec) tasks at mid-level processor

Übersetzung: susanne@setigermany
Ich wollte nur mal nach einer der neuen Aufgaben fragen, auf die ich aufmerksam wurde …. Und hier wurde das bereits genau beschrieben. Das ging ja flott. Nur habe ich eine Frage: ist es ein einfaches (kurzes) Protein? (Aber im Wiki stand etwas über 490 Aminosäuren drin, das ist meiner Meinung nach nicht kurz). Oder ist der Algorithmus verbessert worden? Diese Jobs (MDMX_*) erzeugen, verglichen mit anderen Protein-Protein Aufgaben, in der gleichen Zeit viel mehr Falschziele (Decoys) als je beobachtet. Von ein paar Hundert bis zu 1200 Decoys in nur 2 Stunden (7200 Sek) Aufgaben mit einem durchschnittlich arbeitenden Rechner.

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Some of the newly developed protocols have phases which produce models rapidly, even for larger proteins. So entire lines of tasks are created which can scour the landscape and locate the major features of the terrain. Then this information can be used to create additional lines of tasks which focus on the points of highest interest.

You are correct, these tasks run "fast" on everyone's machine, as compared to other typical tasks anyway. So the credit per hour of CPU time should be in line with other tasks. Since the models are relatively easier (then models for other tasks) for a machine to produce, each is granted less credit.

I believe those were the main questions you had. If I missed it, let me know.

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Übersetzung: susanne@seti.germany

Einige der neu entwickelten Protokolle haben Phasen, die sehr schnell die Vorlagen erzeugen, auch für grö?ere Proteine. Ganze Reihenfolgen von Aufgaben werden erzeugt, die den Grundboden abtasten und besondere Merkmale des Terrains orten. Danach können diese Informationen dazu benutzt werden, weitere Linien zu ziehen, die sich dann auf die Hauptmerkmale mit grö?tem Interesse konzentrieren.

Du hast recht, denn diese Aufgaben laufen auf allen Rechnern “schnell”, im Vergleich zu den sonstigen Aufgaben. Somit sollte der Kredit pro Stunde des CPU Einsatzes im Einklang mit anderen Aufgaben sein. Da sich die Vorlagen relativ einfach (verglichen mit Vorlagen für andere Aufgaben) vom Rechner erzeugen lassen, gibt es für jede davon weniger Kredit.
Ich glaube das war das Wichtigsten deiner Fragen. Lass es mich wissen falls ich etwas ausgelassen habe.

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Thanks for your feedback! Mod.Sense's replies on the conformational sampling is very accurate. With regard to the size of the protein, you are right that MDMX is a much larger protein than what we are modeling in these design trajectories. What we are interested in is the interaction surface of MDMX with p53. That is (thankfully) a very small domain allowing us to do things more quickly and efficiently.

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Übersetzung: susanne@seti germany

Danke für dein Feedback! Mod.Sense’s Antworten betr. der konformativen Probenahme ist sehr präzise. Was die Grö?e des Proteins angeht, hast du Recht, dass MDMX ein viel grö?eres Protein ist, als das, was wir in diesen Designkurven modellieren. Woran wir interessiert sind ist lediglich die Wechselwirkungsfläche von MDMX mit p53. Das ist (glücklicherweise) ein sehr kleiner Bereich, was uns erlaubt, Dinge schneller und gründlicher zu erledigen.

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Thank you. Now it is clear from this acceleration comes. Due to the possibility of modeling is not all the protein completely, but only the most important (for the current study), part of it.

2 Sarel
And yet another question. I am not a scientist, so this may seem silly, but as a result of observing the process of calculations I had the idea.
It concerns the limit of 500 steps in modeling protein-protein including the last MDMX. It is clear that the shorter limit is introduced to speed up processing. And in most cases it seems to be enough - a graph of energy usually manages to "find minimum" for these 500 steps and more just jumping around him.

But periodically I see a model in which the energy almost continuously go down, but the simulation of the same breaks at the limit of 500 steps. (Obviously not a straight line, but with variations here and there, but the overall trend is absolutely clear - down) Though if given the additional steps would be found a configuration with a much lower energy. And since this model does not differ from the total mass, because its calculation was stopped before she could reach its minimum. Simply increasing the number of steps are not very effective way, because it increase the use of computing resources in times (or reduce the number of models with fixed resources), for 5% of models (about as much on my observations do not manage to reach the "saturation") is not effective. (Though perhaps this is the most valuable model, so that theoretically could be more valuable than the other 95%)

But what if instead of a fixed hard limit on the number of steps to use a dynamic limit is based on "delta energy" criteria? Ie compare the minimum energy found suppose the last 100 steps (for example, concrete value must be chosen experimentally), with previous values. If there is some improvement, then give the model additional steps, and so until the reduction of energy does not stop. The fixed limits (in particular number of steps) are also needed, but only as a acceptable framework - minimum (say cover those 500) and maximum (it should be big enough, but within reasonable limits. To finish on time "bad model", without waiting for the activation of watchdog).

Perhaps this idea has already been tried before? Then it would be interesting to know the results and why abandoned.

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Danke schön. Jetzt weiss ich woher die Beschleunigung kommt. Das Protein wird nicht im Ganzen, sondern nur zum Teil (für die derzeitige Untersuchung) modelliert.
2. Sarel
Und trotzdem noch eine Frage. Ich bin kein Wissenschaftler, somit mag dieses unsinnig klingen, aber meinen Beobachtungen der Berechnung folgend hatte ich diese Idee: - Es betrifft die Begrenzung der 500 Arbeitsschritte beim Protein-Protein Modellieren, inkl. des letzten MDMX. Es ist klar, dass das kürzere Limit dazu da ist das Rechnen zu beschleunigen. Und in den meisten Fällen reicht das auch – eine Energiegrafik bringt es normalerweise zustande für diese 500 Schritte das ‘Minimum zu finden’ mit weiteren, die sich alle drum scharen.
Doch ab und zu sehe ich ein Modell, wo sich der Energiewert ununterbrochen senkt, doch endet die Simulation am Ende der 500 Arbeitsschritte. (Natürlich keine gerade Linie, aber mit Variationen hier und da, aber der Gesamttrend ist klar zu sehen – abwärts). Jedoch würde bei Zuteilung von extra Arbeitsschritten eine Anordnung mit viel niedrigerem Energiewert gefunden werden, auch da dieses Modell nicht von der Gesamtmasse abweicht und die Berechnung vor Erreichen des Minimums beendet wurde. Einfach die Anzahl der Arbeitsschritte zu erhöhen wäre keine effective Weise, denn das würde die Computerresourcen für 5% der Modelle zeitlich erhöhen (oder bei festgelegten Resourcen, die Anzahl von Modellen reduzieren) und nach meinen Beobachtungen erreichen 5% der Modelle die Sättigungsstufe nicht, somit wäre dies eben nicht effektiv, obwohl es sich dabei wohl um dasjenige Modell handelt, welches theoretisch wertvoller wäre als die anderen 95%.
Wie wäre es, wenn, anstelle der begrenzten Anzahl an Arbeitsschritten, ein dynamisches Limit benutzt würde, das auf ‘Delta-Energie’ basiert? Zum Beispiel: - vergleiche die gefundene Minimalenergie der vielleicht letzten 100 Schritte (der konkrete Wert sollte z.B. experimentell gewählt werden), mit vorhergegangenen Werten. Bei einer Verbesserung gebt dem Modell so lange extra Arbeitsschritte bis keine weitere Energiesenkung festgestellt wird. Die festgelegten Limits (besonders die Anzahl an Arbeitsschritten) sind auch notwendig, aber nur innerhalb eines akzeptablen Rahmens – minimal (sag, umfassen die 500) und maximal (sollten gro? genug sein, aber innerhalb akzeptabler Begrenzungen liegen) um zeitlich fertig zu werden als “‘schlechtes Modell” ohne auf den Watchdog warten zu müssen).
Vielleicht wurde diese Idee schon einmal ausprobiert? Dann wäre es interessant die Ergebnisse zu erfahren und den Grund, warum sie abgeschafft wurde.

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That's a very good question! With respect to the ProteinInterfaceDesign simulations, on Rosetta @ Home our goal is to scan the vast conformational-sequence space in order to get good leads. Sampling for those is then intensified on our own machines where we can run high-memory trajectories for longer. So, in a sense we are implementing a primitive version of your suggestion. During energy minimization, by the way, we have exactly this delta energy criterion that you mention as a stopping condition.

What you are suggesting is actually being attempted now in a more sophisticated form than what I mentioned above by some of the people on the Rosetta team for structure prediction of very large proteins, where very many trajectories are run, clustered and the best few are then intensified. From what I've seen this is an extremely promising direction of research so let's keep our fingers crossed for it!

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Das ist eine sehr gute Frage! Was die ProteinInterfaceDesign Simulationen betrifft, ist es das Ziel bei Rosetta@home, den ausgedehnten konformationellen Sequenzraum nach guten Anhaltspunkten abzutasten. Die Stichprobenprüfung wird dann mit unseren eigenen Maschinen verstärkt, wo wir Zielkurven mit hoher Speicherkraft länger verfolgen können. In diesem Sinne machen wir von einer primitiven Version deines Vorschlags Gebrauch. Übrigens, während der Energiesenkung haben wir die von dir erwähnte Delta Energie als eine der Beendigungsbedingungen eingesetzt.
Was du vorgeschlagen hast wird momentan in einer etwas komplexeren Art vom Rosetta Team für Strukturvorhersagen von sehr gro?en Proteinen versucht, wobei viele Zielkurven erzeugt, gruppiert und die besten davon dann verstärkt werden. Was ich davon bisher gesehen habe deutet auf eine extrem erfolgsversprechende Forschungsrichtung hin, dafür Daumen drücken!

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moody - Posted 24 Jun 2010 21:16:00 UTC

Hello,

My name is James Moody and I am a new graduate student in the Baker lab. I am working on protein-protein interface design and am excited to have the help of all of the participants of Rosetta@home!

Right now I am working on designing a protein to bind to a regulatory molecule called EED. EED works with other proteins in our cells to control which parts of our DNA will be used to control the cell and which parts will be silenced (turned off). EED is thought to work by bringing other proteins together and is part of a larger protein machine called the Polycomb Repressive Complex 2 (PRC2). PRC2 helps to ensure, for example, that we have the right number of arms and legs and that they are in the right place on our bodies (by controlling our Hox genes).

Scientists are working to better understand how EED works to control the activity of our DNA and its link to things like stem cells, development, and cancer. To do this, we need a way to interrupt the normal function of EED. This is especially difficult since there are currently no drugs that block EED function. An engineered protein would be able to prevent EED from sticking to one of its binding partners (histone tails) and could be turned on and off at will by the researcher. It is hoped that such a protein would allow researchers to carry out new experiments on EED that were impossible before.

Engineering this novel interaction with EED into another protein requires computationally screening through as many as possible of a billion possibilities, evaluating each protein for how tightly it sticks to EED, and then redesigning the new protein to stick even better. Such a task would be impossible without the help of Rosetta@home participants!

Thank you so much for lending yourselves to participate in this project. Things that I send to rosetta@home are tested first on our machines and then on a subset of Rosetta@home participants to ensure that they don't cause any problems for you. Please don't hesitate to ask if you have questions, feedback, or see errors.

If you would like to learn more about EED or related topics, the following webpages might be helpful!

http://en.wikipedia.org/wiki/Polycomb-group_proteins
http://en.wikipedia.org/wiki/EED
http://en.wikipedia.org/wiki/Histones
http://en.wikipedia.org/wiki/Nucleosome
http://en.wikipedia.org/wiki/Hox_genes

--James

Übersetzung: -

Hallo,
Ich hei?e James Moody und bin ein neuer Student im Baker Labor. Ich arbeite am Design der Protein-Protein-Übergangsstelle (Interface) und bin begeistert, die Hilfe von allen Mitwirkenden von Rosetta@home zu haben!
Momentan beschäftige ich mich damit Proteine zu designen, die sich an ein regulierendes Molekül binden, dass sich EED nennt. EED arbeitet mit anderen Proteinen in unseren Zellen um zu bestimmen, welche Teile des DNA zur Zellensteuerung benutzt und welche stillgelegt (abgeschaltet) werden. Es wird angenommen, dass EED dadurch wirkt, dass es andere Proteine zusammenführt und Teil einer grö?eren Proteinmaschinerie ist, die sich Polycomb Repressive Complex 2 (PRC2) nennt . PRC2 hilft beispielsweise zu gewährleisten, dass wir die korrekte Anzahl von Armen und Beinen an der richtigen Körperstelle haben (durch Kontrolle unserer Hox Gene).
Wissenschaftler arbeiten daran EED besser zu verstehen was die Kontrollaktivität unseres DNA betrifft und die Verbindung zu Sachen wie Stammzellen, Entwicklung und Krebs. Um das zu erreichen, müssen wir einen Weg finden die normale Funktion von EED zu unterbrechen. Das ist besonders schwierig, da es z. Z. keine Medikamente gibt, die die EED Funktion blockieren. Ein konstruiertes Protein würde imstande sein das Anheften des EED an die Bindungspartner zu verhindern (Histone Ausläufer) und könnte vom Forscher gezielt an- und ausgeschaltet werden. Es wird erhofft, dass solch ein Protein den Wissenschaftlern erlaubt, neue, bisher nicht denkbare Experimente mit EED durchzuführen.
Dieses neue Zusammenspiel mit EED in ein anderes Protein einzuführen benötigt rechnerische Überprüfung und zwar so viel wie möglich der Billionen von Möglichkeiten; dabei jedes Protein beurteilen in wie eng es an EED haftet und dann das neue Protein erneut zu konstruieren, damit es noch besser haftet. Solche Aufgaben wären ohne die Hilfe von rosetta@home Mitwirkenden nicht möglich!
Vielen Dank, dass ihr euch für dieses Projekt engagiert. Die Aktivitäten, die ich an rosetta@home schicke, werden zuerst auf unseren Maschinen getestet und danach mit Hilfe einer Teilmenge von Rosetta@home Mitwirkenden, um sicher zu sein, dass wir euch keine Schwierigkeiten bereiten. Bitte haltet mit Fragen und Feedback nicht zurück, oder schaut unter errors (Fehler).
Solltet ihr über EED oder verwandte Themen noch mehr wissen wollen, betrachtet bitte die folgenden Webseiten, die hilfreich sein könnten!

http://en.wikipedia.org/wiki/Polycomb-group_proteins
http://en.wikipedia.org/wiki/EED
http://en.wikipedia.org/wiki/Histones
http://en.wikipedia.org/wiki/Nucleosome
http://en.wikipedia.org/wiki/Hox_genes

James

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Posted 3 Jul 2010 20:57:20 UTC _strauch

Hi everyone,
I am working on another cool project that aims to generate a new molecular tool to dissect bacterial cell division. In order to propagate, cells need to divide. Separation of two daughter cells from a single cell is quite a complicated event that involves a fine-tuned and concerted molecular machinery. It requires figuring out where to actually draw the line, the assemble of several different proteins into one “divisosome” that will eventually perform the physical separation, and of course on top of all this, the cell needs to keep track of the DNA so that each cell gets its own copy. So it is imaginable that this is a fairly complicated happening.

Bacterial and mammalian cells are very similar in some parts of this event, but also very divergent in others. Of course, it is important to understand both. In mammals, uninhibited cell division results in cancer, but inhibited cell division can effect your body’s ability to regenerate. By knowing the difference between the mammalian and bacterial systems, one might be able to target bacterial cells specifically for new therapeutics without hurting mammalian cell division. The goal of this project is to produce molecular tools that help to analyze the complexity of the bacterial divisosome.

To picture cell division, you could imagine, one would take a string around a cell, pull and thereby separate the cell. Now you just have to imagine that the cells are actually making the string inside of themselves. They make a huge polymer (sort of like PVC). To get this molecular string, they polymerize several units of a protein that is similar between bacterial and mammalian cells, but one of the differences is the machinery it uses to coordinate this polymerization. Hence, one of my first targets of the cell division apparatus is a protein that is important for the localization of the polymer (aka string).

Thanks for your support! This wouldn’t be possible without your help.

/Eva

Übersetzung: -

Seid alle gegrü?t,
Ich arbeite an einem anderen coolen Projekt welches anstrebt, ein neues molekulares Werkzeug zu erzeugen um die bakterielle Zellenteilung zu analysieren. Um sich fortpflanzen zu können, müssen sich Zellen teilen. Die Trennung von zwei Tochterzellen von einer Einzelzelle ist ein ziemlich kompliziertes Ereignis, das einen gut abgestimmten und gemeinsamen molekularen Mechanismus umfasst. Die Anforderung besteht darin herauszufinden, wo genau man die Grenze ziehen muss, die Zusammenstellung von verschiedenen Proteinen zu einem “divisosome”, welches letztendlich die körperliche Trennung vollziehen wird, und darüber hinaus gehört natürlich dazu, dass die Zelle den Überblick über das DNA behalten muss, sodass jede Zelle ihre eigene Kopie bekommt. So kann man sich vorstellen, dass das ein ganz schön komplizierter Vorgang ist.

Die Zellen von Bakterien und Säugetieren sind sich in einigen Teilen dieses Geschehnisses ähnlich, jedoch widerum sehr unterschiedlich in anderen. Natürlich ist es wichtig beide zu kennen. In Säugetieren resultiert die ungehemmte Zellteilung als Krebs, jedoch kann die kontrollierte Zellteilung die Erneuerung eures Körpers herbeiführen. Indem man den Unterschied zwischen Säugetier – und bakteriellen Systemen kennt, könnte man bakterielle Zellen für neue Hilfsmittel anpeilen ohne der Säugetierzellteilung zu schaden. Das Ziel dieses Projektes ist es, molekulare Werkzeuge zu produzieren, die die Vielschichtigkeit der bakteriellen “divisosome” analysieren.

Zellteilung kann man sich so vorstellen, als wenn man um die Zelle einen Faden legte, daran zöge und somit die Zelle teilte. So, und nun braucht ihr euch nur vorstellen, dass die Zellen in der Tat diesen Faden in sich selbst erzeugen. Sie machen eine Riesenmenge Kunststoff (wie PVC). Um den molekularen Faden zu bekommen, verwandeln sie einige Teile eines Proteins, das den bakteriellen - und Säugetierzellen ähnlich ist, nur liegt der Unterschied am Mechanismus, den sie zur Kunststofferzeugung einsetzen. Demzufolge ist eines meiner ersten Zielobjekte des Zellteilungsmechanismusses ein Protein, dass für die Ortung des Kunststoffes (auch bekannt als Faden) wichtig ist.

Vielen Dank für eure Hilfe! Dieses wäre ohne eure Hilfe nicht möglich.
/Eva

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Sarel’s Message 67031 - Posted 28 Jul 2010 18:49:10 UTC

One of the most important ways in which molecular biologists learn about the functions of protein systems in the cell is by introducing mutations to the protein and seeing what the effects on cellular functions are. This method is extremely powerful but carries the risks that damage will be indiscriminate and the functional readout would be convoluted by many different effects. A more refined way of perturbing cellular functions would be to inhibit a specific interaction within the cell, keeping all other interactions, including of the target protein, intact. Such specific inhibition is more subtle and reduces unwanted effects, and indeed specific inhibitors of cellular pathways accelerate advances in our understanding of cell physiology.

The design of protein inhibitors promises to take this approach and make it widely available to systems that have been recalcitrant to the development of specific inhibitors to date. Since protein interactions have very large surface areas we can design inhibitors that would be exquisitely specific to the target protein as we've done for influenza hemagglutinin. In a posting above, I mentioned that we're designing proteins that would inhibit MDMX but not MDM2, despite very close homology between the two proteins.

A new protein target that we're interested in is called ERGIC-53. A complex between ERGIC-53 and another protein called MCFD2 has been shown to be an important cargo receptor that shuttles proteins between various compartments in mammalian cells. Even though the complex has been extensively studied major questions about its function remain unanswered, among which are how the complex interacts with its cargo proteins. A specific inhibitor of the interaction between ERGIC-53 and MCFD2 will provide a way to control the formation and dissociation of the cargo receptor in a time-controlled manner, decreasing unwanted effects, and hopefully increasing our understanding of this important system.

I should mention that mutations in either ERGIC-53 and MCFD2 have been identified in human populations and cause an inherited bleeding disorder. For more information on this link between the cargo receptor and disease, please see
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1895703/

Over the next few weeks I will submit workunits with different strategies for designing anti-ERGIC proteins. Thank you very much for your contributions to this project!

Übersetzung

Eine der wichtigsten Methoden mit der Molekularbiologen über die Funktionen von Proteinsystemen erfahren besteht darin, dem Protein Mutationen zuzufügen um dann zu sehen, welche Effekte sie auf die Zellfunktionen haben. Diese Methode ist extrem leistungsstark, trägt aber das Risiko, dass der Schaden willkürlich sein wird und die Funktionsauslese durch viele verschiedene Effekte verschachtelt sein könnte. Eine feinfühlendere Methode die Zellfunktionen anzuregen wäre, innerhalb der Zelle eine bestimmte Reaktion zu hindern, dabei aber alle anderen Interaktionen beizubehalten, inkl. die des Zielproteins. Solch eine spezifische Unterdrückung ist geschickter und verhindert ungewünschte Effekte, und überhaupt, spezifische Hemmstoffe der Zellsysteme treiben das Verständnis der Zellphysiologie voran.

Das Design von Proteinhemmstoffen wird sich dieser Methode für diejenige Systeme bedienen und sie dort allgemein erhältlich machen, die bis jetzt hartnäckig auf die Entwicklung spezifischer Hemmstoffe reagiert haben. Da Proteininteraktionen gro?e Oberflächen beanspruchen, können wir Hemmstoffe designen, die vorzüglich spezifisch auf das Zielprotein zugeschnitten wären, genauso wie wir es für Grippe Hämagglutinin gemacht haben. Im vorhergegangenen Post (vom 5. Juni) (siehe dieser Thread v. 13.6./ 19.28Uhr) erwähnte ich, dass wir Proteine designen, die MDMX, aber nicht MDM2 hemmen würden, trotz sehr verwandter Homologie zwischen den beiden Proteinen.

Ein neues Proteinziel an dem wir interessiert sind, hei?t ERGIG-53. Ein Komplex zwischen ERGIC-53 und einem anderen Protein mit Namen MCFD2 ist als wichtiger Lastempfänger identifiziert worden , welches Proteine zwischen verschiedenen Abteilen der Säugetierzellen hin und her pendelt. Obwohl der Komplex bereits weitläufig untersucht wurde, bleiben viele Fragen auf dessen Funktion unbeantwortet, darunter die Frage wie der Komplex und Lastproteine miteinander reagieren.

Ein spezifischer Hemmstoff der Interaktion zwischen ERGIC-53 und MCFD2 wird einen Weg bahnen, die Formation und Dissoziation der Lastempfänger in einer zeitlich überwachten Studie zu kontrollieren, dabei ungewünschte Effekte zu vermindern und hoffentlich unser Verstehen dieses wichtigen Systems zu erhöhen.
Ich sollte hier erwähnen, dass Mutationen in entweder ERGIC-53 oder MCFD2 in der menschlichen Bevölkerung identifiziert wurden und eine vererbte Blutungsekrankung bewirken. Für weitere Informationen zwischen Lastempfänger und Krankheit, schau bitte hier: - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1895703/

In den nächsten paar Wochen werde ich WUs mit verschiedenen Strategien einreichen um anti-ERGIC Proteine zu designen. Ich danke euch sehr für eure Beteiligung bei diesem Projekt!

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Sarel: Message 67671 - Posted 9 Sep 2010 23:43:11 UTC

One of the most thrilling directions of research for protein-interface design is generating binding proteins for use as diagnostics in developing countries. The aim here is to develop materials for an early-detection kit, where the materials are cheap and robust enough to last for months or years without refrigeration. Diagnostics kits are typically comprised of antibodies, which are often expensive to mass produce and sometimes deteriorate over long periods of time. We believe that redesigning small stable proteins as binders would provide proteins of the necessary qualities to significantly improve the usefulness of diagnostics.

Our first target with a possible diagnostic application is the envelope protein of dengue virus. Dengue is a mosquito-borne virus that is widespread in the tropics and causes debilitating fever and death. Early-detection kits are extremely important because dengue-infected individuals should be protected from mosquito bites to cut off the spread of disease in their community.

Over the next few weeks I will submit design trajectories to Rosetta @ Home which will be labeled "Dengue binder design". I'm looking forward to seeing the binders that your computers will crunch this time!

To read more about dengue please see:
http://en.wikipedia.org/wiki/Dengue_fever

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Übersetzung: von Susanne seti@germany
Sarel: Message 67671 - Posted 9 Sep 2010 23:43:11 UTC
Eine der aufregendsten Richtungen der Protein-Interface Designforschung ist es, für Entwicklungsländer bindene Proteine zur Diagnostik zu entwickeln. Das Ziel ist hier, Materialien für einen Früherkennungssatz zu entwickeln, wobei er billig sein und Monate oder Jahre lang ohne Kühlung halten sollte. Diagnostiksätze bestehen normalerweise aus Abwehrstoffen, deren serienmä?ige Herstellung oft zu teuer ist und die manchmal über einen längeren Zeitraum hinaus verderben. Wir sind der Meinung, dass, wenn stabile Proteine als Binder neu entworfen werden, sie Proteine der benötigten Qualität bereitstellen und somit die Nützlichkeit der Diagnostik bedeutend verbessern.

Unser erstes Ziel einer möglichen Diagnostikanwendung ist das umhüllende Protein des Dengue Virus. Dengue ist ein vom Moskito übertragener Virus, der in den Tropen weitverbreitet ist und schwächendes Fieber und anschlie?enden Tot bewirkt. Früherkennungssätze sind besonders wichtig, denn Dengue infizierte Personen sollten von den Moskitostichen beschützt werden um die Verbreitung der Krankheit innerhalb ihrer Gemeinde zu verhindern.

Im Laufe der nächsten paar Wochen werden wir Designbahnkurven für Rosetta einreichen, die wie folgt beschriftet sein werden “Dengue-binder-design” (Denguebinderdesign). Ich freue mich schon darauf zu sehen, was für Binder eure Computer dieses Mal crunchen werden.

Mehr über Dengue kann hier gelesen werden:
http://en.wikipedia.org/wiki/Dengue_fever

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Hello,

As you may have read on David's blog we've had a lot of exciting developments on the influenza hemagglutinin front lately, including a crystal structure confirming one of the designs and biochemical data with respect to another that show that the protein inhibits the action of hemagglutinin. Hopefully this means that the proteins can serve as platforms for the development of therapeutics and diagnostics for many different flu types. More broadly, the thought that protein design could produce proteins that are as useful as antibodies is a sign of the field's maturity. I'm very pleased to mention also that both of these designs, and in fact 80% of the designs we generated in the hemagglutinin project came from your computers on Rosetta @ Home. This project has been so complex that without your amazing resources it would have been impossible to get working binders.

On a related issue, we're designing more putative binders of RhoA, so you will see more design jobs labeled "design of inhibitors of RhoA". I previously introduced RhoA in entry:
http://boinc.bakerlab.org/forum_thread.php?id=4477&nowrap=true#66178

Many thanks! Sarel.

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Hallo,
Wie ihr vielleicht schon in Davids Blog gelesen habt, hatten wir in letzter Zeit eine Menge aufregender Entwicklungen betr. des Grippehämagglutinin, einschlie?lich einer Kristallstruktur, die eines der Designs bestätigt, und biochemische Daten betr. eines anderen, die aufzeigen, dass das Protein die Aktion des Hämagglutinin hemmt. Wir hoffen, dass das bedeutet, dass die Proteine als Plattform für die Entwicklung von Therapien und Diagnostika vieler unterschiedlicher Grippetypen dienen können. Weitläufiger gesehen: - nur der Gedanke, dass Proteindesign Proteine erzeugen könnte, die als Antikörper genutzt werden könnten, zeigt die Reife dieses Bereiches an. Es freut mich auch zu erwähnen, dass beide Designs und tatsächlich 80% der von uns erzeugten Designs im Hämagglutinin Projekt von euren Computern bei Rosetta@Home stammen. Dieses Projekt hat sich als so komplex erwiesen, dass es uns ohne eure erstaunlichen Einsatzmittel unmöglich gewesen wäre, funktionierende Binder zu bekommen.
In einer verwandten Angelegenheit designen wir vermeintliche Binder von RhoA, soda? ihr mehr Designaufgaben sehen werdet, die “design of inhibitors of RhoA” (Design von RhoA Hemmstoffen) benannt sind. Ich hatte vor einiger Zeit RhoA in diesem Beitrag vorgestellt:
http://boinc.bakerlab.org/forum_thre...rap=true#66178
Vielen Dank! Sarel.

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I remember seeing an article saying that a certain important virus used a cluster of three of a certain protein for entering human cells, and normally had the rest of its envelope arranged to hide this cluster. Also, single instances of this protein appeared elsewhere on its envelope, perhaps to allow the body's natural defenses to bind where they wouldn't harm the virus.

Unfortunately, I've lost the link to where I found it, or I'd insert that link here. I'll keep trying to find it again, so you can consider whether it's practical to design a protein that binds to clusters of three of the virus's protein, but not to single instances.

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Could be one of these, but the others look related as well:

http://www.rkm.com.au/VIRUS/Influenza/Swine-Flu.html

http://www.biomedcentral.com/1472-6807/9/62/figure/F5

http://vir.sgmjournals.org/cgi/content/full/88/12/3209

http://www.biomedcentral.com/1472-6807/9/62

The hemagglutinin protein, which you've done some work on already.

The influenza virus.

If the hemagglutinin protein is safe enough without the rest of the virus, you could also consider binding clusters of three of them at the right distance, in order to use the clusters as a vaccine.
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To our awesome Rosetta@Home contributors:

At the beginning of 2012 we told you that it looked like eight designed proteins stuck to EED as desired. Further experiments showed us that of our eight initial hits, only two were real, and those two proteins were too weak to be improved with laboratory techniques. We've gone back to the drawing board, using more aggressive modeling techniques to design better binding proteins to mimic Ezh2. It turns out that no known protein structure is similar enough to the Ezh2 binding helix to allow us to simply transplant key amino acids from Ezh2 to a new host protein, as we tried before. What were doing now is making new proteins from scratch that have the exact shape that we need to mimic Ezh2. The "EED" runs you'll now see on Rosetta@Home are structure prediction of designs to see if they have the desired curvature when Rosetta folds them up. Thanks again for all of your donated computer time!

For those new to this thread/message board, here is what I wrote previously about the EED project:

The second of these interactions involve a protein called EED and another called Ezh2. If you think about DNA as a ladder, then each of our cells has about six billion rungs worth of ladder. In order to keep all of that DNA from getting hopelessly tangled, our cells keep it on little spools, called histones, when not in use. Think of this like a massive film archive. It turns out that there is a lot of DNA that never gets used, so the cells put special flags on those spools (histones) that say something like "never use this section of DNA". EED is a large protein that attaches to those flags and brings along Ezh2, a "flagging machine" for the ride. EED makes sure that Ezh2 adds flags to histones that are supposed to get them, and not to histones carrying DNA the cell actually wants to use. Some cancer cells reduce the amounts of EED or Ezh2 to prevent flagging of DNA regions that they want to use to take over our bodies. Other cancer cells expand the amounts of EED or Ezh2 to flag DNA regions that are getting in the way. Scientists are working hard to better understand how EED, Ezh2, and friends work in normal cells and what goes wrong in cancer cells. Some are trying to develop drugs that prevent Ezh2 from attaching to EED. This means that the drugs have to stick to EED more tightly than Ezh2. Although Ezh2 attaches relatively loosely to a large patch on the surface of EED, their aren't any drugs yet available that do what we want.

I'm trying to make proteins that will do the same job. I used Rosetta@home to design a set of proteins that mimic Ezh2 in order to block it from attaching to EED. Just to give you a sense of how much computing I need for a project like this, I submitted just under two million work units to Rosetta@home, and donor's computers ran my protocol just under a billion times to give me about 54 designs to look at, from which fourteen were suitable for testing. This took about a month to run on Rosetta@home. From initial experiments, it looks like eight of the designs stick to EED, and one in particular sticks three times better than the Ezh2 found in our cells. Now I'm working to improve the best design at the lab bench and hope to send it to co-workers for testing in living cells. There's still a lot of work to be done to make sure that everything is working right with this design, but I want to give a big thank-you to all of you who donated your computer time to make this possible! For more information about EED, Ezh2, and related proteins, please visit:

<http://en.wikipedia.org/wiki/EED>
<http://en.wikipedia.org/wiki/SUZ12>
<http://en.wikipedia.org/wiki/EZH2>
<http://en.wikipedia.org/wiki/PRC2>
<http://en.wikipedia.org/wiki/Polycomb-group_proteins>

Work units for this project carried the word "EED" in their name.

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An unsere fantastischen Rosetta@Home Mitwirkenden:
Anfang 2012 teilten wir Euch mit, dass es den Anschein hatte, das acht konstruierte Proteine wie gewünscht an EED anhafteten. Weitere Experimente zeigten uns, dass nur zwei von den anfänglich acht Zielobjekten wirklich zutrafen und diese zwei Proteine waren zu schwach um mit Labortechnik verbessert werden zu können. Wir haben noch einmal von vorne angefangen, wenden aggressivere Modeltechniken an um besser bindende Proteine zu designen, die Ezh2 nachahmen. So wie es aussieht, ist keine bekannte Proteinstruktur der Ezh2-Bindungshelix ähnlich, die uns ermöglicht, ganz kurz Schlüssel-Aminosäuren von Ezh2 in ein neues Wirtskörperprotein zu verpflanzen, wie schon bereits versucht. Was wir jetzt tun, ist neue Proteine von Grund auf zu konstruieren, die die exakte Form haben, die benötigt wird um Ezh2 nachzuahmen. Die “EED” Ströme, die ihr jetzt bei Rosetta@Home seht, sind Designstrukturvorhersagen um zu sehen, ob sie die gewünschte Krümmung haben, wenn Rosetta sie zusammenfaltet. Danke nochmals für all Eure Computerzeit!
Für diejenigen, die hier im Thread/Message Board neu sind, hier nochmal, was ich beim letztenmal über das EED Projekt geschrieben habe:
Die zweite dieser Zusammenwirkungen betrifft ein Protein, dass sich EED nennt und ein anderes mit Namen Ezh2. Wenn ihr euch DNA as Leiter vorstellt, dann hat jede unserer Zellen eine ungefähr sechs Milliarden Sprossen lange Leiter. Um zu verhindern, dass sich all dies DNA hoffnungslos verstrickt, halten es unsere Zellen auf kleinen Spulen (Histone), wenn es nicht gebraucht wird. Stellt es euch wie ein riesiges Filmarchiv vor. Es ist so, dass sehr viel des DNA nie benutzt wird, was bewirkt, dass die Zellen speziale Flaggen auf diese Spulen (Histone) setzen, die so in etwa andeuten, dass “dieser Abschnitt des DNA nie zu benutzen ist”. EED ist ein gro?es Protein, das sich an diese Flaggen heftet und mit sich Ezh2, die Flaggenmaschine, bringt. EED versichert, dass Ezh2 nur diejenigen Histone mit Flaggen versieht, die sie auch bekommen sollen und nicht solche Histone, die DNA tragen, die die Zellen wirklich nutzen möchten. Einige Krebszellen reduzieren die Anzahl von EED or Ezh2 um das Flaggensetzen in denjenigen DNA Regionen vu verhindern, in denen sie vorhaben, unsere Körper anzugreifen. Andere Krebszellen vermehren die Anzahl von EED oder Ezh2 um DNA Regionen mit Flaggen zu übersäen, die ihnen im Wege stehen. Wissenschafter arbeiten hart daran, besser zu verstehen wie EED, Ezh2 und Befreundete in normalen Zellen funktionieren und was in Krebszellen schiefläuft. Einige versuchen Drogen zu entwickeln, die Ezh2 daran hindern, sich an EED zu heften. Das bedeutet, dass die Drogen sich enger an EED als an Ezh2 haften müssen. Obwohl Ezh2 sich relativ locker an einen Gro?teil der Oberfläche von EED heftet, gibt es z. Z. keine Drogen, die genau das tun, was wir wirklich erreichen wollen.

Ich versuche Proteine zu konstruieren, die den gleichen Job tun. Ich nutze Rosetta@home um eine Anzahl von Proteinen zu designen, die Ezh2 nachahmen, um zu verhindern, das es sich an EED heftet. Um euch eine Einsicht davon zu geben, wieviel Komputieren ich für ein Projekt wie dieses benötige: - ich habe knapp zwei Millionen Arbeitseinheiten an Rosetta@home abgeliefert und gespendete Computer lie?en mein Protokol etwas unter einer Millarden Mal durchlaufen um es mir zu ermöglichen, 54 Designs anzuschauen, von denen vierzehn fürs weitere Testen taugten. Das alles brauchte bei Rosetta@home rund einen Monat. Von anfänglichen Experimenten ausgehend, sieht es so aus, als wenn sich acht dieser Konstruktionen an EED heften und eine davon insbesondere, die dreimal besser haftet als das in unseren Zellen vorkommende Ezh2. Ich bin jetzt damit beschäftigt, das beste Design am Labortisch zu verbessern und hoffe es an Mitarbeiter zu schicken, die damit Tests an lebenden Zellen ausführen können. Es gibt noch viel Arbeit um zu versichern, dass alles mit diesen Design richtig funktioniert, dennoch wollte ich euch ein gro?es Dankeschön aussprechen, an diejenigen, die ihre Computerzeit spenden um dies zu ermöglichen! Mehr Informationen über EED, Ezh2 und verwandte Proteine, besucht bitte:

< http://en.wikipedia.org/wiki/EED>
< http://en.wikipedia.org/wiki/SUZ12>
< http://en.wikipedia.org/wiki/EZH2>
< http://en.wikipedia.org/wiki/PRC2>
< http://en.wikipedia.org/wiki/Polycomb-group_proteins>

Work Units für dieses Projekt beinhalten "EED" in der Beschreibung.

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