Самовоспроизводящиеся белковые агрегаты (амилоиды) связаны с более чем 40 различными заболеваниями человека. Некоторые амилоиды (так называемые прионы) инфекционны, то есть могут передаваться между клетками, или даже между организмами. Показано также существование функциональных амилоидов, играющих позитивную биологическую роль. В то же время, образование и распространение амилоидов человека трудно изучать in vivo из-за сложности человеческого организма. Поэтому на сегодня остаётся неизвестным, какая доля протеома человека способна к образованию амилоидов. Существует несколько биоинформатических алгоритмов для предсказания амилоидогенного потенциала белков, но ни для одного из них предсказания пока не были проверены системно на большой выборке. В данной работе, мы проверили предсказания, выполненные при помощи алгоритма ArchCandy [1], который оценивает вероятность образования белковыми последовательностями β-арок, ключевых структурных элементов большинства амилоидов. Для проверки предсказаний ArchCandy была использована тест-система, использующая химерные конструкции, в которых проверяемые белки (или домены) слиты с прионным доменом дрожжевого белка Sup35. Это позволяет фенотипически детектировать нуклеацию амилоида (приона), вызванную проверяемым белком, по снижению функции белка Sup35 в терминации трансляции [2]. С помощью дрожжевой системы, мы проанализировали группу потенциально амилоидогенных белков, предсказанных алгоритмом ArchCandy, и идентифицировали новые белки (в том числе человеческие) и домены с амилоидогенными свойствами. Способность этих белков к агрегации была также проверена биохимическими и цитологическими методами в клетках дрожжей, и для некоторых белков – в клетках человека. На основании полученных данных, обсуждаются предсказательная эффективность биоинформатических алгоритмов и возможные функции амилоидогенных белков у человека.
Благодарности: Работа выполнена при поддержке гранта -- (РНФ) и проекта ... (СПбГУ), и при помощи Ресурсных центров «Биобанк», «Хромас» и «Развитие молекулярных и клеточных технологий» СПбГУ.
[1] Ahmed A.B. et al., A structure-based approach to predict predisposition to amyloidosis. // 2015, Alzheimer's Dementia V.11(6), P.681-690.
[2] Liebman S.W. and Chernoff Y.O., Prions in yeast. // 2012, Genetics V.191 (), P.1041-1072.
