
グリカン-タンパク質相互作用は、遊離またはタンパク質に結合したグリカンとそれらの同族結合パートナーとの間で生じる生体分子相互作用の一種である。分子内グリカン-タンパク質(タンパク質-グリカン)相互作用は、グリカンとそれらが共有結合しているタンパク質との間で生じる。タンパク質-タンパク質相互作用とともに、それらは多くの重要な細胞プロセス、特に細胞間相互作用および宿主細胞相互作用の機構的基礎を形成する。[2]例えば、COVID-19の原因物質であるSARS-CoV-2は、広範囲にグリコシル化されたスパイク(S)タンパク質を使用してACE2受容体に結合し、宿主細胞に侵入する。[3]スパイクタンパク質は三量体構造であり、各サブユニットには22のN-グリコシル化部位が含まれており、ワクチン探索の魅力的なターゲットとなっている。[3] [4]
グリコシル化、すなわちタンパク質へのグリカン(単糖類とオリゴ糖の総称)の付加は、タンパク質の主要な翻訳後修飾の 1 つであり、生命の膨大な生物学的複雑性に貢献しています。実際、3 つの異なるヘキソースは、3 つのアミノ酸または 3 つのヌクレオチドからそれぞれ形成される6 つのペプチドまたはオリゴヌクレオチドとは対照的に、理論的には 1056 から 27,648 のユニークな三糖を生成することができます。[2]テンプレート駆動型タンパク質生合成とは対照的に、グリコシル化の「言語」はまだ不明であり、生体内での普及を考えると、糖鎖生物学は現在研究のホットなトピックとなっています。[2]
糖鎖タンパク質相互作用の研究は、細胞シグナル伝達のメカニズムについての洞察を提供し、癌を含む多くの疾患のより優れた診断ツールの開発を可能にします。実際、タンパク質の糖化の不規則なパターンを伴わない癌の種類は知られていません。[5]
結合の熱力学
グリカン結合タンパク質(GBP)のグリカンへの結合は、単純な平衡でモデル化できます。グリカンを、タンパク質を と表すと、次のようになります。
関連する平衡定数 は
これを再構成すると、生化学の慣例に従って解離定数 が得られます。
多くの GBP が多価性を示すことを考慮すると、このモデルは複数の平衡を説明するように拡張できます。
リガンド との結合の累積平衡を次のように表す。
対応する平衡定数:
タンパク質の物質収支を書きます(タンパク質の総濃度を示します)。
平衡定数を使用して項を表現すると、最終結果は次のようになります。
したがって、遊離タンパク質の濃度は次のようになります。
、つまり糖質受容体ドメインが1つしかない 場合、式は次のように簡略化される。
遊離タンパク質の濃度が増加すると減少し、したがって見かけ上も減少します。
芳香族環との結合

化学的な直感から、グリカン結合部位には極性炭水化物と水素結合などの非共有相互作用を形成する極性アミノ酸残基が豊富にあることが示唆される。実際、炭水化物結合ポケットの統計的分析では、アスパラギン酸およびアスパラギン残基が偶然に予測される頻度の2倍存在することが明らかになっている。[6]驚くべきことに、芳香族アミノ酸に対する好みはさらに強く、トリプトファンは9倍、チロシンは3倍、ヒスチジンは2倍の増加を示している。図1に示すように、根本的な力は芳香族系と炭水化物の相互作用であることがわかっている。相互作用は、°、距離(からまでの距離)が4.5Å未満である場合に特定される。 [6]
立体化学の影響

この相互作用は炭水化物分子の立体化学に大きく依存します。例えば、-D-グルコースと-D-ガラクトースの上面 ( ) と下面 ( ) を考えてみましょう。C4炭素の立体化学が1回変化すると、芳香族残基の優先性が側面 (グルコースの優先性が2.7倍) から側面(ガラクトースの優先性が14倍) に変化することが示されています。[6]
電子機器の影響
トリプトファン、チロシン、フェニルアラニン、ヒスチジンの芳香環の静電表面電位(ESP)を比較すると、電子効果もグリカンへの結合に役割を果たしていることが示唆されます(図2を参照)。電子密度を表面積に対して正規化した後でも、トリプトファンは依然として最も電子に富む相互作用の受容体であり、炭水化物結合ポケットでトリプトファンが9倍も普及している理由の1つであることが示唆されます。[6]全体的に、静電ポテンシャルマップはの普及傾向に従っています。

炭水化物結合パートナー
レクチン、抗体、微生物付着因子、ウイルス凝集素など、 グリカンに結合できるタンパク質は数多くあります。
レクチン
レクチンは、糖認識ドメイン(CRD)を持つタンパク質の総称です。糖結合タンパク質とほぼ同義語になりましたが、同じクラスに属する 抗体は含まれません。
植物や菌類の細胞に見られるレクチンは、グリカンの検出、精製、分析のツールとして研究で広く利用されてきました。しかし、有用なレクチンは通常、最適ではない特異性を持っています。例えば、Ulex europaeus agglutinin-1(UEA-1)は、ヒトO型血液 抗原に結合できる植物抽出レクチンであり、2'-フコシルラクトース、GalNAcα1-4(Fucα1-2)Galβ1-4GlcNAc、ルイスY抗原などの無関係なグリカンにも結合できる。 [7]
抗体
抗体はタンパク質抗原に対してナノモルレベルの親和性を示すが、グリカンに対する特異性は非常に限られている。[8]実際、利用可能な抗体は7000種の哺乳類グリカン抗原の4%未満にしか結合せず、さらにそれらの抗体のほとんどは親和性が低く、交差反応性を示す。[9] [7]
ランボディ
免疫が免疫グロブリンの可変性、多様性、結合性遺伝子セグメント(VDJ)に基づいている顎のある 脊椎動物とは対照的に、ヤツメウナギやヌタウナギなどの顎のない無脊椎動物は、*vlr*遺伝子(可変性白血球受容体)に組み込まれたロイシンリッチリピート(LRR)モジュールの体細胞DNA再編成によって受容体の多様性を作り出します。[10]これらのLRRは、特定のグリカンに選択的に結合する湾曲したソレノイドに似た3D構造を形成します。[11]
メリーランド大学の研究によると、ヤツメウナギ抗体(ラムボディ)は腫瘍関連糖鎖抗原(TnやTFなど)にナノモルレベルの親和性で選択的に結合できることが示されています。[9] Tヌーベル抗原(Tn)とTFは、翻訳後修飾を受けたさまざまな癌細胞の90%ものタンパク質に存在しますが、健康な細胞ではそれらの抗原ははるかに複雑です。磁気活性化細胞選別(MACS)と蛍光活性化細胞選別(FACS)により、16個のTF部分で覆われたヒト赤血球膜糖タンパク質であるaGPAに結合できるラムボディを選択した結果、ロイシンを多く含むラムボディVLRB.aGPA.23が得られました。このラミボディは、膀胱、食道、卵巣、舌、頬、子宮頸部、肝臓、鼻、鼻咽頭、大網、結腸、乳房、喉頭、肺の14種類の腺癌細胞を(健康なサンプルよりも)選択的に染色しました。[9]さらに、 VLRB.aGPA.23で組織が陽性に染色された患者の生存率は有意に低かったです。[9]
VLRB.aGPA.23の結晶構造を詳しく見ると、炭水化物結合ポケットの真上の187番目の位置にトリプトファン残基があることがわかります。[12]

構造の多価性

多くのグリカン結合タンパク質 (GBP) はオリゴマーであり、通常、グリカン結合のための複数の部位(炭水化物認識ドメインとも呼ばれる) を含む。多価タンパク質-リガンド相互作用を形成する能力は、結合の強度を大幅に高める。個々の CRD-グリカン相互作用の値は mM の範囲である可能性があるが、グリカンに対する GBP の全体的な親和性はナノモルまたはピコモルの範囲に達する可能性がある。相互作用の全体的な強度は、アビディティとして説明される(単一の平衡を説明する親和性とは対照的)。アビディティは、相互作用の非平衡性を強調するために見かけのアビディティと呼ばれることもある。[ 13 ]
レクチンの一般的なオリゴマー化構造を以下に示します。たとえば、ガレクチンは通常二量体として観察されますが、インテレクチンは三量体を形成し、ペントラキシンは五量体に集まります。六量体Regタンパク質のようなより大きな構造は、膜貫通孔に集まることがあります。コレクチンはさらに奇妙な複合体、すなわち三量体のブーケや十字形のような構造( SP-Dなど)を形成することもあります。[14]
現在の研究
グリカン-タンパク質相互作用の重要性を考慮して、a) グリカン-タンパク質相互作用を検出するための新しいツールの作成と、b) これらのツールを使用していわゆる糖コードを解読することに特化した研究が進行中です。
グリカンアレイ
グリカン-タンパク質相互作用を調べるために最も広く使用されているツールの1つはグリカンアレイです。グリカンアレイは通常、NHSまたはエポキシで活性化されたガラススライドであり、その上にロボット印刷を使用してさまざまなグリカンが印刷されています。 [15] [16]これらの市販のアレイには最大600種類のグリカンが含まれており、その特異性は広範囲に研究されています。[17]
糖鎖とタンパク質の相互作用は、蛍光タグをつけたタンパク質(またはそのライブラリー)を検査することで検出できる。糖鎖結合タンパク質の構造は、 MALDI-MS、LC-MS、タンデムMS-MS、2D NMRなどの質量分析法に基づくいくつかの分析方法によって解読できる。[18]
バイオインフォマティクス主導の研究
計算手法は、グリカン結合タンパク質を他の表面パッチと区別できるパラメータ(残基の傾向、疎水性、平面性など)を探すために適用されてきました。たとえば、19 の非相同炭水化物結合構造でトレーニングされたモデルは、非酵素構造では 65%、酵素構造では 87% の精度で炭水化物結合ドメイン(CRD)を予測することができました。[19]さらなる研究では、タンパク質プローブ相互作用のファンデルワールスエネルギーとアミノ酸の傾向の計算を採用し、 73% の感度で 98% の特異性で CRD を特定しました。[20]より最近の方法では、タンパク質配列を構造が既知の配列と比較することで、タンパク質配列からでも CRD を予測できます。 [21]
シュガーコード
タンパク質の研究では、主要なタンパク質構造がヌクレオチドの配列(遺伝コード) によって明確に定義されますが、糖質生物学では、特定の「メッセージ」が炭水化物を使用してどのようにコード化されるか、または他の生物学的実体によってどのように「読み取られて」「翻訳される」かをまだ説明できません。
化学、生物学、生化学を組み合わせた学際的な取り組みでは、糖鎖とタンパク質の相互作用を研究し、異なる炭水化物の配列がどのように異なる細胞反応を引き起こすかを調べています。[22]
参照
参考文献
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