Monod-Wyman-Changeux モデル

生化学において、モノ・ワイマン・シャンジュモデル（MWCモデル、対称性モデルまたは協奏モデルとも呼ばれる）は、同一のサブユニットからなるタンパク質のアロステリック遷移を記述する。これはジャン＝ピエール・シャンジュが博士論文で提唱し、ジャック・モノ、ジェフリーズ・ワイマン、ジャン＝ピエール・シャンジュによって説明された。^{[1] [2]}これは、シーケンシャルモデルおよび基質提示とは対照的である。^[3]

2 つの異なる対称状態の概念は、MWC モデルの中心的な前提です。主なアイデアは、多くの酵素や受容体などの制御されたタンパク質は、制御因子がない場合、相互に変換可能なさまざまな状態で存在するというものです。異なるコンフォメーション状態の比率は、熱平衡によって決定されます。このモデルは、次の規則によって定義されます。

1. アロステリックタンパク質は、対称的に関連するプロトマーのオリゴマーです(ヘモグロビンの場合、代数の単純化のため、4 つのサブユニットすべてが機能的に同一であると仮定します)。
2. 各プロトマーは、T および R と呼ばれる (少なくとも) 2 つのコンフォメーション状態で存在できます。これらの状態は、リガンドがオリゴマーに結合しているかどうかに関係なく平衡状態にあります。
3. リガンドは、どちらの構造でもプロトマーに結合できます。構造変化のみが、リガンドに対するプロトマーの親和性を変えます。調節因子は、単に平衡をいずれかの状態へシフトさせます。たとえば、アゴニストは、薬理学的受容体の活性形態を安定化します。現象的には、アゴニストが構造遷移を引き起こすように見えます。モデルの重要な特徴の 1 つは、結合関数 (調節因子に結合したタンパク質の割合) と状態関数 (活性化状態のタンパク質の割合) の分離です (以下を参照)。「誘導適合」と呼ばれるモデルでは、これらの関数は同一です。

歴史的モデルでは、プロトマー(一般にサブユニットとみなされる) と呼ばれる各アロステリック ユニットは、2 つの異なるコンフォメーション状態 (「R」(リラックス) または「T」(緊張) 状態) で存在できます。1 つの分子では、すべてのプロトマーが同じ状態である必要があります。つまり、すべてのサブユニットは R 状態または T 状態のいずれかである必要があります。このモデルでは、サブユニットが異なる状態にあるタンパク質は許可されません。R 状態は、T 状態よりもリガンドに対する親和性が高くなります。そのため、リガンドはサブユニットがどちらの状態にあるときでも結合できますが、リガンドの結合により、R 状態が有利になるように平衡が高まります。

リガンド結合部位の占有率（）とR状態にあるタンパク質の割合（）を表す2つの式を導くことができる。 ${\displaystyle {\bar {Y}}}$${\displaystyle {\bar {R}}}$

$${\displaystyle {\bar {Y}}={\frac {Lc\alpha \cdot (1+c\alpha )^{n-1}+\alpha \cdot (1+\alpha )^{n-1}}{(1+\alpha )^{n}+L\cdot (1+c\alpha )^{n}}}}$$

$${\displaystyle {\bar {R}}={\frac {(1+\alpha )^{n}}{(1+\alpha )^{n}+L\cdot (1+c\alpha )^{n}}}}$$

ここで、はアロステリック定数、つまりリガンドが存在しない場合にT状態とR状態のタンパク質の比、はリガンドに対するR状態とT状態の親和性の比、 はリガンドの正規化された濃度です。 の式がアデア方程式の形であることはすぐにはわかりませんが、括弧内の式を掛け合わせて のべき乗の係数をアデア方程式の対応する係数と比較すると、実際にはそうであることがわかります。^[4]${\displaystyle L=[T]_{0}/[R]_{0}}$${\displaystyle c=K_{R}/K_{T}}$${\displaystyle \alpha =[X]/K_{R}}$${\displaystyle {\bar {Y}}}$${\displaystyle \alpha}$${\displaystyle K}$

このモデルは、リガンドの濃度が狭い範囲で変化すると、R 状態の分子の割合が大幅に増加し、その結果、リガンドとタンパク質の結合が強くなるため、シグモイド結合特性 (つまり、正の協同性) を説明します。負の協同性は説明できません。

MWCモデルは、酵素学や薬理学で非常に人気がありましたが、いくつかのケースでは不適切であることが示されました。このモデルの成功した応用例として最も良いのは、ヘモグロビン機能の調節です。このモデルの拡張は、さまざまな著者によってタンパク質格子に対して提案されています。^{[5] [6] [7]} Edelsteinは、MWCモデルは、シーケンシャルモデル^[3]よりもヘモグロビンのデータをより適切に説明すると主張しました。^[8]彼とChangeux ^[9]は、このモデルをシグナル伝達に適用しました。Changeux ^[10]は、50年経った今、このモデルの現状について議論しています。

• シーケンシャルモデル