Изучение конформационной подвижности липид-связывающего сайта изоформ ε2, ε3, ε4 аполипопротеина E методом молекулярной динамики

Нейродегенеративные заболевания, в особенности болезнь Альцгеймера, являются одной из наиболее острых проблем человечества. Несмотря на растущее число исследований в данной области, молекулярные механизмы развития данных заболеваний до сих пор неизвестны. Полиморфизмы в гене APOE, кодирующем аполипопротеин Е, достоверно ассоциированы как с развитием нейродегенеративных состояний (rs429358, C112R), так и с механизмами защиты от них (rs7412, R158C). В популяции человека присутствует три изоформы аполипопротеина E – ε2 (белок с «защитной» заменой), ε3 (белок дикого типа), ε4 (белок с «патогенной» заменой). Данная работа посвящена изучению влияния описанных замен на функциональный участок белка – липид-связывающий сайт – методом молекулярной динамики. В исследовании одновременно рассмотрены все три изоформы аполипопротеина E. Показано, что как «патогенная», так и «защитная» аминокислотные замены приводят к изменению структуры липид-связывающего сайта по сравнению со структурой дикого типа, но суть этих изменений различна. Расстояние между N-концевой (аминокислоты 88-104) и C-концевой (аминокислоты 251-266) α-спиралями липид-связывающего сайта увеличивается в обеих изоформах. Однако для изоформы ε2 характерно сохранение структуры С-концевой α-спирали, в то время как для изоформы ε4 наблюдается расплетание участка из аминокислот 260-266. Для N-концевой α-спирали наблюдается обратная ситуация. Можно предположить, что именно такие структурные различия в липид-связывающем сайте АпоE лежат в основе разного влияния описанных изоформ на клинические показатели носителей соответствующих генотипов. Кластерный анализ позволил выделить структуры, наиболее характерные для изоформ ε2 и ε4, которые будут в дальнейшем использованы как стартовые конформации для последующих молекулярно-динамических исследований.

1. Ballard C., Gauthier S., Corbett A., Brayne C., Aarsland D., Jones E. Alzheimer’s disease. Lancet. 2011;377(9770):1019–1031.

2. 2021 Alzheimer’s disease facts and figures. Alzheimers Dement. 2021;17(2):327–406.

3. Huang Y, Mahley R.W. Apolipoprotein E: structure and function in lipid metabolism, neurobiology, and Alzheimer’s diseases. Neurobiol. Dis. 2014;72(Pt. A):3–12.

4. Deelen J., Evans D.S., Arking D.E., Tesi N., Nygaard M., Liu X., et al. A meta-analysis of genome-wide association studies identifies multiple longevity genes. Nat. Commun. 2019;10:3669.

5. Chen J., Li Q., Wang J. Topology of human apolipoprotein E3 uniquely regulates its diverse biological functions. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2011;108(36):14813–14818.

6. Frieden C., Wang H., Ho C.M.W. A mechanism for lipid binding to apoE and the role of intrinsically disordered regions coupled to domain–domain interactions. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2017;114(24):6292–6297.

7. Tsiolaki P.L. Katsafana A.D., Baltoumas F.A., Louros N.N., Iconomidou V.A. Hidden aggregation hotspots on human apolipoprotein E: A structural study. Int. J. Mol. Sci. 2019;20(9):2274.

8. Zhang Y., Vasudevan S., Sojitrawala R., Zhao W., Cui C., Xu C., Fan D., Newhouse Y., Balestra R., Jerome W.G., Weisgraber K., Li Q., Wang J. A monomeric, biologically active, full-length human apolipoprotein E. Biochemistry. 2007;46(37):10722–10732.

9. Hatters D.M., Peters-Libeu C.A., Weisgraber K.H. Apolipoprotein E structure: insights into function. Trends Biochem. Sci. 2006;31(8):445–454.

10. Abraham M.J., Murtola T., Schulz R., Pall S., Smith J.C., Hess B., Lindahl E. GROMACS: High performance molecular simulations through multi-level parallelism from laptops to supercomputers. SoftwareX. 2015;1-2:19–25.

11. Klauda J.B., Venable R.M., Freites J.A., O’Connor J.W., Tobias D.J., Mondragon-Ramirez C., Vorobyov I., MacKerell A.D., Pastor R.W. Update of the CHARMM all-atom additive force field for lipids: validation on six lipid types. J. Phys. Chem. B. 2010;114(23):7830–7843.

12. Bussi G., Donadio D., Parrinello M. Canonical sampling through velocity rescaling. J. Chem. Phys. 2007;126(1):014101.

13. Parrinello M., Rahman A. Polymorphic transitions in single crystals: A new molecular dynamics method. J. Appl. Phys. 1981;52(12):7182–7190.

14. Jorgensen W.L., Chandrasekhar J., Madura J.D., Impey R.W., Klein M.L. Comparison of simple potential functions for simulating liquid water. J. Chem. Phys. 1983;79(2):926–935.

15. Essmann U., Perera L., Berkowitz M.L., Darden T., Lee H., Pedersen L.G. A smooth particle mesh Ewald method. J. Chem. Phys. 1995;103(19):8577–8593.

16. Michaud-Agrawal N., Denning E.J., Woolf T.B., Beckstein O. MDAnalysis: a toolkit for the analysis of molecular dynamics simulations. J. Comput. Chem. 2011;32(10):2319–2327.

17. Tiberti M., Papaleo E., Bengtsen T., Boomsma W., Lindorff-Larsen K. ENCORE: Software for quantitative ensemble comparison. PLoS Comput. Biol. 2015;11(10):e1004415.