Theoretical Study of Reaction Mechanisms of Glycosyltransferases

Ing. Tomáš Trnka, Ph.D.

Doctoral thesis

Anotácia:

Glykosylace proteinů je klíčovou posttranslační modifikací, která hraje zásadní roli v mezibuněčných interakcích, komunikaci a vzájemném rozpoznávání buněk. Změny struktur glykanů přímo souvisí s mnoha závažnými chorobami, například s rakovinným bujením či s autoimunitními a neurodegenerativními poruchami. Schopnost ovlivňovat glykosylaci má tudíž významný terapeutický potenciál. Narozdíl od ostatních biopolymerů nejsou glykany syntetizovány podle předlohy. Jejich struktury jsou dány působením mnoha různých glykosyltransferáz a glykosidáz. Ovlivňování tohoto složitého systému vyžaduje specifické inhibitory, které lze vyvinout na základě detailní znalosti reakčních mechanismů jednotlivých enzymů. První část této práce se zabývá studiem reakčního mechanismu glykosyltransferázy ppGalNAcT2 jakožto modelového systému. Tento enzym je významným zástupcem zatím méně prozkoumané skupiny glykosyltransferáz, které během reakce zachovávají anomerní konfiguraci sacharidové jednotky. Kombinací výpočetních metod založených na teorii funkcionálu hustoty jsme dosáhli spolehlivého popisu reakčního mechanismu včetně přesné struktury tranzitního stavu. Následující část práce srovnává výsledky několika výpočetních metod různých úrovní složitosti. Závěry naší původní studie, založené na statických strukturách, se dobře kvalitativně shodují s výsledky ab initio molekulových simulací, což potvrzuje, že vliv entropie a konformačního vzorkování není zásadní pro správný popis reakce. Dále srovnáváme reakční profil vypočítaný pomocí aproximací funkcionálu hustoty s referenčními daty založenými na lineárně škálující metodě spřažených klastrů. Výsledky obou přístupů jsou ve výborné shodě. Celkově lze tedy říci, že náš původní přístup popisuje reakci spolehlivě, přičemž jeho výpočetní nároky jsou oproti těmto pokročilým metodám mnohonásobně nižší. Poslední část práce pokládá základy studia enzymových reakcí empirickými reakčními silovými poli prostřednictvím úplné reparametrizace silového pole ReaxFF. Za tímto účelem jsme vyvinuli plně automatizovanou metodiku generování trénovacích sad, založených na tisících struktur malých organických molekul a aminokyselin. Dále jsme využili moderní optimalizační algoritmy ze skupiny evolučních strategií, což umožnuje efektivní současnou optimalizaci stovek parametrů modelu ReaxFF. Tímto přístup lze získat vhodnou parametrizaci s minimálním úsilím. Výsledné silové pole kvalitativně dobře reprodukuje výsledky naší počáteční studie ppGalNAcT2. Reakční silová pole se tedy mohou stát výpočetně nenáročnou metodou modelování enzymatických reakcí.

Abstract:

Glycosylation of proteins is a key post-translational modification that plays a crucial role in intercellular interaction, communication, and recognition. Alterations in glycan structures are directly involved in many important diseases such as cancer and neurodegenerative or autoimmune diseases. The ability to control glycosylation would thus have a significant therapeutic potential. Unlike other biopolymers, glycans are not synthesized following a template but their structures are determined by an interplay of many different glycosyltransferases and glycosidases. This complex machinery can thus be controlled using specific inhibitors that can be developed using detailed knowledge of the reaction mechanism. In the first part of this dissertation, we investigate the reaction mechanism of the ppGalNAcT2 glycosyltransferase as a model system. This enzyme is an important member of the less-understood group of glycosyltransferases retaining the anomeric configuration. By using a combination of computational methods based on density functional theory, we obtain a consistent and reliable description of the reaction mechanism including the geometry of the transition state. The following part then focuses on comparing and contrasting the results of multiple computational approaches at different levels of complexity. The conclusions of our study based on static structures are found to be in good qualitative agreement with the results of ab initio molecular dynamics simulations, confirming that the effects of conformational sampling and entropy are not crucial. We also compare our reaction energy profile calculated using approximate density functional theory with linear-scaling coupled clusters data and find it to be in excellent agreement with the reference. Overall, our original approach describes the reaction reliably for a fraction of the cost of these advanced methods. Finally, the last part of this dissertation lays the foundation of a highly approximate description of enzymatic reactivity using empirical reactive force fields by conducting an extensive reparameterization of the ReaxFF force field for the modeling of enzymatic reactions. To facilitate this, we develop a fully automated workflow for generation of training sets containing thousands of structures of various amino acid fragments and small organic molecules. We apply a recently introduced numerical optimization algorithm from the family of evolutionary strategies to the problem of simultaneous optimization of hundreds of ReaxFF parameters. We demonstrate that this approach can deliver a suitable parameterization with low human effort. The resulting force field reproduces the results of our original study qualitatively well, confirming that reactive force fields can become a computationally inexpensive tool for the modeling of enzymatic reactivity.

Keywords

glykosylace, výpočetní chemie, hyperplocha potenciální energie, teorie funkcionálu hustoty, reaktivní silové pole, glycosylation, computational chemistry, potential energy surface, density functional theory, reactive force field

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 7. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 10. 10. 2018
• Vedúci: prof. RNDr. Jaroslav Koča, DrSc.
• Oponent: doc. RNDr. Michal Čajan, Ph.D., doc. Ing. Vojtěch Spiwok, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Science

Doctoral programme / odbor:
Biochemistry (4-years) / Biomolecular Chemistry