AG Sticht

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Professur für Bioinformatik

Leitung:

Prof. Dr. rer. nat. Heinrich Sticht

  • Tätigkeit: C3-Prof. für Bioinformatik am Institut für Biochemie
  • Organisation: Institut für Biochemie
  • Abteilung: Professur für Bioinformatik (Prof. Dr. Sticht)
  • Telefonnummer: +49 9131 85-24614
  • E-Mail: heinrich.sticht@fau.de

Mitarbeiter

Forschungsinteressen

Für die Weiterleitung von Informationen in biologischen Systemen spielen Protein-Protein-Interaktionen eine zentrale Rolle. Die Identifizierung und Beschreibung der zugrunde liegenden Prinzipien der molekularen Erkennung mittels computergestützter Methoden ist wesentlich, um Regulationsmechanismen zu verstehen und neue, biologisch relevante Proteininteraktionen vorherzusagen. Die Arbeitsgruppe Bioinformatik befasst sich hierbei insbesondere mit der Untersuchung molekularer Wechselwirkungen durch eine Kombination verschiedener computergestützter Methoden (z.B. Sequenzdatenanalyse, Molekülmodellierung und Moleküldynamik).
 
Moleküldynamik-Simulationen ermöglichen eine dynamische Untersuchung von Proteinstrukturen. Mit ihrer Hilfe können die Bewegungen viraler Proteine, konformationelle Umlagerungen in menschlichen Proteinen (z. B. Alzheimer Aβ-Amyloid) und die Effekte von kovalenten Proteinmodifikationen auf molekulare Erkennungsprozesse untersucht werden. Molekülmodellierungen werden eingesetzt, um die Strukturen von isolierten Proteinen oder biomolekularen Komplexen aufzuklären. Diese bilden die Basis für ein molekulares Verständnis der Effekte von Mutationen auf Proteinstabilität und Bindungseigenschaften. Außerdem werden sequenzbasierende Methoden entwickelt, die eine verbesserte Detektion von funktionalen, linearen Sequenzmotiven ermöglichen. Solche Motive spielen eine wichtige Rolle für die Wechselwirkung von zahlreichen Pathogenen mit den Zielmolekülen ihres Wirts.

Für Infektionsprozesse spielt die spezifische Interaktion von Pathogenen mit Wirtsproteinen eine wesentliche Rolle. Das Projekt konzentriert sich auf die Vorhersage und strukturelle Charakterisierung der Proteininteraktionen zwischen Wirt und Pathogenen mit Hilfe von computergestützten Methoden. Der Erkennungsprozess erfolgt hierbei entweder zwischen kurzen Sequenzmotiven, welche an komplementäre Adapterproteine binden, oder Paaren von globulären Proteindomänen auf. Diese zwei Arten der Interaktionen unterscheiden sich nicht nur aus struktureller Sicht, sondern auch im Hinblick auf die anzuwendenden Methoden für Vorhersage und Analyse.
 
Eine spezielle Herausforderung bei der Vorhersage von funktionalen Interaktionsmotiven ist die geringe Länge der jeweiligen Sequenzmuster. Diese führt zu einer großen Zahl an falsch-positiven Vorhersagen, welche sich in darauffolgenden Experimenten als nicht funktional erweisen. Daher ist es unser Ziel, die Vorhersagespezifität zu verbessern, indem wir die Bedeutung von angrenzenden, motiv-spezifischen Sequenzregionen evaluieren. Um die Zuverlässigkeit der Vorhersage noch weiter zu verbessern, werden die Sequenzmotive im Komplex mit der jeweiligen Adapterdomäne modelliert. Dies ermöglicht eine zusätzliche Beurteilung der Wahrscheinlichkeit einer Interaktion auf Grundlage einer dreidimensionalen Struktur.
 
Für die Untersuchung von Wirt-Pathogen-Interaktionen, welche zwischen globulären Proteindomänen auftreten, wird eine Kombination aus Molekülmodellierung, Docking und Moleküldynamik-Simulationen herangezogen. Letztere Technik liefert Informationen über konformationelle Stabilität und Interaktionsenergien, die kaum aus einer statischen Struktur abzuleiten wären. Diese Methoden werden zum Beispiel dafür angewendet, um die Struktur von herpesviralen Glykoproteinen zu untersuchen, die essentiell für die Bindung an die Wirtszelle und die darauffolgende Fusion mit der Zellmembran sind. Zusätzlich untersuchen wir auch die molekulare Dynamik viraler Regulatorproteine und die Interaktion mit deren zellulären Zielstrukturen.

Proteinfehlfaltungserkrankungen sind einzigartig, da sie durch eine drastische Änderung der dreidimensionalen Proteinstruktur hervorgerufen werden. Häufig beinhaltet diese dauerhafte Änderung der Proteinstruktur die Umwandlung einer löslichen, α-helikalen Struktur zu einer unlöslichen β-Faltblatt-Konformation. Zwar haben Zellen Mechanismen zur Eliminierung dieser unlöslichen Ablagerungen entwickelt, doch sind diese Wege überlastet, werden die fehlgefalteten Proteine in Form von unlöslichen, intrazellulären Einschlüssen oder extrazellulären Plaques abgelagert. Solche Ablagerungen fehlgefalteter Proteine sind häufig ein typisches Kennzeichen neurodegenerativer Erkrankungen.
 
Die Alzheimer-Krankheit als häufigste neurodegenerative Erkrankung ist durch extrazelluläre Proteinablagerungen des Amyloid-Aβ-Fragments (Aβ) und durch intrazelluläre Tau-Filamente, sogenannte neurofibrilläre Bündel, gekennzeichnet. Die räumliche Struktur der Aβ-Ablagerungen zeigt zwar die typische Topologie von Fibrillen, enthält aber nur wenige Informationen über die Rolle der einzelnen Aminosäurereste für die Fibrillenbildung. Diese Informationen sind jedoch wichtig für die Entwicklung neuartiger Medikamente, die Aβ-Aggregation verhindern oder die gebildeten Aggregate auflösen, indem sie auf Schlüssel-Aminosäuren adressieren und dadurch die fibrilläre Struktur beeinflussen. In diesem Zusammenhang führen wir Moleküldynamik-Simulationen von Aβ-Oligomeren und thermodynamische Analysen der Interaktionsflächen durch. Darüber hinaus untersuchen wir die Wirkung verschiedener Lösungsmittelumgebungen auf die konformationelle Stabilität dieser Aβ-Oligomere.

Docking ist ein vielseitiges computergestütztes Verfahren zur Vorhersage der räumlichen Struktur von Protein-Protein-Komplexen. Trotz erheblicher Anstrengungen der letzten Jahre zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit ist eine allgemein anwendbare Lösung für das Docking-Problem noch nicht verfügbar. Eine der größten Herausforderungen dabei ist die Definition geeigneter Kriterien für eine Scoring-Funktion, die die Identifizierung einer richtigen Docking-Lösung unter vielen falschen Anordnungen ermöglicht.
 
Um dieses medizinisch-biologische Problem in den Griff zu bekommen, hat unsere Arbeitsgruppe Konzepte aus dem Bereich der Informationstheorie übernommen. Wir konnten damit einen Formalismus auf Grundlage der Mutual Information (MI) entwickeln, um verschiedene Merkmale in Bezug auf ihren Informationsgehalt beim Docking zu untersuchen. Wir konnten auch zeigen, dass die MI-Werte erfolgreich in eine Scoring-Funktion integriert werden können. Aktuelle Arbeiten umfassen die Analyse von größeren Datensätzen und komplexeren strukturellen Merkmalen, um auf diese Weise eine verlässliche Methode mit breitem Anwendungsspektrum zu erhalten.

Änderungen des pH-Werts regulieren viele biologische Prozesse in Bakterien, Viren, Wirbeltieren und Pflanzen. So können zum Beispiel einige Bakterien die sauren Bedingungen im Magen ihres Wirts mit Hilfe von säure-aktivierten Chaperonen überleben, die ihre Substratproteine vor Aggregation schützen. In manchen Viren existieren pH-abhängige Fusionsproteine, die den Eintritt in die Zelle vermitteln. Proteine in Wirbeltieren erfahren z.B. pH-Unterschiede auf dem Weg durch das Endoplasmatische Reticulum und den Golgi Apparat. Um die Situation experimenteller Titrationsexperimente nachzubilden untersuchen wir pH-abhängige Proteine mittels Moleküldynamik(MD)-Simulationen, in denen der pH-Wert über die Zeit variiert wird. Diese Methode erlaubt die Berechnung von Titrationskurven und den pKa-Werten ionisierbarer Gruppen. Mit dieser Strategie untersuchen wir auf atomarer Ebene den Effekt von pH-Änderungen auf die lokale Proteinstruktur, die Interaktionseigenschaften und die konformationelle Stabilität.

Die Verarbeitung von Signalen und Substraten in lebende Zellen wurde von der Natur über Millionen Jahre optimiert. Ein Schlüssel zur hohen Effizienz ist die räumliche Nähe der beteiligten Proteine in biologischen Systemen. Ziel der synthetischen Biologie sind der Nachbau und die Optimierung von biologischen Prozessen für maßgeschneiderte Anwendungen. Künstliche Bioreaktoren realisieren das Konzept räumlicher Nähe häufig über modulare Gerüste: In diesen werden die einzelnen Baublöcke zu einer übergeordneten Struktur definierter Stöchiometrie und räumlicher Anordnung arrangiert was eine effiziente Weitergabe von Substraten ähnlich zu natürlichen Systemen ermöglicht.
 
Eine erfolgversprechende Methode zur Entwicklung protein-basierter modularer Gerüste ist die Verbindung der beteiligten Enzyme über Protein-Adapterdomänen und deren spezifischen Liganden. Unser erster Ansatz beruht auf der nichtkovalenten Protein-Ligand-Wechselwirkung von SH3, SH2 und PDZ Domänen. Im zweiten Ansatz entwerfen wir Adaptersysteme auf Basis von Domänen der CnaB-Familie, die eine kovalente Verknüpfung der Baublöcke über eine Isopeptidbindung ermöglichen.