Биоинформатический метод идентификации протеаз человека, активных относительно гликопротеинов оболочки вирусов, на примере белка шипа коронавируса SARS-CoV-2

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Множество вирусов, включая коронавирус-2 тяжелого острого респираторного синдрома (SARS-CoV-2), который стал причиной пандемии коронавирусной инфекции (COVID-19), проникает в клетку за счет активируемого протеолитическими ферментами процесса слияния клеточной и вирусной мембран. Как правило, роль протеолитических ферментов в этом случае выполняют протеазы хозяйской клетки. Идентификация активирующих протеаз ‒ задача непростая, но важная для разработки новых противовирусных лекарственных средств. В рамках проведенного исследования мы разработали биоинформатический метод идентификации протеаз, воздействующих на белки оболочки вирусов. Предлагаемый подход включает в себя использование предсказательных моделей субстратной специфичности протеаз человека и применение метода предсказания уязвимости участков белка к протеолизу на основе его трехмерной структуры. Модели специфичности были построены для 169 протеаз человека на основании информации по их известным субстратам. Метод структурного анализа потенциальных сайтов протеолиза был разработан нами ранее и применен в представленной здесь работе совместно с моделями специфичности протеаз. Валидация предлагаемого подхода выполнялась применительно к белку шипа SARS-CoV-2, для которого хорошо изучены сайты протеолиза.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. В. Матвеев

Cколковский институт науки и технологий; Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук; Национальный медицинский исследовательский центр детской гематологии, онкологии и иммунологии им. Дмитрия Рогачева

Email: mkazanov@gmail.com
Россия, Москва, 121205; Москва, 127051; Москва, 117997

Г. В. Пономарев

Сколковский институт науки и технологий; Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук

Email: mkazanov@gmail.com
Россия, Москва, 121205; Москва, 127051

М. Д. Казанов

Сколковский институт науки и технологий; Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: mkazanov@gmail.com
Россия, Москва, 121205; Москва, 127051

Список литературы

  1. Ramage H., Cherry S. (2015) Virus-host interactions: from unbiased genetic screens to function. Annu. Rev. Virol. 2, 497–524. doi: 10.1146/annurev-virology-100114-055238
  2. Li G., Hilgenfeld R., Whitley R., De Clercq E. (2023) Therapeutic strategies for COVID-19: progress and lessons learned. Nat. Rev. Drug Discov. 22, 449–475. doi: 10.1038/s41573-023-00672-y
  3. V’kovski P., Kratzel A., Steiner S., Stalder H., Thiel V. (2021) Coronavirus biology and replication: implications for SARS-CoV-2. Nat. Rev. Microbiol. 19, 155–170. doi: 10.1038/s41579-020-00468-6
  4. Baggen J., Vanstreels E., Jansen S., Daelemans D. (2021) Cellular host factors for SARS-CoV-2 infection. Nat. Microbiol. 6, 1219–1232. doi: 10.1038/s41564-021-00958-0
  5. Takeda M. (2022) Proteolytic activation of SARS-CoV-2 spike protein. Microbiol. Immunol. 66, 15–23. doi: 10.1111/1348-0421.12945
  6. Jackson C.B., Farzan M., Chen B., Choe H. (2022) Mechanisms of SARS-CoV-2 entry into cells. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 23, 3–20. doi: 10.1038/s41580-021-00418-x
  7. Walls A.C., Park Y.J., Tortorici M.A., Wall A., McGuire A.T., Veesler D. (2020) Structure, function, and antigenicity of the SARS-CoV-2 spike glycoprotein. Cell. 181, 281‒292.e6. doi: 10.1016/j.cell.2020.02.058
  8. Zabiegala A., Kim Y., Chang K.O. (2023) Roles of host proteases in the entry of SARS-CoV-2. Anim. Dis. 3(1), 12. doi: 10.1186/s44149-023-00075-x
  9. Benton D.J., Wrobel A.G., Xu P., Roustan C., Martin S.R., Rosenthal P.B., Skehel J.J., Gamblin S.J. (2020) Receptor binding and priming of the spike protein of SARS-CoV-2 for membrane fusion. Nature. 588, 327‒330. doi: 10.1038/s41586-020-2772-0
  10. Matsuyama S., Nao N., Shirato K., Kawase M., Saito S., Takayama I., Nagata N., Sekizuka T., Katoh H., Kato F., Sakata M., Tahara M., Kutsuna S., Ohmagari N., Kuroda M., Suzuki T., Kageyama T., Takeda M. (2020) Enhanced isolation of SARS-CoV-2 by TMPRSS2-expressing cells. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 117, 7001–7003. doi: 10.1073/pnas.2002589117
  11. Shang J., Wan Y., Luo C., Ye G., Geng Q., Auerbach A., Li F. (2020) Cell entry mechanisms of SARS-CoV-2. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 117, 11727‒11734. doi: 10.1073/pnas.2003138117
  12. Callaway E. (2020) The coronavirus is mutating — does it matter? Nature. 585, 174–177. doi: 10.1038/d41586-020-02544-6
  13. Lubinski B., Whittaker G.R. (2023) The SARS-CoV-2 furin cleavage site: natural selection or smoking gun? Lancet Microbe. 4(8), e570. doi: 10.1016/S2666-5247(23)00144-1
  14. Whittaker G.R. (2021) SARS-CoV-2 spike and its adaptable furin cleavage site. Lancet Microbe. 2(10), e488–e489. doi: 10.1016/S2666-5247(21)00174-9
  15. Wu Y., Zhao S. (2021) Furin cleavage sites naturally occur in coronaviruses. Stem Cell Res. 50, 102‒115. doi: 10.1016/j.scr.2020.102115
  16. Chan Y.A., Zhan S.H. (2021) The emergence of the spike furin cleavage site in SARS-CoV-2. Mol. Biol. Evol. 39(1), msab327. doi: 10.1093/molbev/msab327
  17. Whittaker G.R., Daniel S., Millet J.K. (2021) Coronavirus entry: how we arrived at SARS-CoV-2. Curr. Opin. Virol. 47, 113–120. doi: 10.1016/j.coviro.2021.02.006
  18. Liu Z., Zheng H., Yuan R., Li M., Lin H., Peng J., Xiong Q., Sun J., Li B., Wu J., Ke C., Hulswit R.J.G., Bowden T.A. Rambaut A., Pybus O.G., Loman N., Lu J. (2020) Identification of common deletions in the spike protein of SARS-CoV-2. J. Virol. 94, e00790-20. doi: 10.1128/JVI.00790-20
  19. Park J.E., Li K., Barlan A., Fehr A.R., Perlman S., McCray P.B., Gallagher T. (2016) Proteolytic processing of middle east respiratory syndrome coronavirus spikes expands virus tropism. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 113, 12262–12267. doi: 10.1073/pnas.1608147113
  20. Baggen J., Jacquemyn M., Persoons L., Vanstreels E., Pye V.E., Wrobel A.G., Calvaresi V., Martin S.R., Roustan C., Cronin N.B., Reading E., Thibault H.J., Vercruysse T., Maes P., De Smet F., Yee A., Nivitchanyong T., Roell M., Franco-Hernandez N., Rhinn H., Mamchak A.A. Young-Chapon M.A., Brown E., Cherepanov P., Daelemans D. (2023) TMEM106B is a receptor mediating ACE2-independent SARS-CoV-2 cell entry. Cell. 186, 3427–3442. doi: 10.1016/j.cell.2023.06.005
  21. Meng B., Abdullahi A., Ferreira I.A.T.M., Goonawardane N., Saito A., Kimura I., Yamasoba D., Gerber P.P., Fatihi S., Rathore S., Zepeda S.K., Papa G., Kemp S.A., Ikeda T., Toyoda M., Tan T.S., Kuramochi J., Mitsunaga S., Ueno T., Shirakawa K., Takaori-Kondo A., Brevini T., Mallery D.L., Charles O.J., CITIID-NIHR BioResource COVID-19 Collaboration, Genotype to Phenotype Japan (G2P-Japan) Consortium, Ecuador-COVID19 Consortium, Bowen, J. E., Joshi A., Walls A.C., Jackson L., Martin D., Smith K.G.C., Bradley J., Briggs J.A.G., Choi J., Madissoon E., Meyer K.B., Mlcochova P., Ceron-Gutierrez L., Doffinger R., Teichmann S.A., Fisher A.J., Pizzuto M.S., de Marco A., Corti D., Hosmillo M., Lee J.H., James L.C. Thukral L., Veesler D., Sigal A., Sampaziotis F., Goodfellow I.G., Matheson N.J., Sato K., Gupta R.K. (2022) Altered TMPRSS2 usage by SARS-CoV-2 Omicron impacts infectivity and fusogenicity. Nature. 603, 706–714. doi: 10.1038/s41586-022-04474-x
  22. Rawlings N.D., Barrett A.J., Thomas P.D., Huang X., Bateman A., Finn R.D. (2018) The MEROPS database of proteolytic enzymes, their substrates and inhibitors in 2017 and a comparison with peptidases in the PANTHER database. Nucleic Acids Res. 46, D624–D632. doi: 10.1093/nar/gkx1134
  23. Wasserman W.W., Sandelin A. (2004) Applied bioinformatics for the identification of regulatory elements. Nat. Rev. Genet. 5, 276–287. doi: 10.1038/nrg1315
  24. Schechter I., Berger A. (1968) On the active site of proteases. 3. Mapping the active site of papain, specific peptide inhibitors of papain. Biochem. Biophys. Res. Commun. 32, 898–902. doi: 10.1016/0006-291x(68)90326-4
  25. Matveev E.V., Safronov V.V., Ponomarev G.V., Kazanov M.D. (2023) Predicting structural susceptibility of proteins to proteolytic processing. Int. J. Mol. Sci. 24, 10761. doi: 10.3390/ijms241310761
  26. Igarashi Y., Eroshkin A., Gramatikova S., Gramatikoff K., Zhang Y., Smith J.W., Osterman A.L., Godzik A. (2007) CutDB: a proteolytic event database. Nucleic Acids Res. 35(Database issue), D546-9. doi: 10.1093/nar/gkl813
  27. Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., Michel V., Thirion B., Grisel O., Blondel M., Prettenhofer P., Weiss R., Dubourg V., Vanderplas J., Passos A., Cournapeau D., Brucher M., Perrot M., Duchesnay E., Louppe G. (2011) Scikit-Learn: machine learning in Python. J. Mach. Learn. Res. 12, 2825–2830. doi: 10.48550/arXiv.1201.0490
  28. The UniProt Consortium (2018) UniProt: the universal protein knowledgebase. Nucleic Acids Res. 46, 2699. doi: 10.1093/nar/gky092
  29. wwPDB consortium (2019) Protein Data Bank: the single global archive for 3D macromolecular structure data. Nucleic Acids Res. 47, D520–D528. doi: 10.1093/nar/gky949
  30. Waterhouse A., Bertoni M., Bienert S., Studer G., Tauriello G., Gumienny R., Heer F.T., De Beer T.A.P., Rempfer C., Bordoli L., Lepore R., Schwelde T. (2018) SWISS-MODEL: homology modelling of protein structures and complexes. Nucleic Acids Res. 46, W296–W303. doi: 10.1093/nar/gky427
  31. Hoffmann M., Kleine-Weber H., Pöhlmann S.A. (2020) Multibasic cleavage site in the spike protein of SARS-CoV-2 is essential for infection of human lung cells. Mol. Cell. 78, 779‒784.e5. doi: 10.1016/j.molcel.2020.04.022

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Оценка протеолитической эффективности протеаз человека относительно сайтов S-гликопротеина SARS-CoV-2. Протеолитические ферменты человека с наивысшими значениями CS в позиции R815 сайта S2’ (a) и в позиции R685 сайта S1/S2 (б). Распределение значений CS для известных протеолитических сайтов и случайно выбранных позиций (в).

Скачать (508KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Оценка протеолитической доступности сайтов S-гликопротеина SARS-CoV-2. а ‒ Отображение на структуре S-гликопротеина (PDB ID: 6VXX) оценок протеолитической доступности в области сайта S2’ (позиция R815). б ‒ Отображение на структуре S-гликопротеина оценок протеолитической доступности в области сайта S1/S2 (позиция R685). Цветовой градиент от синего к красному и далее к желтому соответствует изменениям от минимальной оценки протеолитической доступности, равной 0, к максимальной, равной 1.

Скачать (554KB)
Метаданные
4. Приложение 1
Скачать (2MB)
Метаданные
5. Приложение 2
Скачать (3MB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024