生物学家最棘手的任务之一是弄清楚蛋白质如何发挥作用。每种蛋白质的表面都有各种各样的突起、褶皱和裂缝，这些都决定了它的功能。科学家可以很容易地在单个蛋白质上看到这些特征。但是蛋白质并不是单独起作用的，科学家还需要知道蛋白质在一起工作时形成的复合物的形状和组成——他们称之为结构。

有了蛋白质复合物结构的精确信息，科学家就有更好的机会设计出有效的药物来阻断或增强复合物的活性，用于治疗。他们还可以更好地预测突变会如何破坏复杂的系统并导致疾病。

但是确定蛋白质复合物的结构是一项艰苦的工作。每一个复合体都是不同的，没有一刀切的方法来确定它们的结构，也很少有方法来加速这个过程。最重要的是，产生最精确的结构信息的方法需要将复合体从它们的自然环境——细胞中分离出来。因此，观察一个结构的科学家们面临着一个令人费解的疑问：它是否真的反映了当它仍在细胞中时的状态和工作的？

最终，蛋白质来自基因，由于基因比蛋白质更容易使用，一些科学家正在寻找基因和快速增长的基因工具库来帮助确定蛋白质结构。

现在，Gladstone研究所和加州大学旧金山分校（UCSF）的一个小组已经证明，大规模和系统的遗传方法确实可以获得关于蛋白质复合物结构的可靠和详细的信息。他们的发现发表在《Science》杂志上。

领导这项研究的Nevan Krogan博士说：“我们的技术使我们能够从活细胞中收集大量的结构数据，反映蛋白质在正常环境下而不是在人工实验室条件下的工作方式。以前在这样的规模上是不可能的，这将大大加快确定蛋白质复合物结构的进程，包括那些用传统方法难以解决的问题。”

这种方法建立在Krogan首创的genetic interaction mapping（遗传相互作用绘图）技术基础上。它在活体细胞和相对较短的时间内，通过数千种基因突变组合进行筛选，并能揭示蛋白质产物在共同细胞过程中起作用的基因。Krogan和他的团队提高了这些筛选的分辨率，并成功地在酵母细胞和细菌细胞中建立了两种蛋白质复合物的模型。

Krogan认为这一进展并不是替代其他确定蛋白质结构的方法，而是一种重要的补充，是加州大学旧金山分校（UCSF）教授、该项目合作者Andrej Sali首创的“integrative modeling（整合建模）”战略的一部分。

Krogan说：“将我们筛选上的基因数据与其他结构信息结合起来，可以提高我们模型的准确性。我们的研究强调了综合建模的力量和以完全不同的方式收集的多个数据集相结合的价值。”

从酵母到人类细胞和疾病

蛋白质是氨基酸的组成部分。破译蛋白质复合物的结构主要在于弄清楚当复合物被组装时，哪些氨基酸片段彼此接近。大多数情况下，这是通过生物化学来实现的。

相反，Krogan和他的团队依靠遗传学，研究了一种复合物的氨基酸在大筛选上的表现。这个想法是，如果两个氨基酸彼此接近——比如说，在复合物表面的同一个旋钮或缝隙内——它们很可能对复合物起相似的作用。因此，在基因筛选中，这两种氨基酸预计会与相同的基因相互作用。但是蛋白质复合物确实很复杂，不同的区域可能相互影响或执行相似的功能。

“因此，如果一个复合物中的两个氨基酸与同一个基因相互作用，它们可能会或可能不太接近，”该研究的第一作者之一、加州大学旧金山分校药物学院下属的QBI的科学家Hannes Braberg博士说。“但如果它们与1000种可能性中的50种基因相互作用，那么它们在复合体中确实彼此接近的可能性就大得多。”

科学家们决定探索这种推理是否可以用来确定蛋白质复合物在它们的原生环境中（活的、生长的细胞）的结构。

他们从组蛋白H3和组蛋白H4开始，这两种蛋白形成了一种众所周知的蛋白质复合物。他们在酵母细胞中进行了筛选，并利用得到的信息来模拟组蛋白H3-H4复合物的结构。

“我们获得的结构与现有的关于蛋白质复合物的数据是一致的，”Braberg说。“而且我们的方法的性能可以与常用的生化方法相媲美，这是很了不起的，因为基因交互作用的数据完全是基于观察细胞的生长情况。”

他们方法的成功不仅仅局限于H3-H4复合物，因为研究人员在另外两种蛋白质复合物上也获得了相似的结果，一种在酵母中，一种在细菌细胞中。这预示着该方法将广泛应用于更多的复合物，特别是那些不容易屈服于传统技术的复合物，例如，它们嵌入到其他细胞成分中，或者体积太大或寿命太短。

“CRISpR-Cas9基因组编辑的最新进展也将使我们能够将我们的方法扩展到人类细胞，”Krogan说。“这种可能性为研究基因突变或病原体引起的疾病开辟了令人兴奋的前景。”

将CRISpR与基因相互作用筛选相结合，Krogan和他的团队将能够精确描述疾病突变对蛋白质复合物结构的影响，并识别与疾病相关的变化。他的团队最近使用基因交互筛选来研究病毒和人类细胞之间的界面。在这项工作的基础上，他们现在可以将特定的突变引入病原体的基因组，并利用人类宿主蛋白质的遗传相互作用模式来了解活细胞感染的后果。

Krogan说：“这个项目，利用基因相互作用筛选来告知对蛋白质复合物的结构理解，始于15年前。多年来，我们一直在不断完善这一方法，并不断增强它的威力，看到它以前所未有的分辨率向我们通报发生在活细胞内的生物现象，真是令人欣慰。”

原文检索：Genetic interaction mapping informs integrative structure determination of protein complexes

（生物通：伍松）