Proteinsortierung in lebenden Zellen

Neue Einsichten durch Simulationen

  • Abb. 1: Schnappschüsse einer Simulation, in der sich eine Membran spontan aus Lipiden bildet. Die hydrophilen und hydrophoben Gruppen der Lipide sind grau bzw. rot dargestellt. Das ebenfalls mitsimulierte Wasser ist aus Gründen besserer Sichtbarkeit nicht gezeigt.Abb. 1: Schnappschüsse einer Simulation, in der sich eine Membran spontan aus Lipiden bildet. Die hydrophilen und hydrophoben Gruppen der Lipide sind grau bzw. rot dargestellt. Das ebenfalls mitsimulierte Wasser ist aus Gründen besserer Sichtbarkeit nicht gezeigt.
  • Abb. 1: Schnappschüsse einer Simulation, in der sich eine Membran spontan aus Lipiden bildet. Die hydrophilen und hydrophoben Gruppen der Lipide sind grau bzw. rot dargestellt. Das ebenfalls mitsimulierte Wasser ist aus Gründen besserer Sichtbarkeit nicht gezeigt.
  • Abb. 2: Oben: Schematische Darstellung eines Transmembranproteins mit hydrophobem Versatz, d.h. die Länge der Transmembrandomäne (rot) ist kürzer oder länger als die umgebende Membran. Im linken Teilbild ist die Verdrehung der Lipide nahe am Protein angedeutet. Unten: Schnappschuss einer Membran mit Proteinen (Aufsicht). Durch den hydrophoben Versatz haben sich Cluster von Proteinen gebildet (blau); Lipide sind grau dargestellt, das mitsimulierte Wasser ist nicht gezeigt.

Membranen umhüllen alle lebenden Zellen und strukturieren das Zellinnere von Eukaryonten (z. B. Hefe oder tierische Zellen) durch die Bildung von Organellen. Prominente Beispiele sind das Endoplasmatische Retikulum (ER) und der Golgi- Apparat, die zusammen die zentrale Station zum Sortieren und Modifizieren von Membranproteinen bilden. Simulationen können Einblick in die Mechanismen der Anordnung solcher Proteinmoleküle geben.

Der Löwenanteil der ca. 10.000 verschiedenen membranassoziierten Proteinsorten einer Zelle wird nach seiner Herstellung am ER mittels kleiner Membrancontainer (Vesikel) vom ER zum Golgi-Apparat transportiert, wo die Frachtproteine wichtige post-translationale Modifikationen erhalten bevor sie zu ihrem finalen Bestimmungsort weitertransportiert werden. In diesem Kontext müssen Proteine immer wieder in Gruppen sortiert werden, die an Ort und Stelle verbleiben oder aber weiter- bzw. zurücktransportiert werden sollen.

Obwohl die Logistik dieser Prozesse dem Frachtverkehr mittels LKW-Konvois in unserer makroskopischen Welt sehr ähnlich zu sein scheint, besteht ein fundamentaler Unterschied: Menschen können sich in Hierarchien organisieren, miteinander kommunizieren und Anweisungen geben, so dass ein planbarer und vernünftiger Transport entsteht. Wer aber sagt den Abertausenden von Proteinen wer sie sind, wohin sie gehen sollen, und wie bzw. bis wann sie das zu tun haben?

Mangels eines allwissenden Vordenkers müssen sich Proteine im Zusammenspiel mit Lipiden, den fundamentalen Bausteinen der Membran, auf der Skala einzelner Moleküle selbst organisieren um ihren Transport (oder aber dessen Verhinderung) zu steuern. Die damit einhergehenden dynamischen und meist nichtlinearen Phänomene kann man teilweise mittels hochauflösender Lichtmikroskopie beobachten.

In der Tat sind Beobachtungen an lebenden Zellen mit einer Zeitauflösung im Bereich weniger Millisekunden bei einer räumlichen Auflösung von ca. 200 Nanometern heute Standard. Trotz des rasanten Aufschwunges an „Nanoskopie“- Techniken, die eine noch höhere räumliche Auflösung (im Austausch gegen eine schlechtere zeitliche Auflösung) bieten, sind aber die dynamischen Selbstorganisationsphänomene auf der Skala einzelner Proteine nicht direkt beobachtbar.

Übertragung in eine Simulation

Um Phänomene auf der Nanoskala zu untersuchen und ggf.

auf größere, dem Mikroskop wieder zugängliche Skalen zu projizieren, bieten sich Computersimulationen an. Neben der klassischen Molekulardynamik, in der jedes Atom eines Moleküls einzeln simuliert wird, sind in den letzten Jahren zunehmend grobkörnigere Methoden zum Einsatz gekommen, die Gruppen von Atomen in eine kugelförmige Einheit zusammenfassen.

Man verliert damit zwar Einsichten auf der atomaren Skala, kann aber so die Simulationen auf größere Systeme und längere Zeitskalen ausdehnen. Eine populäre Methode ist dabei die dissipative Teilchendynamik (dissipative particle dynamics, DPD), mit der man voll hydrierte Membranen inklusive eingebetteter bzw. adsorbierter Proteine simulieren kann.

In der Tat zeigen DPD-Simulationen eine Selbstassemblierung von Membranen aus Lipiden (Abb. 1), wobei die Materialeigenschaften, z. B. die Biegesteifigkeit der Membran, sehr gut mit den aus Experimenten bekannten Werten übereinstimmt. Baut man nun zusätzlich transmembrane Proteine in die Doppellage von Lipiden ein, so stößt man unweigerlich auf offene Parameter: Welche geometrische Form soll die Transmembrandomäne haben (Zylinder, Konus etc.) und wie lang soll sie im Vergleich zur Dicke der Membran sein?

Wenn wir den geometrischen Aspekt vernachlässigen, dann verbleibt die Möglichkeit eines hydrophobe Versatzes, wenn die Transmembrandomäne länger oder kürzer ist als die Dicke der Membran. Dieser Versatz ist ausreichend um Sortier- und Selbstorganisationsphänomene von Proteinen zu erzeugen, die man mittels DPD-Simulationen quantitativ untersuchen und daraus Vorhersagen für Experimente auf der Skala der Lichtmikroskopie ableiten kann.

Triebkraft Entropie

Zunächst beobachtet man auf inhomogenen Membranen mit dicken und dünnen Bereichen, dass ein Protein diejenigen Regionen als Aufenthaltsort bevorzugt, für die der kleinste hydrophobe Versatz entsteht. Obwohl sich Proteine und Lipide innerhalb der Membran wie in einer zweidimensionalen Flüssigkeit bewegen können, scheinen die Proteine in Bereiche mit dem kleinsten hydrophoben Versatz hineingetrieben zu werden.

Dieser Effekt wird verständlich, wenn man die Konfiguration der Lipide nahe am Protein betrachtet (vgl. Abb. 2): Im Falle eines Versatzes müssen sich die Lipide so verdrehen, dass weder die hydrophoben („öligen“) Bereiche des Proteins noch diejenigen der Lipide mit Wasser in Kontakt kommen. Die Moleküle verhalten sich somit analog zur täglichen Erfahrung, dass hydrophobe Substanzen (z. B. Olivenöl) und Wasser entmischen, weil eine direkte molekulare Nachbarschaft dieser beiden Stoffklassen energetisch ungünstig ist.

Das Verdrehen in der Membran reduziert aber die Bewegungsmöglichkeiten der Lipide was sich niederschlägt in einer reduzierten Anzahl von Konfigurationen des Gesamtsystems bei gleicher Energie, d.h. einer geringeren Entropie. Die Forderung maximaler Entropie (zweiter Hauptsatz der Thermodynamik) ist dann die Triebfeder für einen präferentiellen Aufenthalt des Proteins in Gegenden mit kleinem hydrophoben Versatz.

Die Entropie als treibendes Element ist intuitiv begreifbar anhand eines aufgeräumten Kinderzimmers (wenige Anordnungsmöglichkeiten der Spielsachen), das sich gern zu einem Zustand maximaler Unordnung hin entwickelt (viele kreative Anordnungen der Spielsachen). Gegen diesen Trend zur maximalen Entropie anzugehen kostet Arbeit, d.h. Energie, was auch die tägliche Erfahrung mit dem Kinderzimmer bestätigt. Angewandt auf unsere Proteine bedeutet dies, dass man Arbeit aufwenden muss um Proteine in eine Region mit höherem hydrophobem Versatz zu verschieben.

Die entropiegetriebene Präferenz für Regionen mit möglichst kleinem hydrophobem Versatz stellt daher ein erstes Sortierschema für Proteine anhand der Länge der Transmembrandomäne dar. Um dieses Szenario aber nutzen zu können, muss die Membran bereits inhomogen in ihrer Dicke sein, und die Proteine müssen über thermisch getriebene, ungerichtete Bewegung – die Diffusion – die verschiedenen Regionen erforschen können.

Man kann die Diffusionskonstante in Simulationen aber auch in Experimenten leicht über die Verfolgung der Wegstrecke einzelner Proteine quantifizieren, d.h. Simulation und Experiment können hier direkt miteinander verglichen werden.

Clusterbildung

Man könnte nun zunächst erwarten, dass auf einer homogenen Membran ohne Dickenvariation kein interessanter Effekt mit dem hydrophoben Versatz verbunden ist. Eine Simulation mehrerer Proteine, eingebettet in eine homogene Membran mit hydrophobem Versatz, zeigt jedoch einen zunächst überraschenden Effekt.

Die Proteine diffundieren erst ziellos umher, scheinen aber bei Kontakt aneinander kleben zu bleiben, so dass ein langlebiger Cluster aus Transmembranproteinen entsteht (Abb. 2), obwohl a priori keine attraktiven Wechselwirkung zwischen den Proteinen in die Simulation einging. Der Grund für die Clusterbildung ist wiederum in einer Maximierung der Entropie zu suchen: Die einzelnen Moleküle erhalten mehr Freiheit, wenn die Kontaktfläche von Lipiden und Proteinen minimiert wird.

Die beobachtete Clusterbildung ist somit prinzipiell ähnlich zur Tröpfchenbildung von Öl bzw. zur Mizellenbildung von Amphiphilen in Wasser. In den Simulationen kann nun die Lipid-vermittelte Attraktion der Proteine, d.h. ihr Wechselwirkungspotential, direkt gemessen und so zwei Proteinen eine Bindungsenergie und, mit ein wenig statistischer Physik, auch die mittlere Lebenszeit der Bindung zugeordnet werden.Die Bindung zeigt sich dabei umso stärker und langlebiger je stärker der hydrophobe Versatz ist.

Proteine mit stark unterschiedlichem Versatz entmischen dabei während der Clusterbildung, d.h. Proteine sortieren sich automatisch anhand der Länge ihrer Transmembrandomänen. Die Bildung von (unterschiedlichen) Proteinclustern ist nun die Keimzelle für ein Transportvesikel. Wie mit modernen, quantitativen Lichtmikroskopie- Methoden nachgewiesen werden konnte, bleiben vesikelerzeugende Proteine länger auf der Membran haften, wenn sie eine hohe Dichte von Frachtproteinen (wie z. B. den beschriebenen Clustern) vorfinden.

Durch die beschriebene Clusterbildung können sich Proteine also nicht nur sortieren, sondern auch gleich ein Taxi herbeirufen, das sie zur nächsten Station ihrer Reise bringen soll.

Zusammenfassung

Natürlich ist der beschriebene Sortiereffekt über einen hydrophoben Versatz ein recht rudimentäres Werkzeug. Weitergehende Simulationen haben aber gezeigt, dass das Anbringen eines zusätzlichen Lipid-Ankers an Transmembranproteine oder eine nicht-zylindrische Form der Transmembrandomäne ein weitaus differenzierteres Sortieren ermöglicht.

Diese Einsichten via Simulationen erklären zuvor in Zellen gefundene experimentelle Befunde und erlauben andererseits quantitative Vorhersagen zur Mobilität und reversiblen Aggregation von Proteinen auf Membranen, die anschließend mit Hilfe moderner Lichtmikroskopiemethoden getestet werden können.

▶ ▶Kontakt

Prof. Dr. Matthias Weiss

Lehrstuhl für Experimentalphysik I

Universität Bayreuth

Tel.: 0921/552500

matthias.weiss@uni-bayreuth.de

Autor(en)

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Universität Bayreuth
Universitätsstr. 30 -31
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Telefon: +49 921 55 0

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