Dans une récente étude publiée sur bioRxiv* serveur de prétirage, les chercheurs ont évalué la stabilité et l’expression de mutations dans la protéine de pointe (S) du coronavirus-2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2).
Sommaire
Contexte
La pandémie de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) causée par le SRAS-CoV-2 a donné lieu à des recherches approfondies sur la protéine S. Son évolution introduit plusieurs variations à la surface des protéines qui affectent négativement l’efficacité des anticorps produits par les vaccins. Le virus a besoin de la protéine S pour entrer dans la cellule hôte, et les vaccins contre le SRAS-CoV-2 sont conçus avec la protéine S comme cible. La présence importante d’anticorps anti-S dans une population pourrait induire une pression de sélection dans le virus pour modifier sa structure de protéine S afin d’échapper aux anticorps induits par le vaccin ou l’infection. De telles dérives antigéniques conduisent à l’émergence de nouvelles variantes avec des défis persistants. De plus, comprendre les effets de l’évolution nécessite de connaître la structure de la protéine.
L’étude
La présente étude a évalué si les niveaux d’expression des protéines pourraient servir de proxy pour la stabilité du pli. L’objectif principal était d’examiner si l’expression et la liaison du domaine de liaison au récepteur ACE2 (RBD) mesurées expérimentalement pouvaient être liées à la stabilité thermodynamique des mutants RBD.
Les données d’expression sur l’effet des mutations ponctuelles RBD sur la liaison ACE2 et l’expression de la levure ont été précédemment rapportées. L’impact des mutations sur les niveaux d’expression a été calculé comme la différence d’intensité de fluorescence moyenne logarithmique par rapport au type sauvage. L’effet sur la liaison ACE2 a été déterminé à partir de la différence apparente des constantes de dissociation par rapport au type sauvage.
Le changement d’énergie libre du repliement des protéines (ΔΔG) a été calculé à l’aide de trois méthodes in silico : DDG profond, SimBa-IB et stabilité des protéines de la matrice de balayage de coupure de mutation (mCSM). Dans son apostat déterminé par cryo-microscopie électronique, huit structures expérimentales de la protéine S ont été obtenues à partir de la banque de données sur les protéines (PDB). Le programme SimBa-IB a calculé la surface relative accessible au solvant (RSA) des sites mutés, et les valeurs ΔΔG et RSA ont été rapportées comme valeurs moyennes.
Résultats
Les auteurs ont observé que l’effet des mutations sur la liaison et l’expression de l’ACE2 était fortement corrélé. De plus, les niveaux d’expression pourraient affecter les constantes de liaison même au même niveau d’affinité ACE2. Les changements d’énergie libre ou de stabilité ont été prédits et plus tard comparés aux changements de liaison et d’expression observés expérimentalement en utilisant les trois méthodes de calcul. Les effets de stabilité, tels que calculés, ont observé que les mutations dans l’étirement 388 – 390 avaient un impact sur la stabilité de la protéine.
L’effet de la mutation sur chaque site a été calculé comme l’effet absolu moyen de 19 mutations en tant que substitut de la tolérance sur chaque site mutant. Les mutations affectant l’expression se trouvaient principalement à l’intérieur du sous-domaine central du RBD, en particulier la feuille bêta centrale avec les hélices alpha qui la flanquent. Les mutations affectant la liaison ACE2 ont été principalement observées dans le sous-domaine de liaison ACE2 ou la feuille bêta centrale.
Les mutations affectant la stabilité de la protéine ont été observées dans le noyau structuré du RBD. Les mutations RBD ont affecté son expression, sa liaison et sa stabilité de manière différentielle, bien qu’un certain chevauchement entre l’expression et la stabilité des protéines ait été observé. Ensuite, les auteurs ont quantifié la relation en traçant les valeurs ΔΔG prédites par rapport aux changements observés dans l’expression et la liaison ACE2 de RBD pour toutes les mutations et chaque structure expérimentale avec trois méthodes.
L’expression de RBD et ΔΔG pour les structures individuelles ont été corrélées avec des amplitudes variables en fonction du type de prédiction. De même, la liaison ACE2 et ΔΔG étaient associés à des degrés divers en fonction de la méthode de prédiction ; néanmoins, les corrélations (pour la liaison) étaient plus faibles que celles pour l’expression, et les corrélations observées étaient statistiquement significatives.
Les effets des mutations sur la stabilité des protéines étaient bien corrélés avec la liaison à l’ACE2 et l’expression des protéines, mieux avec la prédiction Deep DDG. Les résultats d’expression et de liaison étaient biaisés, surreprésentant les points de données entre 0 et -1. Par conséquent, les données ont été regroupées dans des bacs ; l’effet moyen de liaison et d’expression de chaque bac et les valeurs d’énergie de stabilité prédites ont été calculés. L’équipe de recherche a noté une augmentation des corrélations lors du regroupement, et il convient de noter que les données informatiques étaient bien corrélées avec les données expérimentales regroupées.
Enfin, l’étude a rapporté que les mutations profondément enfouies dans le noyau protéique ont un effet plus significatif sur la stabilité des protéines. Similaire était le cas observé pour RBD, dans lequel les mutations dans le noyau étaient moins tolérées que celles sur ou près de la surface. Une corrélation modérée a été observée lorsque l’effet des mutations sur la liaison et l’expression a été étudié concernant l’exposition de surface des résidus de RBD avec une tolérance notable dans l’ensemble sur les sites avec une exposition accrue aux solvants.
conclusion
Les résultats de l’étude actuelle ont démontré que les effets calculés de la stabilité des protéines étaient significativement corrélés aux niveaux d’expression pour les 48 études comparatives, mais dans une certaine mesure avec la liaison ACE2. De plus, il y avait une corrélation entre les changements de stabilité prévus et l’exposition de la surface.
Par conséquent, les propriétés mutationnelles expérimentales pourraient être prédites, au moins en partie, et les phénotypes pourraient être corrélés en raison de corrélateurs sous-jacents tels que les propriétés des acides aminés, l’exposition au solvant du site et l’utilisation des codons. De telles corrélations ont un impact sur la mutabilité de la protéine S, affectant les compromis phénotypiques et l’évolution virale.
*Avis important
bioRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, guider la pratique clinique/les comportements liés à la santé, ou traités comme des informations établies.
