Molekular-mechanistische Untersuchungen der Antigen-Beladung von MHCII Proteinen für die adaptive Immunerkennung durch T Zellen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Mit Methoden der Molekular-Dynamik (MD) Simulationen ist es in diesem Projekt mein Ziel, den molekularen Mechanismus von MHCII Proteinen zu erforschen: MHCII Proteine sind molekulare Maschinen in unserem Immunsystem und verantwortlich für die korrekte Beladung und Präsentation von Fremdkörpern (Antigene, z.B. Viren oder Bakterien), damit diese von T-Zellen erkannt und z.B. mit Antikörpern eliminiert werden können. Dabei habe ich mich mit folgenden Frage- und Aufgabenstellungen beschäftigt: Was sind notwendige strukturellen Veränderungen für die Antigen-Beladung von natürlich vorkommende MHCII Varianten und Mutanten? Wie werden diese durch den molekularen Katalysator DM beeinflusst? Was sind molekulare Faktoren für die Selektivität Antigen-Beladungen? Entwicklung und Verbesserung von computergestützen Methoden zur molekular-mechanistischen Untersuchung von MHCII-Proteinen mit Erweiterbarkeit auf andere Proteine und makromolekulare Maschinen. Der wesentliche wissenschaftlicher Beitrag meines Forschungsprojekts liegt in: MD Simulation (60TB), Modellierung, und mechanistischen Analyse unterschiedlicher MHCII-Varianten, und Antigenen, auch in Wechselwirkung mit dem Katalysator-Protein DM; Entwicklung einer Open-Source Software-Plattform zur strukturell-dynamischen Charakterisierung vieler unterschiedlicher atomistischer Simulationszustände. Ich war positiv überrascht, dass ich mit meinen MD Simulationen tatsächlich mechanistisch notwendige strukturelle Änderungen entlang des gesamten MHCII-Proteins beobachten konnte, obwohl diese Simulationen mit einer Zeitskala von Mikrosekunden und ein Antigen-Beladungsprozess auf MHCII-Proteine Sekunden oder länger dauert.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- AdaptiveMD & PySFD: Large-scale computations and analysis of molecular dynamics simulations. OLCF User Meeting, Knoxville, TN, USA (2018) and Les Houches-TSRC Workshop on Protein Dynamics, Les Houches, France (2018)
J. R. Ossyra, S. Stolzenberg, E. Hruska, V. Balasubramanian, M. O. Maldonado, M. Turilli, S. Jha, C. Clementi, F. Noe, J. Smith
- MHC class II complexes sample intermediate states along the peptide exchange pathway. Biophysical Society Annual Meeting, San Francisco, CA, USA (2018)
Stolzenberg, S., Wieczorek, M., Sticht, J., Günther, S., Wehmeyer, C., El Habre, Z., Álvaro- Benito, M., Noé, F. and Freund, C.
- PySFD: A General, Big Data Python Framework to Analyze Significant Features Differences among MD-Simulated Ensembles. Workshop: Computer Simulation and Theory of Macromolecules, Hünfeld, Germany (2018)
Stolzenberg, S.
- PySFD: Comprehensive Molecular Insights from Significant Feature Differ- ences detected among many Simulated Ensembles. Bioinformatics, 35(9), 1588-1590 (2019)
Stolzenberg, S.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty818) - Molecular Insights into Key Mechanistic Steps of an adaptive Immune Response. BioData World Congress, Basel, Switzerland (2020)
Stolzenberg, S.
