Rationale Erklärung der Ziel-Erkennung von ortsspezifischen DNA-Rekombinasen durch struktur- und MD-abgeleitete, auf Energie basierende funktionale Deskriptoren.

• Antragstellerin: Professorin Dr. María Teresa Pisabarro
• Fachliche Zuordnung: Bioinformatik und Theoretische Biologie
• Förderung: Förderung seit 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 408106607

Tyrosin-typische ortsspezifische Rekombinasen (SSRs) stellen eine äußerst vielversprechende Ressource für die Ingenieurskunst des menschlichen Genoms dar. Sie ermöglichen die kontrollierte Ausschneidung, Umkehrung, Einfügung oder Austausch von Ziel-DNA-Sequenzen, ohne dabei auf Reparaturmechanismen des DNA zurückzugreifen, wie es bei CRISPR-Cas9 der Fall ist. Allerdings wird die effiziente und sichere Umprogrammierung der DNA-Spezifität von SSRs zu einem interessanten Zielort durch ein unvollständiges Verständnis der Spezifitätsdeterminanten, die die Protein-DNA-Interaktionen in der biologischen Funktion von SSRs steuern, behindert. Dieses Verständnis ist entscheidend für die Entwicklung maßgeschneiderter und sicherer SSRs für therapeutische Anwendungen am Menschen. Unsere bisherige Arbeit hat die Wirksamkeit der Integration experimentell gewonnener In-vitro-Evolutionsdaten mit strukturellen Informationen, computergestützter Modellierung und Molekulardynamik (MD)-Simulationen gezeigt. Dieser Ansatz klärt Struktur-Funktions-Beziehungen und liefert Einblicke in die Aktivität und Spezifität sowohl nativer als auch entwickelter SSRs. Obwohl diese Studien zur rationalen Konstruktion von SSR-Varianten mit verbesserten oder neu maßgeschneiderten Eigenschaften geführt haben, verdeutlichen sie die Komplexität der Protein-DNA-Erkennung, die die Aktivität und Ziel-Spezifität von SSRs steuert. Eine umfassende und eingehendere Analyse der physikochemischen und dynamischen Eigenschaften dieser Systeme ist unerlässlich, um die zugrunde liegenden molekularen Mechanismen vollständig zu verstehen und aktive und hochspezifische SSRs zu entwerfen. Unser Ziel ist es, Tiefen-Sequenzierungs- und Aktivitätsdaten von in vitro evolvierten SSRs, zusammen mit strukturellen und konformationellen dynamischen Informationen aus MD-Simulationen zu integrieren, um die Plastizität in den Protein-DNA-Erkennungsprofilen zu quantifizieren. Dies bietet eine genauere und zuverlässigere Möglichkeit, die Aktivität und die Ziel-Selektivität von SSR-Systemen vorherzusagen. Wir planen eine umfassende Analyse von MD-basierten energetischen Deskriptoren, und wir beabsichtigen, die Anwendbarkeit dieser "strukturellen und energetischen Deskriptoren" als "funktionale Marker" in lernbasierten Vorhersagen zu erkunden. Das ultimative Ziel ist es, empfindliche struktur- und energiebasierte Deskriptoren zu unterscheiden und eine robuste, auf maschinellem Lernen basierende Argumentation für eine verbesserte Gestaltung von Aktivität und Ziel-Selektivität in SSRs zu etablieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen