Bioinformatische Analyse und Vorhersage der intragenischen Kompensationsmechanismen von human-pathogenen und bakteriellen Resistenz-assoziierten Mutationen

• Antragstellerin: Professorin Dr. Olga Kalinina
• Fachliche Zuordnung: Bioinformatik und Theoretische Biologie
• Förderung: Förderung von 2020 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 430158625

Mutationen von einzelnen Nukleotiden, die zu einer Änderung in der Aminosäuresequenz eines Proteins führen, sind fundamentale Ereignisse der Proteinevolution. Eine Kette von solchen Änderungen kann als ein Pfad durch die Landschaft der evolutionären Fitness eines Proteins in seinem Sequenzraum angesehen werden. Die meisten Mutationen haben negative Auswirkungen auf die Proteinstruktur, Funktion, Stabilität, oder Affinität zu anderen Interaktionspartnern. Eine Kompensation dieser schädlichen Auswirkungen kann durch eine Rückmutation (eine Mutation an derselben Position zurück zu der Wildtypaminosäure) oder durch eine Mutation an einer anderen Proteinposition stattfinden. Diese kompensierenden (folgenden) oder permissiven (vorhergegangenen) Mutationen ermöglichen die Proteinevolution, da sonst wären die Sequenzen extrem konservativ, weil die meisten Mutationen isoliert betrachtet schädlich sind.In diesem Projekt werden wir die Mechanismen der intragenischen Kompensation in einem noch nie da gewesen Umfang untersuchen, indem wir die größte Sammlung von experimentell belegten Kompensationen zusammentragen, sie mit Kompensationen, die mittels eines neuen phylogenetischen Algorithmus vorhergesagt wurden, ergänzen, und sie anschließend in einen strukturellen und biophysikalischen Kontext setzen. Hierfür werden wir eine neue, auf maschinellem Lernen basierende Methode, zur Vorhersage von kompensierenden Effekten in Paaren von Proteinpositionen und somit auch für die Vorhersage der funktionellen Auswirkung einzelner Mutationen entwickeln. Diese Methode wird auf unserer langjährigen Erfahrung in der Vorhersage funktioneller Auswirkungen von Mutationen anhand struktureller Eigenschaften sowie den Interaktionen mit anderen Biomolekülen der entsprechenden Aminosäureresten aufbauen. Unsere Vorhersagemethode wird dabei zusätzlich eine mechanistische Hypothese zu jedem Fall der Kompensation liefern.Dieser Ansatz soll anschließend zur Untersuchung neuer potentieller kompensierender Mutationen in mehr als 1500 Exomen von Patienten mit diversen ethnischen Ursprüngen und Phänotypen verwendet werden. Die Entdeckung neuer kompensierender Mutationen kann helfen mögliche Ursachen für das Phänomen der unvollständigen Ausbreitung von mit Krankheiten assoziierten Mutationen aufzudecken. Um diese Mechanismen zu verstehen, werden wir die Exome aus unserer Sammlung auf Einzelfallbasis untersuchen. Darüber hinaus werden auch komplette Genome von pathogenen Bakterien mit bekanntem Resistenzspektrum gegen herkömmliche und neue Antibiotika untersucht. Die Analyse dieser exklusiven Daten kann zu der Entdeckung neuer Resistenzmechanismen führen. So werden neue Erkenntnisse über die Mechanismen hinter den genetischen kompensierenden Variationen gewonnen, und mögliche neue genetische Marker für die genetische Diagnostik entdeckt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Russische Föderation
• Partnerorganisation: Russian Foundation for Basic Research, bis 3/2022
• Kooperationspartner: Vasely Ramensky, Ph.D., bis 3/2022