MOLEKÜLER ORİGAMİ: PROTEİN KATLANMASI

Birçoğumuzun bildiği gibi, Japon kağıt katlama sanatına origami denir [1]. Origamiyi büyülü yapan şey ise dümdüz, alelade bir kağıt parçasından sadece katlama yoluyla, yani makas, zımba, veya yapıştırıcı kullanmadan elde edebileceğimiz sayısız şekildir. Origaminin belki de en önemli noktası, istenilen şekli elde edebilmek için kağıdın nasıl katlanacağını bilmek. Aksi takdirde, yanlış veya rastgele katlama yoluyla çok büyük bir ihtimalle işe yaramaz bir kağıt parçası elde edilir. Doğadaki her canlının vücudunda da her saniye origamiyi andıran sayısız eylem meydana geliyor, ama bir farkla; burada katlanan kağıt değil, protein zincirleri.

Doğanın moleküler makineleri proteinler

Katlanma kısmına geçmeden önce proteinleri ve yapılarını tanımalıyız. Proteinler bütün canlıların vücudunda yer alan, neredeyse bütün metabolik eylemlerden sorumlu biyolojik makinelerdir. Taşıma, üretim, yanma, bölme, savunma,  parçalama,  haberleşme, kısacası gündelik hayattan aklınıza getirebileceğiniz, makinelerle yapılan neredeyse her işi canlılar dünyasında proteinler yerine getirir. Büyüklükleri birkaç yüz atomdan yüzbinlerce atoma kadar uzanabilen proteinler birçok değişik şekilde karşımıza çıkabilir. Düz, yuvarlak, silindir gibi tanıdık geometrilerin dışında oynar parçalara sahip karmaşık bir yapıya da sahip olabilir.
Bir proteinin belirli bir vazifeyi yerine getirebilmesi için 3 boyutlu şeklinin de o vazifeye uygun olması, yani proteinin uygun şekilde katlanması gerekli. Tıpkı kamyonla toprak kazamayacağımız gibi, kanımızda oksijen taşıyan hemoglobin proteini [2] ile de vücudumuzdaki düşman molekülleri parçalayamayız.

Katlanmanın 4 aşaması

Proteine 3 boyutlu şeklini, yani “doğal halini” veren yapısındaki aminoasit dizilimidir (Resim 1). Amino asitler proteinlerin temel yapıtaşlarıdır. Doğada bulunun 20 değişik çeşit aminoasit bir zincirdeki gibi ucuca dizilerek proteinleri oluştururlar ve her bir protein için hangi aminoasitlerin hangi sırayla dizileceği DNA tarafından önceden belirlenmiştir. Birincil yapı da denilen protein zincirleri, ribozom tarafından sentezlendikten sonra çoğu zaman rastgele sarılmış bir yumak gibidirler. Origami benzetmesine dönecek olursak, zincirlerin şu hali henüz katlanmamış bir kağıt parçası gibidir.

Katlanma başlayınca protein zincirindeki aminoasitlerin yağsever veya susever grupları birbirlerine fiziksel bağlarla bağlanırlar (yani ortada kimyasal bir tepkime yoktur) ve küçük çaplı düzenli yapılar olan ikincil yapıları oluşturmaya başlarlar. İkincil yapılar sarmal ve yaprak yapılar olmak üzere iki temel şekle sahiptir. İkincil yapıların oluşması genellikle çok hızlıdır (saniyenin milyonda birinden daha kısa).

Katlanmanın bir sonraki aşaması ise ikincil yapıların birbirleriyle yine fiziksel bağlar kurup (bazı istisnalar hariç) üçüncül yapıyı meydana getirmesidir. Yani yerelden genele doğru bir düzen kurulumu vardır. Eğer bir protein tek bir aminoasit zincirinden meydana geliyorsa (mesela kaslara oksijen taşıyan ve kırmızı renk veren myoglobin gibi) üçüncül yapının oluşumundan sonra protein artık kullanıma hazırdır. Birçok protein ise bir makina gibi karmaşıktır ve birden fazla zincirin bir araya gelmesinden oluşur. İşte üçüncül yapıyı oluşturmuş protein zincirlerinin bir araya gelip oluşturdukları bu çok parçalı yapılara da dördüncül yapı denir. Origamide ise tek bir kağıttan yaptığımız bir çiçek veya yıldız proteinlerdeki üçüncül yapıya denk gelirken, birçok kağıt parçasından oluşmuş komplike bir yapı [4] ise proteinlerin dördüncül yapısı gibidir diyebiliriz (Resim 2).

Protein katlanmasını tahmin edebilmek

Buraya kadar proteinlerin yapısını ve protein katlanmasının temel adımlarını gördük. Asıl konuya gelecek olursak sormamız gereken soru şudur: Bir proteinin sadece aminoasit dizilimini bilerek nasıl ve ne şekle katlanacağını önceden bilebilir miyiz? Böyle bir bilgiye sahip olmanın değeri paha biçilemez. Mesela:

• Bir canlının DNAsını okuyarak (hatırlayın aminoasit dizilimleri DNAda yazılı) vücudundaki proteinlerin vazifelerini yerine getirip getiremeyeceğini, bunların bir hastalığa neden olup olmayacağını tahmin edebiliriz. Mesela, bazı kanser türleri tümör önleyici protein p53ün doğru katlanamamasından dolayı meydana geliyor [7,8].
• Beyindeki proteinlerin yanlış katlanıp, kontrol edilemez derecede birikmesinden dolayı meydana gelen deli dana ve Alzheimer hastalıklarının [8,9,10] hangi koşullar altında başladığını ve nasıl engelleneceğini bulabiliriz.
• Kanser ve Aids gibi tedavisi çok zor hastalıklarda rol oynayan etken proteinleri inceleyip, bu proteinlere bağlanarak onları saf dışı edecek ilaçlar tasarlayabiliriz [11].
• Hastalık teşhisinde ve adli tıpta kullanılan testlerin güvenilirlik derecelerini yükseltip, hata riskini asgari düzeye indirebiliriz.
• Proteinlerin deney ortamındaki davranışlarını kontrol edip, moleküler hassasiyet gerektiren akıllı malzeme tasarımında kullanabiliriz [12].

Yukarıda yazılan senaryolar hayal ürünü değil çünkü  birçok bilim insanı uzun süredir protein katlanmasını anlamaya ve tahmin etmeye çalışıyor. Isterseniz biraz da yolun neresinde olduğumuza bakalım.

Deneysel zorluklar

Protein katlanması hem deneysel hem de teorik biyofiziğin en zor konularından birisi. Öncelikle moleküler düzeyde, yani nanometre (metrenin milyarda biri) kadar küçük mesafelerde meydana gelen bir olgudan bahsediyoruz. Görsel olarak katlanmayı incelemek zaten mümkün degil, çünkü insan gözünün görebildiği ışığın dalgaboyu proteinlerden çok daha büyük. Bir çok deneysel yöntem ve bu yöntemlerde kullanılan cihazların çoğu da ihtiyacımız olan nanometre altı hassasiyete sahip değil. Yine de çok ileri ama bir o kadar da meşakkatli yöntemlerle proteinler kristalleştirilip, katlanmış haldeki yapıları detaylı şekilde bulunabiliyor [13]. Burada da iki sorun karşımıza çıkıyor.

Birincisi incelenmesi gereken protein sayısı. Sadece insan vücudunda yirmi bin çeşitten fazla protein var [14]. Buna hayvanların, bitkilerin, bakterilerin, mantar ve virüslerinkini de ekleyin. Dolayısıyla bu kadar büyük bir alemi tek tek keşfetmek pek akıl kârı değil.  İkincisi, doğadaki bütün proteinleri bu şekilde incelesek bile elimizde sadece kristalleşmiş, yani hareketsiz hallerinin detayları olacak. Halbuki proteinler tıpkı makineler gibi hareketli cisimler ve görevlerini yerine getirirken sıkça şekil değiştirebiliyorlar, bazen de yanlış katlanıp hastalıklara sebep oluyorlar. Dolasıyla proteinleri doğal ortamlarında ve hareket halinde inceleyecek bir yönteme ihtiyacımız var.

Samanlıkta iğne aramak

Deneyin bittiği yerde her zamanki gibi teori başlıyor. Bilgisayarlı modellemelerle protein katlanması 30 yıldır çalışılan bir konu olsa da [15], duyulan ilgi hiç azalmadı çünkü bilgisayarların işlem gücü her sene artmaya devam ediyor. Bu da daha çok işlem kapasitesi, yani daha karmaşık modeller, yani gerçeğe bir adım daha yaklaşmak demek. Dediğimiz gibi protein katlanması çok çetrefilli bir konu. Akademik çevrede çokça bilinen bir örneği verirsek [16], 100 aminoasitten oluşan görece ufak bir proteinin katlanabileceği 3¹⁹⁸ (ya da 10⁹⁴) farklı şekil var. Proteinin deneme yanılma yoluyla bu şekillere tek tek katlanması ise en hızlı durumda bile evrenin yaşından daha uzun sürer (bu örnekte tartışılması gereken birçok varsayım var, ama gösterilmek istenen nokta belli). Gerçekte ise bir protein mikro-mili saniye (milyonda bir-binde bir saniye) aralığında genellikle tek bir şekle katlanıyor [16]. Demek ki, bu kadar kısa zamanda belirli bir şekle katlanabilmeleri için proteinlerin belirli bir katlanma prensibine uymaları lazım. Ama bu prensipleri bulmak o kadar kolay değil,  çünkü biyolojinin her dalı gibi burada da birçok istisna var. Mesela, çok farklı aminoasit dizilimlerine sahip proteinler benzer şekillere katlanabilirken, çok benzer dizilimlere sahip proteinler ise bazen farklı şekillere katlanabililiyorlar. Bundan başka, bazı proteinler katlanmak için Resim 2deki HSP60 gibi refakatçi proteinlere  ihtiyaç duyuyor [17,18]. Bir çok protein ise sıcaklık veya pH gibi çevresel etkenlerden dolayı yapısını kaybedip açılabiliyor (pişmiş yumurtadaki proteinler gibi), ya da farklı şekillere, bazen de yanlış şekillere katlanabiliyor (deli dana hastalığındaki gibi). Bütün bu sebeplerden dolayı, sadece proteini değil, bulunduğu ortamın koşullarını da hesaba katabilecek teorik bir yönteme ihtiyaç var.

Süperbilgisayarlar iş başında

Akademik veya ticari, birçok araştırma grubu protein katlanmasını bilgisayar destekli benzetimlerle (simülasyon) modellemeye çalışıyor.  Bu modellerde her bir atom (bazen de atom grupları) bir parçacık tarafından temsil ediliyor ve parçacıkların birbirleriyle olan etkileşimi arka arkaya birçok kez hesaplanıyor. Tabii bu hesaplama adımları çok fazla işlem gücü gerektiriyor çünkü yüzbinlerce, bazen milyonlarca parçacık sürekli etkileşim halinde. Böyle hesaplamalar için süperbilgisayar tabir edilen, yani çoğu zaman binlerce işlemcinin eşzamanlı (paralel) çalıştığı dev sistemler kullanılıyor. Bunlardan en meşhuru ve alanında halen en kuvvetli olanı yakın zamanda geliştirilmiş olan Anton [19,20]. Anton özel bir şirket tarafından milyonlarca dolarlık bir bütçe ile tasarlanmış özel bir donanıma ve yazılıma sahip bir bilgisayar. Bilgisayar dediğime bakmayın, evinizden daha fazla yer kaplayan bir makine aslında. Tek amacı protein simülasyonları yapmak olan Anton piyasadaki standard süperbilgisayarlara kıyasla yüz kattan daha hızlı ve 5 yıl öncesine kadar insanların imkansız olarak gördüğü simülasyonları bugün erişilir kılıyor.

Gördüğünüz gibi protein katlanmasını modellemek çok masraflı olabiliyor. Alternatif bir çözüm ise Stanford Üniversitesi’nden gelmiş. Vijay Pande ve ekibi Folding@home yani ‘evde katlama’ projesiyle kendilerine süperbilgisayar yapmak yerine evlerde boş yatan bilgisayarları ve Playstation oyun makinelerini kullanmayı akıl etmişler [21,22]. Siz de bilgisayarınıza ya da oyun makinenize kuracağınız ufak bir yazılımla kendi kaynaklarınızı bu dünya çapındaki süperbilgisayar sisteminin kullanımına açabiliyorsunuz. Siz bilgisayarınızı kullanmıyorken yazılım devreye giriyor ve sizin gibi dörtyüzbinden fazla işlemcinin dahil olduğu bir bilgisayar ağı proteinlerin katlanmasını aynı anda çalışan değişik simülasyonlarla modelliyor. Bilgisayarınızı kullanırsanız sistem dışı kalıyorsunuz ve yerinize başka bir vatandaşın bilgisayarı kullanılıyor. Aşağıdaki kısa filmde [23], gerçek hayatta 1,5 milisaniye gibi uzun sayılabilecek bir sürede katlanan NTL9 adlı proteinin 39 aminoasitlik parçasının bahsedilen proje sayesinde nasıl katlandığını göreceksiniz.

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=gFcp2Xpd29I&noredirect=1&w=480&h=360]

Sonuç

Gördüğünüz gibi protein katlanması, vücudumuzu ve diğer canlıların yaşamını anlamak adına son derece önemli ama bir o kadar da karmaşık bir konu. Her geçen gün daha fazla araştırma grubu bu konuya dahil oluyor, çünkü vaat edilen ödüller çok büyük. İlerleyen deneysel yöntemlerle ve gücü her gün artan bilgisayarla bilim insanları bu konuya dört koldan saldırmış durumda. Protein katlanmasının sırlarını çözebilen bilim insanlarının Nobel’i kapacağı muhakkak ama bu kişilerin devlet destekli kurumlardan mı yoksa özel şirketlerden mi çıkacağını açıkçası çok merak ediyorum. Bunun cevabını da umarım önümüzdeki yıllarda göreceğiz. Son olarak, sizi Harvard Üniversitesi’nin hazırladığı, hücrelerimizin içindeki hareketli yaşamı ve proteinlerin nasıl her işe koşturduğunu gösteren muhteşem bir animasyonla [24] başbaşa bırakıyorum.

[youtube http://www.youtube.com/watch?v=wJyUtbn0O5Y&w=480&h=360]

Kaynaklar

Kapak resmi: Wikipedia [25,26]

1. https://tr.wikipedia.org/wiki/Origami
2. https://tr.wikipedia.org/wiki/Hemoglobin
3. https://tr.wikipedia.org/wiki/Dosya:Main_protein_structure_levels_en.svg
4. http://en.wikipedia.org/wiki/Modular_origami
5. http://en.wikipedia.org/wiki/File:PDB_1grl_EBI.jpg
6. http://www.flickr.com/photos/40856616@N02/5021300796/sizes/l/in/photostream/
7. http://en.wikipedia.org/wiki/P53
8. http://www.nature.com/horizon/proteinfolding/background/disease.html
9. http://en.wikipedia.org/wiki/Prion
10. http://en.wikipedia.org/wiki/Alzheimer
11. http://en.wikipedia.org/wiki/Drug_design
12. http://en.wikipedia.org/wiki/Molecular_self-assembly
13. http://en.wikipedia.org/wiki/Protein_crystallography#Biological_macromolecular_crystallography
14. M. Clamp et al., 2007. “Distinguishing Protein-Coding and Noncoding Genes in the Human Genome,”PNAS 104(49), 19428-19433.] http://www.pnas.org/content/104/49/19428.long
15. http://en.wikipedia.org/wiki/Protein_folding#Computational_methods_for_studying_protein_folding
16. http://en.wikipedia.org/wiki/Levinthal%27s_paradox
17. http://en.wikipedia.org/wiki/Chaperone_%28protein%29
18. http://en.wikipedia.org/wiki/Anfinsen%27s_dogma
19. http://en.wikipedia.org/wiki/Anton_%28computer%29
20. http://www-micrel.deis.unibo.it/~benini/files/MD/AntonCommACM08.pdf
21. http://en.wikipedia.org/wiki/Folding@home
22. http://folding.stanford.edu/home/
23. http://www.youtube.com/watch?v=gFcp2Xpd29I&noredirect=1
24. http://www.youtube.com/watch?v=wJyUtbn0O5Y
25. http://en.wikipedia.org/wiki/File:1GZX_Haemoglobin.png
26. http://en.wikipedia.org/wiki/File:Origami-crane.jpg