Sınıf C GPCR’lerin Sinirbilim Alanında Parlak Bir Geleceği Var mı?

Sınıf C GPCR’lerin Sinirbilim Alanında Parlak Bir Geleceği Var mı? G-protein bağlantılı reseptör (GPCR), hücre zarında yer alan ve dışarıdan gelen sinyalleri hücre içine iletmekle sorumlu olan bir protein ailesidir. GPCR’ler, sinyalleri alan N-terminus, konformasyon değişikliği yoluyla sinyali ileten yedi transmembran bölgesi ve hücre içi sinyal kaskadını başlatan C-terminus’tan oluşur. Ayrıca, GPCR’ler A, B ve C sınıfı gibi alt kategorilere ayrılır. C sınıfı GPCR’ler, diğer sınıflara kıyasla en büyük ve en karmaşık olanlardır. Diğerlerinden farklı olarak, düzgün işlev görebilmek için diğer protein alt birimleriyle heterodimer yapılar oluştururlar.

Sinirsel iletimde C sınıfı GPCR’lerin rolü

C sınıfı GPCR’ler, özellikle sinirsel iletim gibi çeşitli süreçlerden sorumludur. Örneğin, sinir hücreleri arasındaki etkileşimleri düzenleyen GABA (Gama-Aminobütirik Asit) nörotransmitterine ait GABAB reseptörleri, C sınıfı GPCR’lere aittir. Bu nedenle, bilim insanları, C sınıfı GPCR’lerin Alzheimer gibi nörolojik hastalıkların altında yatan nedenleri anlamaya ve yeni ilaçlar geliştirmeye yardımcı olabileceğini öne sürmektedir. Bu amaç doğrultusunda, son zamanlarda C sınıfı GPCR’ler, biyosensörler tasarlamak için sinirbilim alanında kullanılmaktadır.

Biyosensörler, moleküllerin miktarını ve varlığını tespit eden yapay modellerdir. Buna paralel olarak, GPCR ve biyosensörlerin kombinasyonu, beyindeki nörotransmitterlerin izlenmesini sağlamaktadır. Ancak, C sınıfı GPCR’lerin yapısı biyosensörlerin tasarımını zorlaştırmaktadır. Bu, temelde C sınıfı GPCR’lerin heterodimer yapısındaki alt birimler arasındaki etkileşimlerden ve bu etkileşimlerden kaynaklanan konformasyon değişikliklerinden kaynaklanmaktadır. Bu incelemede, Otanuly ve meslektaşları, bu tür biyosensörlerin tasarımındaki zorlukları aşmak için geliştirilen en son stratejileri gözler önüne sermektedir.

Kimera proteinler: Lokalizasyon problemlerini aşmak için bir çözüm

Öncelikle, çoğu C sınıfı GPCR, çoklu alt birimlerden oluşur ve alt birimlerin eksikliği ya da yanlış protein katlanması, C sınıfı GPCR’lerin düzgün çalışmasını engeller. Bu da reseptörün hücre zarına lokalize olmasını engeller. Bu sorunu aşmak için araştırmacılar, farklı proteinleri birleştirerek kimera proteinler oluşturmuşlardır. Bu, her iki alt birimin özelliklerini koruyan tek bir proteinle sonuçlanır. Örneğin, GABA reseptöründe, GABAB1 ve GABAB2 alt birimlerinin parçalarını birleştirmek, doğrudan hedeflenebilen daha stabil bir hibrit protein oluşturur.

Pagano ve meslektaşları, GABAB2’nin C-terminus’undan spesifik bir bölgeyi çıkararak bunu göstermiştir. Bu sayede, GABAB1’in hücre zarına taşınması kolaylaştırılmıştır. Öte yandan, Jain ve meslektaşları, sinir sisteminde GABA ile etkileşime giren bir tür C sınıfı GPCR olan GPR158’in N-terminus’u ile başka bir C sınıfı GPCR’nin C-terminus’unu birleştirmiştir. Bunun nedeni, GPR158’in hücre içi taşınmayı doğrudan düzenleyen benzersiz bir sinyal dizisine sahip olmasıdır. Sonuç olarak, proteini düzgün bir şekilde hücre zarına yönlendirmeyi başarmışlardır. Bu araştırmalar ışığında, Otanuly ve meslektaşları, kimera yapısının C sınıfı GPCR’lere dayalı biyosensörlerin tasarımında lokalizasyon sorununu aşmak için parlak bir strateji olduğunu düşünmektedir.

Biyoreseptörlerin hücre zarına tutunma zorluğunu aşmak

C sınıfı GPCR’lerin tasarımında karşılaşılan bir diğer zorluk, biyoreseptörün hücre zarına kararlı bir şekilde bağlanmasıdır. Bu, temelde C sınıfı GPCR’lerin hücre yüzeyinde ifade edilmesinden kaynaklanır. Ancak, Nasu ve ekibi tarafından yürütülen araştırma, GPI (Glikosilfosfatidilinositol) bağlantısının bu sorunu çözmek için umut verici bir yöntem olduğunu ortaya koymaktadır. Bunun nedeni, GPI’nin bir proteinin C-terminus’una kovalent olarak bağlanan bir glikolipid olmasıdır. Bu bağlantı, proteinin lipid bariyerine yerleşmesini sağlar ve sinirbilim alanında C sınıfı GPCR’lerin daha etkili çalışmasını mümkün kılar.

Bu araştırmada, Nasu ve ekibi, hücre zarına hedeflenen L-laktat spesifik eLACCO1.1 biyosensörünü tasarlamayı amaçlamıştır. C sınıfı GPCR’lerin hücre yüzeyinde ifade edilirken hücre yıkımından korunmasını sağlamak için bağışıklık sisteminden sorumlu CD59 proteini ile çalışmışlardır. CD59 proteini türevi N-terminus ve CD59 türevi GPI, eLACCO1.1 yeşil floresan biyosensörüne eklenmiştir. N-terminus, proteinleri hücre zarına yönlendiren bir sinyal görevi görürken, CD59 türevi GPI’nin kovalent bağlantısı, proteinin plazma zarının dış yüzeyine demirlenmesini sağlar. Sonuç olarak, eLACCO1.1’in hücre zarına başarılı bir şekilde teslim edilmesi, Otanuly ve meslektaşlarının GPI bağlantısını umut verici bir strateji olarak görmelerine neden olmuştur.

FP Yerleşimi ve Konformasyonel Değişim Zorlukları

Lokalizasyon ve bağlanma kararlılığı sorunlarına ek olarak, heterodimerler arasındaki etkileşimlerden kaynaklanan konformasyonel değişiklikler, FP (floresan protein) için optimal yerleşimi belirlemeyi zorlaştırmaktadır. Bu durumda, Otanuly ve meslektaşları, C sınıfı GPCR’lerin türüne göre değişen çeşitli stratejilerden bahsetmiştir. Örneğin, Ballesteros−Weinstein tarafından geliştirilen algoritma, optimal FP yerleşimini belirlemek için kullanılmaktadır. Bu algoritma, proteindeki amino asitlerin konumunu, kimyasal özelliklerini ve farklı GPCR’lerdeki amino asitler arasındaki benzerlikleri amino asit dizisini analiz ederek belirler.

Bu temele dayanarak, bilim insanları, güçlü bir sinyal üretmesi ve GPCR’nin canlı hücrelerdeki davranışını gerçek zamanlı olarak izlemeyi sağlaması için FP’nin optimal yerleşimini belirleyebilirler. Öte yandan, C sınıfı GPCR tasarımında, bilim insanları çoklu dizi hizalaması (MSA) kullanmaktadır. MSA’da, C sınıfı GPCR’ler arasında korunan amino asit dizileri belirlendikten sonra FP’ler korunan bölgelerin dışındaki alanlara yerleştirilir. MSA’ya ek olarak, protein yapısını Protein Veri Tabanı setini kullanarak tahmin eden AlphaFold ve trRosetta gibi yapay zeka araçları da FP için optimal yerleşimi bulmak amacıyla kullanılmaktadır. Ayrıca, makine öğrenimindeki gelişmelerin daha doğru sonuçlar üreten yeni tahmin algoritmalarıyla sonuçlanacağı iddia edilmektedir. Bu gelişmeler, sinirbilim alanındaki C sınıfı GPCR araştırmalarının daha etkili ve doğru bir şekilde ilerlemesine olanak tanıyacaktır.

C Sınıfı GPCR’lerin Geleceği

C sınıfı GPCR tabanlı biyosensörler sinir sistemi izleme açısından faydalı olarak görülse de, bilim insanları GPCR’lerin tasarımında zorluklarla karşılaşmaktadır. Ancak, bu incelemede Otanuly ve meslektaşları, bu tür sorunları aşmak için geliştirilen etkili stratejileri aydınlatmıştır. Öte yandan, son stratejiler, bu tür biyosensörlerin tasarımını tamamen iyileştirmek için yeterli olmamıştır. Bu nedenle, C sınıfı GPCR’lerin daha iyi anlaşılmasının, bilim insanlarının daha sağlam stratejiler geliştirmelerine yardımcı olacağını vurgulamışlardır. Sinirbilim alanında yapılan bu araştırmalar, C sınıfı GPCR’lerin sinir sistemi üzerindeki etkilerinin daha iyi anlaşılmasını sağlayarak, biyosensör tasarımını ileriye taşıyabilir.