Arieh Warshel

How to Model the Action of Complex Biological Systems on a Molecular Level

Category: Lectures

Date: 1 July 2015

Duration: 29 min

Quality: HD MD SD

Subtitles: EN DE

Arieh Warshel (2015) - How to Model the Action of Complex Biological Systems on a Molecular Level

Despite the enormous advances in structural studies of biological systems we are frequently left without a clear structure function correlation and cannot fully describe how different systems actually work. This introduces a major challenge for computer modeling approaches that are aimed at a realistic simulation of biological functions

It's a pleasure to be here again and to tell you something about the use of computers to model particularly complex biological systems. First we will start with the motivation, which is quite general. You heard about one type of system, ion channel, which I also will talk about. A lot of very complex systems in the cell. And if you want to understand the transduction of signals, control of life processes, it's important to understand on a molecular level these different junctions, which are basically different types of proteins. And I will talk a little about what I consider to be understanding. So one of the first systems that I was interested in already in my undergraduate was the action of enzymes, which I'm sure you know, are small molecules relative to the ion channels. And what they do, they do chemistry, sometimes 20 orders of magnitude faster than what occurr in solution. So you would like to understand what is so special about the enzymes, and I will argue later that you cannot really understand without computers. The systems of the types that you just heard about, ion channels with all the diseases that were mentioned in the previous talk, they are now structures. You want to move from the structure to understanding of the function. Then there are things like GPCR. You want to understand this system from the structure and sometimes just when the structure is being described. And there are even more complex systems like the ribosome which synthesizes protein, and then passes them through the membrane, being guided by a protein called translocon. You want to understand what is happening. And, last but not least, synthase. There are molecular motors like ATPase that I will discuss. You want to move from the structure and the biochemistry to understanding on the level of at least high school physics. And what do we mean by understanding? When you look at this device, you understand how it works. Essentially, I'll just jump. No, no, I will come back to the watch. Understanding means on this level, if you know the weight of the water, you know the height, you know how much this bowl went up, you could write an equation and predict what will happen. The way to see it is this. You see a clock, you think you understand it, you see the inner parts and the speed of rotation, which is like combining single molecule and crystallography. You understand it but not enough. You want to move one step farther. So biochemistry is like discovering the clock. Crystallography is showing the parts. Single molecules, seeing how fast it rotates. You want to go to this stage. Now to keep you basically awake, when you try to understand molecular motors, there are different ways to think about this. One popular way is you have this fluctuating road, and whenever it goes down, the driver pushes his leg on the brake, there is no engine here, by the way. Leaves the foot down when it goes up, and this will, I believe, work, I mean you could try it, I think it will work. One of the questions in biophysics is, can molecular model work in this way? I don't believe so, but until I will come back to this, try to figure out how this one works. Now one of the things that we found in our study is that even when you have the structure in complex biological system, you need a model, and the model has to be a computer. You have to model the parts in order to understand the forces. It must be done by computer. It does not mean that anyone who owns a computer will get the answer, but this is the direction. And at the early time, the first assignment was to understand the flexibility of medium and eventually proteins. And the idea was that you could describe even large molecules by considering the bonds as springs. So you have a ball and spring model, and with this, as long as you are not breaking bond, you could describe a lot of properties: conformations, vibrations, energy, and even protein folding. This type of force was pushed forward with Shneior Lifson, Mike Levitt, and me in the late '60s at the Weizmann Institute. And it was mainly done on a computer called the Golem, which, this is the Golem, for you who don't know, it was this mythological robot-like system that was doing the work at the Sabbath. And it was one of the biggest, and clearly the biggest precision computer of the time. This is this computer now. But the main point is that it has much, much less power than any computer and any iPhone that you know now. But it still was working quite well, and one of the questions, since I want to understand enzymes, was how do you study chemistry which involves bond-breaking? Now you cannot stretch the spring and see how bond is broken. In proteins, when you do bond-breaking in reality, you do chemistry. And chemistry is transfer of electrons from one atom to another. It has to be done by quantum mechanics. But quantum, let's call it quantum chemistry, was a promising but extremely expensive approach even at that time, at 1969, so you have to do something else. And during the coming six years, we kind of developed what is called now QM/MM. Well the idea was to separate the chemistry to a relatively small part of the system, but to describe the rest using classical force field, and in particular, including the electrostatic effect of the surrounding in the quantum part. This is a part of our philosophy which is called multiscale modeling, which basically says "let's stretch part of the system as accurately as we can". Okay, this the story, but and then add the rest. But the key to this approach was that you never leave parts of the whole universe unaccounted for. You always have to invent something to represent it. Just a second. Yes. So if you try to study an airplane, you are an expert of glasses, which are very nice in the dreamliner. You are expert to chairs, it does not mean that you could design an airplane. So the idea was to put all the elements of the problem when you sometimes compromise on the level of complexity. This QM/MM had different ways. One of them which appeared to be perhaps the most powerful was to go to high school chemistry, basically representing two ball-and-spring models. One for reactant and one for product and then mixing them to reproduce reality. So what you do, you use force field, molecular mechanics for reactant and product, mix them by a mixing term that forces them to reproduce reality, not in the protein but in solution, and then you go and model the change of environment from being in solution to being in protein. So you do not reinvent quantum mechanics in protein, you train it on being in water, and then you move to the protein. So you could use it again to study enzymes. There are countless examples of complex enzymatic processes that we study. I will just mention two. There is this enzyme Ras which hydrolyzes GTP to GDP once another enzyme, GAP, binds to it. When it binds, the cell is being told to stop replicating. If you have bad mutations like this glob, this process is stopped, and you get cancer. So you want to understand how it happened. We have the structures of Ras, Ras with GAP and so on. You still don't know how it works. Similar problem, again G protein is the elongation factor that works in ribosome. Very funny system because the effect of binding very far away from the active site of this G protein makes it work six orders of magnitude faster. So you have from the X-ray of Ramakrishnan this type of structural changes. You want to know what does it mean. And it's sometimes very controversial like some people claim that the histidine in EF-Tu accept a proton. Similary people claim that in the Ras/GAP this glutamine 61 is a proton acceptor. What are you going to do about it? Now some of you are chemists. You know a lot about phosphate hydrolysis from experiments, but you actually don't know enough. Nobody knows enough, because there are different possible mechanisms, and in my view it's impossible, if you come to whatever my presentation afternoon I will tell you why it is impossible, to figure out what is happening since you have high-energy transition state. And we do not know what is the real mechanism. The only way to resolve it is by doing at present QM/MM calculations in solution, not in the protein, figuring out, these are very expensive calculations, which hopefully, of the hydrolosis of GTP in solution where it could involve one water for proton transport or no water. Major question which eventually will be only resolved by computations, and the way of resolving is getting this type of free energy surfaces. This is for the attack of the first water and this is for the proton transport. Once you have these surfaces -- Sorry. You have to fit it to the EVB surface, and then you could produce beautiful movies of the chemistry. Here is the first water attacking. In reality, now it appears it is attacked a little in different way, but once it's bound, you break this bond with enormous help from the green sphere which is a magnesium. Now after you train yourself in solution, you could go to the protein. And then you have to reproduce this enormous rate acceleration of moving from water to the protein at different mechanisms. And eventually you would reach a consensus. I mean it might take 20, 30 years, I'm quite sure, in these results, but my point is that it has to be resolved by computer. It must involve very extensive sampling of free energy calculation, and you have to reproduce reality. In other things that we've done a lot is to do mutations of the protein, which in a computer you could do it gradually. Change, let's say, glutamine to alanine by slow mutations. And then you could calculate the effect of mutations, compare it to experiment, gain some confidence, and then you could involve yourself in a very promising field. Unfortunatelyat present the only promising field, which is called enzyme design where you try to figure out how to mutate the enzyme to create a better one if the enzyme was never designed for the given task. And so this is one of our attempts. You could also use it for what I always consider the ultimate direction of understanding why enzymes work so much faster. This will not be in this lecture, but anything that we ever touch, we found that enzymes work by electrostatic effect. It's electrostatic pre-organization, so you are welcome to read about it. But it's extremely hard for evolution to use any of these other tricks to do anything. So it's not that evolution decide to use electrostatic, it's just that other things do not work. Now this I'm not going to set. So now I talk on one example of a complex system. Enzymes. Now we go to more complex systems. But before I go to there, there is a point. When you have a relatively small system, and short simulation requirements, you could use direct molecular dynamics, which is like predicting the trajectory of a missile. This approach is very useful for running downhill trajectory for enzymes. The movie that I showed you was actually a trick. It was running from the top of the barrier. And for this, really every simulation of a biological process, this is a first type envision which happened when light take you to excited state where it's easy to rotate around a double bond, and then you reach a point which is called now chronicle intersection, and you go from cis to trans. The protein being pushed, it changes structure, interacts with a G protein, which eventually sends a signal to the brain. Now there are several lecturers here today for the Year of the Light. The Israeli Chemical Society wants to make a point, because all the other lectures are from physicists. So actually this is a stamp for the Year of the Light. It's about this rhodopsin simulation, so there is a lot of dealing with light also in biophysics. Point well made. Okay so now we know to do fast reactions. What about large systems like these molecular motors or the ion channels if you want to really understand them. Now, what you are going to do depends on the time. In 1966, okay, you have very small computers. Now you have D. E. Shaw specialized computers that could do millisecond-simulations. At some point, everything will be done by brute force. But at present, since you want to study something many times and fast, you don't want to wait ten weeks to the result, you could try to be smarter. For this you want to be able to represent large systems in a simple way, called coarse grained, and also to be able to do very long time in a simple yet correct way. So the way to simplify protein was introduced with Mike Levitt, and this is to replace amino acids by spheres, which in more recent years, this approach was used and is being used very extensively in protein folding. When you want to study functions, you have to teach the system electrostatics, because I told you electrostatics is very important, and after you do it and calibrate it on protein stability, you are ready to study, for example, molecular motors. Before you do it, you also want to do long-time simulations. So again there are two options. Short-time Newtonian dynamics, long-time Brownian dynamics. Now you need the friction for this fish to get the right features. So the way we get friction is to take a protein that takes milliseconds to open and close, force it with very large forces to move fast from open to close, then we take a simple model, apply to it the same forces, and play with the friction at different forces until they behave similarly. So it's what an electrician does when he learns electric circle by applying different voltage. And it works quite well in getting single molecule experiments. And now we show you a few examples of what one could do with it. And the trick is to do it before the brute force people will do it. You could ask why. So again, the first example is this molecular motor. So this is a movie that John Walker did. And you have these three sub-units, central stalk, and when you give ATP and you hydrolyze to ADP, so when you have (laughs)... Yes, ATP going to ADP, the energy's used to rotate the inner part. There is also another part where you use protons to do the opposite. We will not have time to talk about it today. Now this is one of the nicest experiments of single molecule study by Kinoshita. Where he and also Nogi connect beads to the top of it, and actually saw this stuff rotating. So it's amazing, it rotates. And at the time, they found out that it refused to do 120 degrees. It does 80 degrees, stops, waits to do the chemistry, and then continues. So you have a challenge to explain why this happens. There is another challenge to figure out if it has any meaning, which eventually we concluded it does not, but I don't want to destroy the story. So if you use the simple model, you find that because of electrostatic effects the rotation of the central stalk, stop at 80 degrees, this is the time to do chemistry. And you could connect the chemical information of passing value and doing chemistry with the rotation, and you get a landscape. And if you have a lot of time, you could try to figure out how this creates a motor, because here it's rotating. Here it's moving from ATP to ADP in water, too high barrier to do the chemistry, here you rotate to 80 degrees, you have 12 kcal/mol to do the chemistry, and you go to here. Unless you have a faulty system, well this guy will have the same energy as here, so you will have leakage. This will create a motor, and you want to convert it again to figure out what is the observed torque, what it is due to. Now here are examples of some people's bad science, because when you get this project, the first tendency to study the torque on this axial stalk is to rotate it by the computer and to see what is the torque. Unfortunately, this is a very big mistake, because you will be measuring the force that your hand is applying, and not the force from this engine, force due to chemistry. So you actually have to look on what is happening due to the hydrolysis of ATP. And there are good outcomes and meaningless outcomes. If you just use the 10 kcal/mol of ATP hydrolysis, and it's the same for any orientation of this inner stalk, you will not have any chemical work performed on the outside. If the surface looks like this, you will go from zero to 120. And interesting to this was that the Japanese mutated more and more parts from this central unit, and showed that it's still working. So you want to understand how could it be. It clearly kills all the simple mechanical models because if you have nothing here, how could it be spring type machine? We found the electrostatic still works even if you remove most of it, and we done, in order to have the right torque, you have to be blue here, less blue here, and it has to be on the diagonal. This are calculations of the torque due to going downhill by ATP hydrolysis, and when you have the native system, it works very well. When you mutate all of this torque to alanine, it's still working. When you mutate it to glycine, it does not work. So it's a case where it's pleasant to reproduce most of the current experiments, and it's a challenge for simulations to keep reproducing any new experiment. Again, anybody knows why this car goes uphill, any students? Okay, I will give a prize to the guy or girl who will say it, but it's extreme. Okay, I will tell you the answer, so I will get the prize. It's basically because the driver applies chemical energy to stop this stuff, but also because he does it at the right time. And this is the reason why I do not believe that Brownian ratchet, which are extremely popular in some circles could never work in biology. But the argument that if you want to propose Brownian ratchet, you have to generate a surface like this one from the structure and to show that it works. And I fail to do it, and I think others will also fail. If you believe in physics, the only way there will be unidirectionality is that either downhill free energy gradient or barriers. And to really model it, this is the sad part, I mean you cannot just do what most people would do, turn on a powerful computer and do the calculations, you have to study all these steps. And then to look at the structure, and what you find is that the only difference is that when this protein has this structure, then the energy is 10 kcal/mol lower than in the other structure. You combine it with the cycles, and you find that the actual barrier of moving backward is much lower than the, sorry, the barrier moving forward is much lower than the backward because of the time when this bending occurs. Again, it takes some time to follow the diagram, but what you then have to do is to show that when you use this type of landscape, you do reproduce directionality. Now I'll give you one more example, and I will stop. This is continuing the previous lecture. If you want to understand ion channels by looking how the voltage opens them, it's an extremely challenging issue unless you assume illegal assumptions. I was told by one of the towering figures in the channel community that having the electrode in physiology in the model is a taboo. Now I like to understand batteries and ion channels so you have to include the electrodes which are very far away. Include the electrolyte, include the channel, and you have to do it some simplified way which we did. We reproduced the energetics, and we even reproduce what is called "gating current" which is the currents that occur just in the beginning of applying the voltage. We explained many interesting stories which we have no time to talk now. We even arrived very recently at a new formulation of this voltage/current that was done hundred year from now. Extremely deep things related to this multi-stripe parabolas. Again no time to talk about. And we could always produce nice movie of selectivity. So there are a lot of nice items that one could simulate, but it's much more than just getting the movie. It really allows you to think on the problem in a physical base. We have also a nice story on the ribosome translocon and drug design, but I think it's the time to stop. So I have many talented coworkers. Sorry, it's the wrong slide. Because I have one which says what they did. But thank you very much.

Es ist mir ein Vergnügen, wieder hier sein zu dürfen und Ihnen etwas über den Einsatz von Computern zu erzählen, um besonders komplexe biologisch Systeme abzubilden. Zuerst wollen wir mit der Motivation beginnen, die ziemlich allgemein ist. Sie hörten von einem Systemtyp, dem Ionenkanal, auch darüber werde ich sprechen. Eine Menge sehr komplexer Systeme in der Zelle. Will man die Signaltransduktion verstehen, Steuerung von Lebensprozessen, ist es wichtig auf der Molekularebene diese verschiedenen Schnittpunkte zu verstehen, bei denen es sich im Grund um verschiedene Arten von Proteinen handelt. Und ich werde darüber sprechen, was ich unter Verständnis verstehe. Eines der ersten Systeme, für das ich mich bereits in meinem Grundstudium interessierte, war die Wirkungsweise von Enzymen. Sie wissen sicher, diese sind kleine Moleküle relativ zu den Ionenkanälen. Sie erzeugen Chemie, manchmal in zwanzigfacher Größenordnung schneller, als es in Lösung stattfindet. Man möchten also verstehen, was das Besondere der Enzyme ist, und ich werde später belegen, warum man das ohne Computer nicht wirklich verstehen kann. Die Systemtypen, von denen Sie gerade gehört haben, Ionenkanäle, mit all den Krankheiten, die in vorangegangenen Vorträgen erwähnt wurden, das sind nun Strukturen. Man will von der Struktur zum Verständnis der Funktion gelangen. Dann gibt es Dinge wie GPCR. Man möchte dieses System von der Struktur her verstehen und manchmal nur, wenn die Struktur beschrieben wird. Es gibt noch komplexere Systeme, wie das Ribosom, ein synthetisiertes Protein, und dann lässt man sie durch die Membran fließen, angeleitet von einem Protein, genannt Translocon. Man möchte verstehen, was geschieht. Und schließlich, die Synapse. Es gibt molekulare Motoren, wie ATPase, über die ich noch reden werde. Man möchte von Struktur und Biochemie zumindest zum Verständnis der Sekundarstufen-Physik gelangen. Was verstehen wir unter Verständnis? Wenn Sie sich dieses Gerät ansehen, verstehen Sie, wie es funktioniert. Im Grunde werde ich einfach springen. Nein, nein, ich werde nicht auf die Uhr zurückkommen. Verständnis bedeutet auf dieser Ebene, wenn Sie das Gewicht von Wasser kennen, Sie kennen die Höhe, Sie wissen in welcher Höhe die Schale sich befindet, Sie könnten eine Gleichung aufstellen und voraussagen, was geschehen wird. Man muss das so sehen. Sie sehen eine Uhr, Sie glauben, Sie verstehen die, Sie sehen die inneren Teile und die Drehzahl, das ist wie das Kombinieren von Einzelmolekül und Kristallografie. Sie verstehen es, aber nicht ausreichend. Sie möchten einen Schritt weitergehen. Biochemie ist wie das Entdecken der Uhr. Kristallografie zeigt die Teile. Einzelmoleküle, man sieht, wie schnell sich das dreht. Sie möchten auf diese Stufe gelangen. Um Sie jetzt wach zu halten, wenn sie molekulare Motoren zu verstehen suchen, gibt es verschiedene Wege, wie man darüber denkt. Ein beliebter Weg ist, man hat diese fluktuierende Strecke, und immer wenn es nach unten geht, drückt der Fahrer mit seinem Fuß auf die Bremse, übrigens gibt es hier keinen Motor. Man behält den Fuß unten, wenn es nach oben geht und ich glaube, das funktioniert, also, Sie können es versuchen, ich glaube, es funktioniert. Eine der Fragen in der Biochemie ist, kann ein molekulares Modell auf diese Art funktionieren? Ich glaube nicht, doch ehe ich wieder darauf zurückkomme, versuchen Sie herauszufinden, wie dieses eine funktioniert. Eines der Dinge, die wir bei unserer Untersuchung herausfanden ist, selbst wenn man keine Struktur in komplexen biologischen Systemen hat, man braucht ein Modell und das Modell muss ein Computer sein. Man muss die Teile abbilden, um die Kräfte zu verstehen. Das muss an einem Computer erfolgen. Das bedeutet nicht, jeder der einen Computer besitzt wird die Antwort erhalten, doch dies ist die Richtung. Und zu einem früheren Zeitpunkt war die erste Aufgabe, die Flexibilität des Mediums und eventuell Proteine zu verstehen. Der Gedanke war, man könnte sehr große Moleküle beschreiben, wobei die Bindungen als Federn angesehen werden. Man hat also einen Ball und ein Federmodell, und mit diesem, solange keine Bindung gebrochen wird, lassen sich eine Menge Eigenschaften beschreiben: Gestaltungen, Vibrationen, Energie und selbst Proteinfaltung. Diese Art Kraft wurde von Shneior Lifson, Mike Levitt und mir Ende der 60er am Weizmann Institut vorangetrieben. Dies wurde weitgehend an einem Computer, genannt Golem, vorgenommen... das ist der Golem... für jene, die das nicht wissen, es war dieses mythologische roboterartige System, das am Sabbat die Arbeit verrichtete. Es war einer der größten und mit Sicherheit der größte Präzisionscomputer seiner Zeit. Dies ist jetzt dieser Computer. Der Hauptpunkt ist aber, er hat sehr viel weniger Leistung als irgendein Ihnen bekannter Computer oder iPhone. Er arbeitete aber dennoch recht gut und eine Frage, da ich Enzyme verstehen wollte, war, wie studiert man Chemie, die das Unterbrechen von Bindungen involviert. Sie können jetzt die Feder dehnen und sehen, wie die Bindung gebrochen ist. Werden bei Proteinen in der Realität Bindungen gebrochen, wird mit Chemie gearbeitet. Chemie ist die Übertragung der Elektronen von einem Atom zu einem anderen. Sie hat mit der Quantenmechanik zu tun. Doch Quanten, nennen wir es Quantenchemie, war ein vielversprechender, aber außerordentlicher teurer Ansatz selbst damals, im Jahre 1969. Also musste man etwas anders unternehmen. In den darauffolgenden sechs Jahren, entwickelten wir so etwas, das jetzt QM/MM genannt wird. Der Gedanke war, Chemie als einen relativ kleinen Teil des Systems zu trennen, den Rest aber unter Verwendung des klassischen Kraftfeldes zu beschreiben und insbesondere die elektrostatischen Effekte der Umgebung in dem Quantenteil einzuschließen. Dies ist Teil unserer Philosophie, genannt Multiskalenmodellierung, was im Grunde besagt: „Lasst uns einen Teil des Systems so genau es uns möglich ist dehnen.“ Gut, das ist die Geschichte, aber dann ist der Rest hinzuzufügen. Doch der Schlüssel zu diesem Ansatz war, dass man nie Teile des ganzen Universums ungeklärt lässt. Man muss immer etwas erfinden, um dieses zu repräsentieren. Einen Augenblick. Ja. Sie möchten also ein Flugzeug studieren und Sie sind Experte für Gläser, die im Dreamliner sehr hübsch sind. Oder Sie sind Experte für Stühle, das bedeutet aber nicht, dass Sie ein Flugzeug konstruieren können. Der Gedanke war also, alle Elemente des Problems zu nehmen, wenn man manchmal auf der Ebene der Komplexität Kompromisse eingeht. QM/MM geht andere Wege. Einer davon, der vielleicht leistungsstärkste, war, sich an die Sekundarstufen-Chemie zu wenden, durch Nutzung zweier Kugel-und-Feder-Modelle. Eines für das Reaktionsmittel und eines für das Produkt und dann mischt man die, um die Realität wiederzugeben. Was Sie also machen ist, man verwendet ein Kraftfeld, molekulare Mechaniken für das Reaktionsmittel und das Produkt, mischt die zu einer Mischungszeit, die sie veranlasst, die Realität wiederzugeben, nicht im Protein, aber in der Lösung und dann bildet man die Änderung der Umgebung, wenn sie in der Lösung ist zu einer die im Protein ist ab. Man erfindet die Quantenmechanik im Protein nicht neu, man trainiert sie dazu, im Wasser zu sein und dann geht man zum Protein über. Sie könnten es zum Untersuchen von Enzymen verwenden. Es gibt zahllose Beispiele komplexer enzymatischer Prozesse, die wir untersuchen. Ich nenne hier zwei. Da gibt es dieses Enzym Ras, das GTP zu GDP hydrolysiert, sobald es ein anderes Enzym ist, GAP, bindet sich daran. Wenn es sich bindet, wird der Zelle mitgeteilt, die Replizierung zu stoppen. Wenn man eine schlechte Mutation wie dieses Klümpchen hat, wird der Prozess gestoppt und Sie erkranken an Krebs. Sie möchten verstehen, wie das geschieht. Wir haben die Strukturen von Ras, Ras mit GAP und so weiter. Sie wissen noch immer nicht, wie es funktioniert. Ähnliches Problem, G Protein ist wieder der Dehnungsfaktor, der in Ribosomen tätig ist. Sehr komisches System, da der Bindungseffekt sehr weit von der aktiven Seite dieses G Proteins entfernt die Wirkung sechs Größenordnungen schneller macht. Sie haben auf dem Röntgenbild Ramakrishnans diese Art struktureller Änderungen. Sie möchten wissen, was das bedeutet. Manchmal ist dies sehr kontrovers, etwa so wie wenn manche Menschen behaupten das Histidin in EF-Tu akzeptiert ein Proton. Ähnlich wird von Leuten behaupten, dass bei Ras/GAP dieses Glutamin 61 ein Protonenakzeptor sei. Was gedenkt man hier zu tun? Einige unter Ihnen sind Chemiker. Sie wissen durch Experimente eine Menge über die Hydrolyse des Phosphates, tatsächlich wissen Sie aber nicht genug. Niemand weiß genug, denn es gibt verschiedene mögliche Mechanismen, und meiner Ansicht nach ist es unmöglich, sollten Sie an meiner Nachmittagspräsentation teilnehmen, werde ich Ihnen sagen, warum es unmöglich ist, die Vorgänge herauszufinden, da man einen hohen Energieübergangszustand hat. Und den wirklichen Mechanismus kennen wir nicht. Die einzige Möglichkeit dies zu lösen ist derzeit, QM/MM Kalkulationen in Lösung durchzuführen, nicht im Protein, und das herauszufinden, das sind sehr teure Berechnungen, die hoffentlich, von der Hydrolyse des GTP in Lösung, bei der ein Wasser für den Proton-Transport involviert sein könnte, oder kein Wasser. Eine wichtige Frage, die möglicherweise nur durch Berechnungen gelöst werden kann, und der Weg zur Lösung besteht darin, diese Art Oberflächenenergie zu erhalten. Dieses ist für den Befall des ersten Wassers und dies ist für den Protonentransport. Wenn man diese Oberflächen hat -- Entschuldigung... Man muss es der EVB-Oberfläche anpassen, dann kann man schöne Filme über Chemie produzieren. Hier ist der erste Wasser-Angriff. In Wirklichkeit, so scheint es jetzt, wird es ein bisschen anders angegriffen, doch sobald es gebunden ist, bricht man diese Bindung mit einer gewaltigen Hilfe der grünen Kugel auf, welche Magnesium ist. Da man jetzt mit Lösungen vertraut ist, geht man über zum Protein. Dann muss man diese enorme Beschleunigungsrate der Bewegung von Wasser zum Protein mit unterschiedlichen Mechanismen reproduzieren. Irgendwann erreicht man einen Konsens. Also, das kann 20, 30 Jahre dauern. Ich bin mir sicher, bei diesen Ergebnissen, mein Punkt aber ist, es muss durch den Computer gelöst werden. Es muss sehr umfangreiche Stichproben freier Energieberechnungen beinhalten und man muss die Realität wiedergeben. Bei anderen Dingen, die wir vorgenommen haben, hat eine Menge mit Veränderungen des Proteins zu tun, was sich in einem Computer schrittweise vornehmen lässt. Ändern, sagen wir, von Glutamin zu Alanin durch langsame Mutationen. Und dann kann man den Effekt der Mutationen berechnen, mit dem Experiment vergleichen, ein gewisses Vertrauen erlangen und dann kann man sich an einem sehr vielversprechenden Feld beteiligen. Leider war das derzeit einzig vielversprechende Feld, genannt Enzymdesign, bei dem man herauszufinden versucht, wie das Enzym mutiert wird, um ein besseres zu erzeugen, niemals für diese Aufgabe gedacht. Dies ist daher einer unserer Versuche. Man kann es auch dafür verwenden, was ich immer als letztendliche Richtung des Verständnisses erachte, weshalb Enzyme so viel schneller wirken. Das wird nicht in diesem Vortrag sein, doch alles was wir je berührt haben, wir fanden dabei heraus, Enzyme wirken durch den elektrostatischen Effekt. Es ist elektrostatische Vor-Organisation, Sie können gerne darüber lesen. Für die Evolution ist es jedoch sehr schwer, irgendeinen dieser Tricks anzuwenden, um etwas vorzunehmen, Es ist nicht so, dass die Evolution sich entscheidet Elektrostatik zu verwenden; es ist nur so, dass andere Dinge einfach nicht funktionieren. Das werde ich jetzt nicht vertiefen. Ich spreche jetzt über ein Beispiel eines komplexen Systems. Enzyme. Wir gehen jetzt zu komplexeren Systemen. Doch zuvor, da gibt es einen Punkt. Wenn man ein relativ kleines System hat und kurze Simulationsanforderungen, kann man direkte molekulare Dynamiken verwenden, das ist, als würde man die Flugbahn eines Geschosses voraussagen. Dieser Ansatz ist sehr nützlich für die abwärtsverlaufende Bahn für Enzyme. Der Film, den ich gezeigt habe, war ein Trick. Er lief von oben von der Barriere. Und dafür, wirklich für jede Simulation eines biologischen Prozesses, ist dies eine erste Variante der Umgehung, die eintritt, wenn Licht zu einem Anregungszustand führt, bei dem es leicht ist, um eine Doppelbindung zu rotieren, und dann erreicht man einen Punkt, jetzt genannt „chronicle intersection“, und man geht von cis nach trans. Auf das Protein wird eingewirkt, es ändert die Struktur, tritt in Wechselwirkung mit einem G Protein, das schließlich ein Signal an das Gehirn sendet. Es gibt hier heute verschiedene Vortragende, die zum Jahr des Lichtes etwas sagen. Die Israeli Chemical Society möchte hier ihr Argument anbringen, denn alle anderen Vorträge werden von Physikern gehalten. Dieses hier ist ein Briefmarke für das Jahr des Lichtes. Es geht um diese Rhodopsin-Simulation, es geht also um den Umgang mit Licht, auch in der Biophysik. Gute Anmerkung. Wir wissen jetzt also, wie schnelle Reaktionen erreicht werden. Wie ist es mit großen Systemen wie diesen molekularen Motoren oder den Ionenkanälen, wenn man diese wirklich verstehen will. Was man unternimmt, wird von der Zeit abhängen. Jetzt hat man D. E. Shaw spezialisierte Computer, die Millisekunden-Simulationen vornehmen können. Irgendwann wird alles mit Brachialgewalt vorgenommen. Heute aber, wenn man etwas untersuchen will, häufig und schnell, dann möchte man nicht zehn Wochen auf das Ergebnis warten, man kann versuchen, intelligenter zu sein. Dazu möchte man große Systeme auf einfach Weise darstellen, grobkörnig genannt, und zudem einen sehr langen Zeitraum auf einfache und doch genaue Weise verarbeiten. Die Art ein Protein zu vereinfachen wurde von Mike Levitt eingebracht, dabei wird Aminosäure durch Wirkungskreise ersetzt, vor einigen Jahren wurde diese Ansatz verwendet und wird bei der Proteinfaltung sehr ausgiebig eingesetzt. Wenn man Funktionen untersuchen will, muss man dem System Elektrostatik beibringen, denn, wie ich erklärt habe, Elektrostatik ist sehr wichtig und wenn man das macht und mit Proteinstabilität abgleicht, kann man beispielsweise molekulare Motoren untersuchen. Ehe man das macht, will man aber Langzeitsimulationen vornehmen. Wieder gibt es zwei Optionen. Kurzzeit Newtonsche Dynamik, Langzeit Brownsche Dynamik. Nun braucht es die Reibung für diesen Fisch, um die richtigen Eigenschaften zu erhalten. Man erhält Reibung, indem man ein Protein nimmt, das Millisekunden braucht um zu öffnen und zu schließen, dies mit sehr starken Kräften forciert, damit es rasch von Öffnen zu Schließen geht, dann nehmen wir ein einfaches Modell, übernehmen dafür die gleichen Kräfte und spielen mit der Reibung bei verschiedenen Kräften, bis sie sich ähnlich verhalten. Das macht ein Elektriker, wenn er elektrische Stromkreise lernt, indem er verschiedene Spannungen anwendet. Das funktioniert ziemlich gut für Einzelmolekül-Experimente. Jetzt zeigen wir ein paar Beispiele, was man damit machen kann. Der Trick ist, das zu tun, ehe die Brachialgewalt-Leute es machen. Sie dürfen nach dem Warum fragen. Nochmal, das erste Beispiel ist dieser molekulare Motor. Das ist ein Film von John Walker. Man hat diese drei Untereinheiten, Kern-Verbindungsachse, und wenn man ATP gibt und zu ADP hydrolysiert, wenn Sie also (lacht)… Ja, ATP geht zu ADP, die Energie, die verwendet wird um den inneren Teil zu drehen. Es gibt auch einen anderen Teil, bei dem verwendet man Protonen, um das Gegenteil erreichen. Wir haben nicht die Zeit, um heute darüber zu reden. Dies ist jetzt eines der schönsten Experimente der Einzelmolekül-Untersuchung von Kinoshita. Hier haben er und Nogi Perlen mit der Spitze verbunden und tatsächlich gesehen, wie sich das drehte. Es ist erstaunlich, es dreht sich. Damals fanden sie heraus, dass es sich weigerte, 120 Grad vorzunehmen. Es geht bis 80 Grad, hält an, wartet auf den chemischen Prozess und fährt dann fort. Man steht vor der Herausforderung zu erklären, warum das passiert. Es gibt eine weitere Herausforderung, nämlich herauszufinden, ob das irgendeine Bedeutung hat, schließlich schlussfolgerten wir, dass es keine habe, ich möchte meine Geschichte aber nicht zerstören. Wenn man also das einfache Modell verwendet, findet man wegen des elektrostatischen Effekts die Drehung um die Kern-Verbindungsachse, hält bei 80 Grad, dann ist es Zeit für die Chemie. Sie könnten die chemische Information des vorübergehenden Wertes verbinden und mit der Drehung Chemie betreiben und Sie erhalten eine Landschaft. Wenn Sie viel Zeit haben, können Sie versuchen herauszubekommen, wie dadurch ein Motor geschaffen wird, denn hier dreht es sich. Hier bewegt es sich in Wasser von ATP zu ADP, zu hohe Barrieren für die Chemie. Hier wird um 80 Grad gedreht, Sie haben 12 kcal/mol für den chemischen Prozess, und Sie gelangen hierhin. Falls Sie kein fehlerhaftes System haben, wird diese hier die gleiche Energie wie hier haben, es gibt also ein Leck. Dadurch entsteht ein Motor und Sie möchten das wieder umwandeln, um herauszufinden, was das Drehmoment ist, das es antreibt. Hier sind Beispiele von einigen wissenschaftlichen Fehlern, denn bei diesem Projekt ist die erste Tendenz, das Drehmoment an diesem axialen Stiel zu untersuchen und vom Computer drehen zu lassen, um zu sehen, was das Drehmoment ist. Leider ist das ein riesiger Fehler, denn man misst die Kraft, die Ihre Hand aufwendet, nicht die Kraft des Motors, die Kraft infolge der Chemie. Man muss sich also das ansehen, was aufgrund der Hydrolyse von ATP geschieht. Und es gibt gute Ergebnisse und weniger gute Ergebnisse. Man verwendet einfach die 10 kcal/mol der ATP Hydrolyse und das ist das Gleiche für jede Orientierung dieses inneren Stiels, außen werden keine chemischen Wirkungen erfolgen. Wenn die Oberfläche so aussieht, gehen Sie von null nach 120. Interessant hierfür war, dass die Japaner immer mehr Teile von dieser zentralen Einheit mutierten und nachwiesen, dass das immer noch funktioniert. Sie möchten nun verstehen, wie das möglich ist. Es macht eindeutig alle mechanischen Modelle zunichte, denn, wenn man hier nichts hat, wie kann das dann eine federartige Maschine sein? Wir entdeckten, die Elektrostatik funktioniert immer noch, auch wenn man davon das meiste entfernt, und wir sind fertig, um das richtige Drehmoment zu haben muss es hier blau sein, weniger blau hier und es muss auf der Diagonalen sein. Das sind die Berechnungen des Drehmoments infolge des Abwärtsgehens bei ATP Hydrolyse, wenn man das native System hat, funktioniert das sehr gut. Wenn man das ganze Drehmoment zu Alanin ändert, funktioniert es immer noch. Man ändert es zu Glyzin, es funktioniert nicht mehr. Das ist also ein Fall, bei dem es angenehm ist, die meisten laufenden Experimente zu reproduzieren, und für Simulationen ist es eine Herausforderung alle neuen Experimente weiterhin zu reproduzieren. Nochmal, weiß irgendjemand, warum dieser Wagen bergauf fährt, irgendein Student hier? Gut, ich werde demjenigen, der mir das sagen kann, einen Preis verleihen, aber es ist schwierig. Gut, ich sage Ihnen die Antwort, also werde ich den Preis erhalten. Im Grunde geschieht es, weil der Fahrer chemische Energie aufwendet, um dieses Fahrzeug anzuhalten, aber auch, weil er es zum richtigen Zeitpunkt tut. Aus diesem Grund glaube ich nicht, dass eine molekulare Ratsche, die in bestimmten Kreisen sehr beliebt ist, in der Biologie funktionieren kann. Das Argument aber, falls man eine molekulare Ratsche vorschlagen will, ist, man muss eine Oberfläche erzeugen, wie diese, von der Struktur, und nachweisen, dass es funktioniert. Mir gelingt das nicht und ich glaube auch anderen wird das nicht gelingen. Wenn Sie der Physik vertrauen, der einzige Weg damit es Unidirektionalität gibt ist, entweder freies Abwärts-Energiegefälle oder Barrieren. Um das wirklich abzubilden, das ist der traurige Teil, man kann nicht einfach das machen, was die meisten tun, nämlich einen leistungsstarken Computer anschalten und die Berechnungen machen; man muss alle diese Schritte untersuchen. Und sich dann die Struktur ansehen und man findet heraus, dass der einzige Unterschied der ist, dass die Energie 10 kcal/mol niedriger ist wenn dieses Protein diese Struktur hat anstatt der anderen Struktur. Man kombiniert mit den Zyklen und entdeckt, die tatsächliche Barriere für die Rückwärtsbewegung ist viel niedriger als die, Entschuldigung, die Barriere der Vorwärtsbewegung ist viel niedriger als die nach rückwärts, und zwar wegen der Zeit, zu der die Verdrehung stattfindet. Nochmal, es braucht ein bisschen, dem Diagramm zu folgen, was man aber dann zu tun hat ist, zu zeigen, dass bei Verwendung dieser Art Landschaft man die Direktionalität reproduziert. Ich gebe Ihnen noch ein weiteres Beispiel und mache dann Schluss. Das ist eine Fortsetzung des vorherigen Vortrags. Wenn man Ionenkanäle verstehen will, indem man schaut wie die Spannung sie öffnet, ist das ein außerordentlich herausforderndes Problem, es sei denn, man geht von verbotenen Annahmen aus. Mir wurde von einer berühmten Persönlichkeiten der Kanal-Community gesagt, eine Elektrode in der Physiologie im Modell zu haben, sei ein Tabu. Nun verstehe ich gerne Batterien und Ionenkanäle, also muss man Elektroden mit einbeziehen, die sehr weit entfernt sind. Den Elektrolyt einbeziehen, den Kanal einbeziehen, man muss es auf eine vereinfachte Art tun, so wie wir. Wir bildeten die Energetik nach und sogar das, was „gating current“ genannt wird, das ist der Strom, der direkt zu Beginn des Anlegens der Spannung auftritt. Wir erklärten viele interessante Dinge, aber die Zeit reicht nicht, darüber zu reden. Wir sind erst kürzlich zu einer Neuformulierung dieser Spannung/des Storms gelangt, die vor hundert Jahren vorgenommen wurde. Außerordentlich tiefe Dinge beziehen sich auf diese mehrfachgestreiften Parabeln. Nochmal, die Zeit reicht nicht, darüber zu reden. Wir konnten immer schöne Filme über Selektivität produzieren. Es gibt also eine Menge hübscher Elemente, die man simulieren könnte, doch das ist sehr viel mehr als einfach einen Film zu bekommen. Es gestattet einem wirklich, das Problem von einer physikalischen Basis her zu bedenken. Wir haben auch eine hübsche Geschichte zu dem Ribosom-Translocon und Wirkstoffdesign, ich glaube aber, es ist besser, hier aufzuhören. Ich habe sehr viele talentierte Mitarbeiter. Entschuldigung, das ist die falsche Folie. Denn ich habe eine, die zeigt, was wir getan haben. Ich dank Ihnen vielmals.


Despite the enormous advances in structural studies of biological systems we are frequently left without a clear structure function correlation and cannot fully describe how different systems actually work. This introduces a major challenge for computer modeling approaches that are aimed at a realistic simulation of biological functions. The unresolved questions range from the elucidation of the basis for enzyme action to the understanding of the directional motion of complex molecular motors. Here we review the progress in simulating biological functions, starting with the early stages of the field and the development of QM/MM approaches for simulations of enzymatic reactions (1). We provide overwhelming support to the idea that enzyme catalysis is due to electrostatic preorganization and then move to the renormalization approaches aimed at modeling long time processes, demonstrating that dynamical effects cannot change the rate of the chemical steps in enzymes (2). Next we describe the use our electrostatic augmented coarse grained (CG) model (2) and the renormalization method to simulate the action of different challenging complex systems. It is shown that our CG model produces, for the first time, realistic landscapes for vectorial process such as the actions of F1 ATPase (3), F0 ATPase (4) and myosinV (5). It is also shown that such machines are working by exploiting free energy gradients and cannot just use Brownian motions as the vectorial driving force. Significantly, at present, to the best of our knowledge, theses studies are the only studies that reproduced consistently (rather than assumed) a structure based vectorial action of molecular motors. We also describe a breakthrough in CG modeling of voltage activated ion channels (6). We also outline a recent simulation of the tag of war between staled elongated peptide in the ribosome and the translocon as an illustration of the power of our CG approach (7). The emerging finding from all of our simulations is that electrostatic effects are the key to generating functional free energy landscapes. Finally we present some thought on the future of the field, taking drug resistance as an example (8).

1 Electrostatic Basis for Enzyme Catalysis, A. Warshel, P. K. Sharma, M. Kato, Y. Xiang, H. Liu and M. H. M. Olsson, Chem. Rev., 106, 3210 (2006)

2 Coarse-Grained (Multiscale) Simulations in Studies of Biophysical and Chemical Systems, S. C.L. Kamerlin, S. Vicatos, A. Dryga and A. Warshel, Ann. Rev. Phys. Chem. 62,41 (2011).

3 Electrostatic Origin of The Mechanochemical Rotary Mechanism And The Catalytic Dwell of F1-ATPase, S. Mukherjee and A.Warshel, Proc. Natl. Acad. Sci. USA ,108, 20550 (2011).

4 Realistic simulations of the coupling between the protomotive force and the mechanical rotation of the F0-ATPase, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 109, 14876 (2012).

5 Electrostatic origin of the unidirectionality of walking myosin V motors, S. Mukherjee and A. Warshel , Proc. Natl. Acad. Sci. USA, ,110 , 17326-17331 ( 2013).

6 Converting Structural Information Into an Allosteric-Energy-Based Picture for Elongation Factor Tu Activation by The Ribosome, A. J. Adamczyk and A. Warshel, Proc. Natl. Acad. Sci. USA,108, 9827 (2011).

7 Simulating the pulling of stalled elongated peptide from the ribosome by the translocon, A. Rychkova, S. Mukherjee, R. P. Bora, and A. Warshel, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 110, 10195-10200 (2013).

8 Prediction of Drug Resistance Mutation of HIV Protease, H. Ishikita and A. Warshel, Angew. Chem. Int. Ed., 47, 697-700 (2008).