Good morning, I'm using the word universe which is a dangerous thing to do within the overall program of this meeting.
So, in a couple of minutes I will try to explain to you what I mean with the word universe.
But first I would give in to the encouragement that regards
to provide our young colleagues with some glimpse of the sort of impact that has influenced our careers.
In my case it was the fact that I studied sports at the university.
And the transition from sports to science meant that I was immediately giving up the feeling of instant gratification.
When you are in the discipline of high-jumping, you know instantly whether or not you have been successful.
If you are in scientific research, it may take twenty years until your peers have acknowledged that you have made an advance.
Though research is a great experience it has been a great experience for me for many decades.
Every day there is something new but if I needed instant gratification I go out and play soccer.
For this purpose I actually bought a house next to the soccer stadium near Zürich
and so I can still have my instant gratification without investing too much time.
Let me try to explain to you what I mean with the word ‘protein universe’.
To make this understandable I have to remind you of some high school knowledge about biology.
There are two main classes of biological macromolecules.
On the one hand nucleic acids, on the other hand proteins.
Now, I only need to talk about DNA, deoxyribonucleic acids and proteins today.
And there is this simple drawing which goes back to Francis Crick in the late 1950s.
We refer to it as the central dogma of molecular biology.
And it simply says that we have three types of biological macromolecules.
DNA contains the information.
Proteins express the information in terms of function.
And RNA has now joint proteins in being functional but it has long been thought to just be an intermediary stage
between transfer of information from the DNA to the functional proteo.
Now, about fifteen years ago a major revolution has happened.
And this revolution is due to the fact that it has become possible to sequence DNA very efficiently,
which now means that the information on which our functioning is based consists of about 1.8 metres of DNA.
That’s it.
We know the sequence of the DNA.
And it is simply a linear chain.
That’s the chemistry of DNA.
And this chemistry of DNA is translated into the chemistry of proteins.
And proteins again are linear chains.
So, here you now have a very simple picture of what I referred to as the protein universe.
This red circle represents the number of protein sequences that are known today.
A year ago it was about 14 million, today it is about 17 million.
Now what does this mean?
This means that we know the genomic sequences.
We know the complete sequence of the DNA in humans, in the mouse,
in the cow and in about 1,400 additional higher and lower organisms.
But knowledge on the level of the DNA has its limitations.
And what happens?
We have these 1.8 metres of DNA from human beings.
Some bioinformatics specialists will now go and identify pieces of that DNA
of which by past experience we suppose that they encode for a protein.
But as long as we are working with these genomic sequences, genomic meaning sequence on the level of the DNA,
we don’t know whether these proteins can exist.
We don’t know whether they are ever expressed.
We are not even always sure that the identification of the genes by so-called annotation is correct.
Very often it is not very precise.
So, in order to really work with the protein universe
we should be able to cover this space of now about 17 million sequences with additional information.
This additional information is the three dimensional structures of the protein.
Because only when we know about the three dimensional structures, can we understand what is happening on the level of the proteo.
Proteo meaning the ensemble of all proteins in a living being.
And that’s what we do in structural genomics.
We try to fill this rather large sequence base with three dimensional structures.
So, from genomic sequences we want to go to three dimensional structures.
That is we want to find out how these linear chains of the proteins are arranged in space.
And why do we want to know?
Why do we need to know about this?
I gave you just two examples.
You have here a few selected protein functions.
Now remember all of these proteins are linear chains built of the same building blocks
separated only by the arrangement of some chemical groups that hang onto the linear chain.
Nonetheless functions performed by proteins extend from protective functions to catalysis, to regulation,
to transport and so on and so forth.
Now just think of the following.
Our hair is protein, our skin is protein.
In our stomach we have enzymes that help to digest our food.
Enzymes must be soluble in water.
Otherwise they don’t function.
Now, if you only have a linear sequence it’s difficult to understand
why protein on our head should be resistant to being dissolved in water whereas enzymes must be dissolved in water.
Just imagine if we didn’t have different forms of these chains, you would not walk into this room after the next rain,
you would be gone.
Let me get a little bit more specific as to showing you why we want to have three dimensional structures.
I take an example from some biomedical research that we preformed two decades ago on the drug cyclosporin A.
This was the drug that opened the door to transplantation in human medicine
because it suppresses the immune response to the foreign tissue.
The receptor for this drug...
Here you have the drug molecule in functional colours.
In light blue you have the receptor.
Fortunate for us it’s a relatively small protein so the structure could dissolve.
Now once you have such a three dimensional structure you can take the drug out of its binding site,
study the binding site, go back to the chemistry and start thinking rationally about how you might modify...
This is the chemical structure of that drug.
So you might find that when you inspect the binding site for the drug you might decide I better cut this part of the molecule off.
Now get the type to fit, I may be able to reduce dosage of the medication.
I may reduce side effects that are unwanted.
And that’s the sort of thinking that can be based on knowledge of the three dimensional structure.
And if your knowledge is reduced to linear knowledge on the level of the genome
then you have no possibility to think in such rational terms about correlations
between the structure of the protein and its function and possibly influencing its function in drug development,
in other applications, agriculture or to improve the quality of soaps to wash clothes and so on and so forth.
Next topic.
How do we obtain three dimensional structures?
There are two key methods that provide atomic resolution structures of large molecules.
One is X-ray diffraction with protein crystals; the other is NMR with protein solutions.
NMR does not stand for No Meaningful Results.
It stands for Nuclear Magnetic Resonance.
The important thing is that this technique can be used with protein solutions.
Just remember, many proteins are found in body fluids and body fluids are solutions of proteins.
So we can look at these proteins and the conditions that can be very close to the conditions in body fluids.
Now, how did structural biologists historically approach the protein universe?
I'm now talking about the situation in around 1935/1940.
There was no idea what the protein universe was.
So Max Perutz started to work with haemoglobin in 1936.
You see, Max Perutz he’s an Austrian scientist who was awarded the Nobel Prize in Chemistry in 1962
jointly research on Kendrew for having solved the first three dimensional protein structure.
Now how did Max Perutz choose the object for his studies?
He chose haemoglobin because haemoglobin was plentiful and it is red.
There were no great methods to purify proteins at that time so it was important that the protein was red.
Because if you lost it, the colour was gone and you knew you were in trouble.
You could also get one litre of blood from a horse and make a gram of haemoglobin relatively easily.
And that’s how the early targets for structural biology were chosen.
Prior to haemoglobin hair, especially wool from sheep was studied, by X-ray crystallography.
It actually gave the first information on the structure of polypeptide chains.
Then came haemoglobin and this is the state of the art of X-ray crystallography
at the time the first Nobel Prize was awarded in 1962.
And you see, even my career started with haemoglobin.
This is a very old slide.
That’s why I have not had it remade to impress on you.
It’s very old, almost as old as I am.
And it’s my own haemoglobin.
And I recorded this spectrum in 1968 and it meant immediate career success for me.
It made my scientific career.
And then you see, then you’ll need an artist to make drawings of haemoglobin
and to show it to a larger community what is behind such strange peaks that you can see in this case by NMR.
Now, today the selection of the targets is done very differently.
You see over the years starting with the work by Max Perutz in 1936, over the years,
one would take a few proteins without knowing about this big red circle because they were of interest.
For example one day we had mad cow disease so we solved the protein that’s involved in the onset of mad cow disease.
Or you know there is trypsin in your stomach, all kind of trypsin,
so these were available in relatively large quantities so these structures were solved.
And by about 1990 two-hundred such structures had been chosen at random.
Now today, all of a sudden we know what should be there.
We know that the human genome contains approximately 25,000 genes that encode proteins.
But that of course would never make up for these 17 million protein sequences that we have in the database today.
What this comes from, the incredible rapid growth of this protein universe is due to in the last few years
is that the sequence apparatus, the sequencing methods have been applied to microorganisms.
If we start to study the genomic information that is contained in the microbes that live in our gut
then we have a million times as much genetic information there as we have in the human genome.
So if people start to talk about personalised medicine based on knowledge of the human genome
and dismiss all the genetic information that’s contained in the microbes that live in our body, in the mouth,
all human body openings, they are just kidding themselves and ourselves if you believe them.
And this is the sequencing of these microbiomes, not only in the human body but the microbiome in the sea.
Craig Venter went out with his boat, caught microbes in the sea, in the Pacific,
sequenced those that added another 2 million proteins to this genomic data bank.
And then you take one kilogram of soil and you have another 2 million sequences of microbes
if you go at these two pounds of earth.
That’s how the universe of protein sequences has for our sake...
To talk about explosion and large numbers here is not so easy, but for us this is a real explosion.
And so today we now select our proteins very differently.
They never have been seen, we can just take...
Let’s say it’s a human proteo, cut it up into genes and get these genes into e-coli,
express those proteins and get the structures.
And then all of a sudden we have hundreds, it’s actually thousands of structures
that are now in a data bank of proteins which we know nothing.
We just have the structure and we are now searching for new functions.
That means we are now moving out into the red circle.
And instead of being limited to for example looking for targets for drug design in a very limited selection of proteins
that are for one reason or other the obvious choices in structural biology,
we now all of a sudden move somewhere into that red circle and find new targets for drug design.
These may be targets that are not around in the adult human body.
It may be targets that are around only before birth or they are only around in a particular state of disease or in very old age.
Targets for which we do not have mouse models and simulate.
And so we are expanding very much the scope of the landscape
within which we can go to lots of applications in biomedical research, in agriculture and so on and so forth.
So we are now working out here, we are making excursions into that red territory
and find new possibilities to apply the knowledge about the proteo.
And it is not a static feature.
It is expanding very fast.
I gave you one example which is possibly the biggest success at this point of the whole Structural Genomics Initiative
and that is the fact that cheap protein coupled receptors are now here.
Until five years ago there was no structure around of a cheap protein coupled receptor.
On the other hand, it was known that at least 40% of all approved drugs target GPCRs.
Now thanks to the efforts of this Structural Genomics Initiative we now know how GPCRs look.
And for example it is a very exciting part of the story.
This is the structure of a GPCR.
It’s about 40 angstroms in length.
You bind any one of these drugs on the extra cellular end and over a distance of about 35 angstroms
a signal is transmitted through the protein and given up to additional downstream proteins on the inter-cellular side,
So it’s highly exciting now to know that as of today 14 different structures of GPCRs.
And that is one of these very important far reaching excursions into the red space of genomic protein sequences.
Well, the last topic I want to address is: How do we solve structures?
I see I'm very limited in time, therefore I go very fast.
Okay, we need a magnet, we need a glass tube to put the protein in, we get a spectrum.
Because proteins are big there are lots of spins so there’s a lot of overlap.
So you have to develop two dimensional NMR.
Then you spread out the lines into two dimensions.
If you make a block you see that there’s a lot of information.
Today we use seven dimensional experiments.
That means we artificially generate six time dimensions in addition to the ongoing time dimension.
And then we have to develop some, well, distance geometry algorithms and things.
All that work was done by physicists although it has to do with biology.
And then you calculate three dimensional structures.
Now, to be respectable here one has to mention Einstein.
I would look very bad if I didn’t mention Einstein.
Now Einstein is very important for solution NMR.
The one thing I can say is that the important work that Einstein has done was done 30 km from the place where I grew up.
That’s one thing.
Then physicists always talk about relativity theory and such things.
But Einstein also did important work.
You see, in 1905 when he was working in the patent office in Bern 30 km from my birth place he published four papers.
One is on the relativity, one is of the photo-electric effect but the two really important papers are on the Brownian motion.
At the start of statistical mechanics.
There is one paper on translational Brownian motion and there is another that was in May 1905
and there is another paper on rotational Brownian motion that was published in December 1905.
What does this have to do with our work of using NMR with biological macromolecules?
Well, if you have a relatively large particle that’s subjected to the thermal motion of the solvent, the water,
it has a large inertia and it responds at low frequency to the onslaught of the thermal motions of the solvent.
And you get low frequency stochastic motions.
If you have a smaller protein, then the inertia is smaller and you have higher frequency stochastic motion.
Depending on the coefficient of the radio frequency that we use in our NMR experiments
and the frequency of those stochastic motions we are in completely different ranges of spin physics.
And so Einstein treated the Brownian motion.
If we take his theory and put it into the description of single transition bases operators
that describe the behaviour of multi-spin systems in these moving particles,
then you get TROSY - Transverse Relaxation Optimised Spectroscopy.
And this enabled us to go from smallish proteins...
That is one regime of spin physics of rotating and translating objects in solution which goes up to molecule rate of about 20,000.
Here we are approaching a molecular size of one million and you see this is quite a fantastic spectrum
that we can now obtain using these...
I mean what we really do is that we uncouple the Nuclear Magnetic Resonance spectrum from the Brownian motion.
This costs a bit of money because we need a magnet that is at least 900 or 800 megahertz in the proton frequency.
But this is what happens when you read the old papers by Einstein and then apply them to the daily work.
Now why is this so important?
We have solved some 75,000 structures as of today trying to cover that red circle that protein sequence universe
with three dimensional structures.
But today we have to go one step further.
We have to understand the interactions between two or multiple ones of these macromolecules.
I show you here an example, a piece of DNA and the protein that bind into a so called complex.
And all these complexes tend to be big and therefore if we didn’t use this TROSY experiment
based on Einstein’s work on the statistical mechanics of the Brownian motion, we wouldn't be there.
Thank you for your attention.
Guten Morgen. Ich benutze das Wort Universum, was im Rahmen des Gesamtprogramms dieser Veranstaltung eine heikle Sache ist.
In einigen Minuten werde ich versuchen Ihnen zu erklären, was ich mit dem Begriff Universum meine.
Zunächst möchte ich aber einige aufmunternde Worte an unsere jungen Kollegen richten
und ihnen einen Eindruck davon vermitteln, was unsere Laufbahn beeinflusst hat. In meinem Fall war es die Tatsache,
dass ich Sport studiert habe.
Der Übergang vom Sport zur Wissenschaft bedeutete, dass ich urplötzlich auf das Gefühl der sofortigen Belohnung verzichten musste.
Wenn Sie Hochsprung betreiben, wissen Sie sofort, ob Sie erfolgreich waren oder nicht.
In der wissenschaftlichen Forschung kann es zwanzig Jahre dauern, bis Ihre Fachkollegen anerkennen,
dass Sie etwas geleistet haben.
Auch wenn die Forschung für mich seit vielen Jahrzehnten eine großartige Erfahrung darstellt
und jeder Tag etwas Neues bringt - wenn mir der Sinn nach unmittelbarer Befriedigung steht, gehe ich raus und spiele Fußball.
Aus diesem Grund habe ich ein Haus in der Nähe des Züricher Fußballstadiums gekauft -
auf diese Weise ist die augenblickliche Belohnung ohne allzu viel Zeitaufwand möglich.
Ich möchte Ihnen erklären, was ich mit dem Begriff "Proteinuniversum" meine.
Zum Verständnis ist es notwendig, das gymnasiale Biologiewissen etwas aufzufrischen.
Es gibt zwei Hauptklassen biologischer Makromoleküle, Nukleinsäuren und Proteine.
Ich spreche heute nur über die DNA, also Desoxyribonukleinsäure, und Proteine.
Sie sehen hier eine einfache Darstellung aus den späten 50er Jahren, die auf Francis Crick zurückgeht.
Wir bezeichnen sie als zentrales Dogma der Molekularbiologie.
Dieses Dogma besagt schlichtweg, dass es drei Arten biologischer Makromoleküle gibt.
Die DNA enthält die Information, die Proteine exprimieren die Information entsprechend der Funktion
und die RNA fügt die Proteine funktionell zusammen. Lange Zeit dachte man allerdings, dass es sich bei der RNA nur
um eine Zwischenstufe bei der Übertragung der Information von der DNA auf das funktionelle Proteom handelt.
Vor etwa fünfzehn Jahren fand aufgrund der Tatsache, dass sich DNA inzwischen sehr effizient sequenzieren ließ,
eine Revolution statt.
Es stellte sich heraus, dass die der Funktionalität zugrunde liegende Information aus etwa 1,8 Metern DNA besteht.
Das war's. Wir kennen die DNA-Sequenz, es handelt sich dabei einfach um eine lineare Kette. Das ist die Chemie der DNA.
Sie wird in die Chemie der Proteine übersetzt; Proteine sind ebenfalls lineare Ketten.
Hier sehen Sie eine ganz einfache Abbildung des von mir so bezeichneten Proteinuniversums.
Dieser rote Kreis stellt die Anzahl der heute bekannten Proteinsequenzen dar.
Vor einem Jahr waren es etwa 14 Millionen, heute sind es ca. 17 Millionen. Was bedeutet das nun?
Es bedeutet, dass wir die Genomsequenzen kennen, d.h. die gesamte DNA-Sequenz des Menschen, der Maus,
der Kuh und etwa 1400 anderer höherer und niederer Organismen. Die Erkenntnisse auf der Ebene der DNA haben jedoch ihre Grenzen.
Was geschieht also? Wir haben hier diese 1,8 Meter lange menschliche DNA.
Bioinformatiker identifizieren Stücke dieser DNA, von denen wir basierend auf früheren Erfahrungen annehmen,
dass sie ein Protein codieren.
Solange wir mit diesen Genomsequenzen, d.h. Sequenzen auf der DNA-Ebene arbeiten, wissen wir nicht,
ob diese Proteine überhaupt existieren. Wir wissen auch nicht, ob sie jemals exprimiert werden.
Wir sind uns noch nicht einmal sicher, dass die Identifizierung der Gene anhand der so genannten Annonation korrekt ist -
sehr häufig ist das nämlich nicht der Fall. Um also wirklich mit dem Proteinuniversum arbeiten zu können,
müssen wir diese Lücke von etwa 17 Millionen Sequenzen mit weiteren Informationen,
nämlich den dreidimensionalen Proteinstrukturen füllen, denn nur wenn wir die dreidimensionalen Strukturen kennen,
können wir verstehen, was auf der Proteomebene geschieht. Das Proteom ist die Gesamtheit aller Proteine in einem Lebewesen.
Und genau das tun wir in der Strukturgenomik.
Wir versuchen diese relativ große Sequenzlücke mit dreidimensionalen Strukturen zu füllen,
gehen also von Genomsequenzen zu dreidimensionalen Strukturen, weil wir herausfinden möchten,
wie diese linearen Proteinketten räumlich angeordnet sind. Warum wollen wir das wissen? Warum müssen wir das wissen?
Ich gebe Ihnen zwei Beispiele. Sie sehen hier einige ausgewählte Proteinfunktionen.
Zur Erinnerung: All diese Proteine sind lineare Ketten aus denselben Bausteinen,
die sich nur durch die Anordnung an der linearen Kette hängender chemischer Gruppen unterscheiden.
Gleichwohl können Proteine die verschiedensten Funktionen innehaben: Schutz, Katalyse, Regulierung, Transport usw.
Denken Sie z.B. daran, dass unsere Haare und unsere Haut aus Proteinen bestehen.
In unserem Magen befinden sich Enzyme, die bei der Verdauung der Nahrung helfen.
Enzyme müssen wasserlöslich sein, ansonsten verlieren sie ihre Funktion.
Wenn es wirklich nur eine lineare Sequenz gäbe, wäre kaum verständlich,
warum ein Protein auf unserem Kopf wasserunlöslich ist, Enzyme dagegen wasserlöslich.
Stellen Sie sich vor, diese Ketten lägen nicht in unterschiedlichen Formen vor -
Sie würden nach dem nächsten Regenspaziergang diesen Raum nicht mehr betreten, Sie hätten sich aufgelöst.
Ich möchte Ihnen noch ein bisschen genauer erklären, warum wir dreidimensionale Strukturen benötigen.
Nehmen wir ein Beispiel aus einem biomedizinischen Forschungsprojekt,
das wir vor 20 Jahren mit dem Wirkstoff Cyclosporin A durchgeführt haben.
Dieses Medikament ebnete der Transplantation in der Humanmedizin den Weg,
denn es unterdrückt die Immunreaktion auf fremdes Gewebe. Der Rezeptor für diesen Wirkstoff...
Hier sehen Sie das Wirkstoffmolekül in funktionellen Farben, der Rezeptor ist hellblau.
Glücklicherweise handelt es sich um ein relativ kleines Protein, so dass wir die Struktur aufklären konnten.
Sobald Ihnen eine solche dreidimensionale Struktur vorliegt, können Sie den Wirkstoff aus seiner Bindungsstelle lösen,
die Bindungsstelle untersuchen, zu den chemischen Eigenschaften zurückkehren und rational überlegen, welche Modifikation...
Das ist die chemische Struktur des Wirkstoffs.
Unter Umständen entscheiden Sie sich bei der Untersuchung der Bindungsstelle des Wirkstoffs,
diesen Teil des Moleküls abzutrennen, denn durch Formschlüssigkeit lassen sich die Dosis des Medikaments
und damit unerwünschte Nebenwirkungen reduzieren.
Basierend auf dem Wissen über die dreidimensionale Struktur sind derlei Überlegungen möglich.
Wenn Ihre Kenntnisse auf die lineare Genomebene beschränkt sind, haben Sie keine Möglichkeit,
über Korrelationen zwischen der Struktur des Proteins und seiner Funktion
und die mögliche Beeinflussung seiner Funktion bei der Arzneimittelentwicklung oder anderen Anwendungszwecken,
z.B. in der Landwirtschaft oder zur Verbesserung der Qualität von Seifen zum Waschen von Kleidung usw. rational nachzudenken.
Nächstes Thema. Wie erhält man dreidimensionale Strukturen?
Es gibt zwei zentrale Verfahren, die die Strukturen großer Moleküle in atomarer Auflösung liefern,
Röntgenbeugung (von Proteinkristallen) und NMR (von Proteinlösungen).
NMR steht keineswegs für No Meaningful Results (keine sinnvollen Ergebnisse), sondern für Nuklearmagnetresonanz.
Das Entscheidende an dieser Technik ist, dass man mit Proteinlösungen arbeiten kann.
Sie erinnern sich, viele Proteine finden sich in Körperflüssigkeiten und diese sind wässrige Proteinlösungen.
Wir können uns also diese Proteine und die Bedingungen, die denen in Körperflüssigkeiten oftmals sehr ähneln, anschauen.
Wie haben sich Strukturbiologen früher, also in der Zeit um 1935/1940, dem Proteinuniversum genähert?
Damals hatte man keine Ahnung, worum es sich dabei handelt. 1936 begann Max Perutz mit Hämoglobin zu arbeiten.
Max Perutz war ein österreichischer Wissenschaftler, der 1962 zusammen mit John Kendrew den Nobelpreis für Chemie
für die Aufklärung der ersten dreidimensionalen Proteinstruktur erhielt. Wonach wählte Max Perutz das Objekt seiner Studien aus?
Er entschied sich für Hämoglobin, da dieses in großen Mengen verfügbar und rot ist.
Da damals noch keine ausgefeilten Methoden zur Proteinreinigung existierten, war es wichtig, dass das Protein rot war,
denn wenn es verschwand, verschwand auch die Farbe und man wusste, dass man ein Problem hatte.
Sie können außerdem aus einem Liter Pferdeblut relativ einfach ein Gramm Hämoglobin gewinnen.
Nach diesen Kriterien wurden die ersten Targets für die Strukturbiologie ausgewählt.
Vor dem Hämoglobin wurden Haare, vor allem Schafwolle, mittels Röntgenkristallographie untersucht.
Sie lieferten die ersten Informationen über die Struktur von Polypeptidketten. Dann kam das Hämoglobin.
Das ist der Stand der Technik in der Röntgenkristallographie zum Zeitpunkt der Verleihung des Nobelpreises 1962.
Sie sehen, sogar meine Laufbahn begann mit Hämoglobin. Das hier ist eine sehr alte Aufnahme.
Ich habe sie nicht bearbeiten lassen, weil ich Sie beeindrucken wollte; sie ist sehr alt, fast so alt wie ich.
Es handelt sich um mein eigenes Hämoglobin.
Ich habe dieses Spektrum 1968 aufgezeichnet; es führte mich über Nacht zum beruflichen Erfolg
und leitete meine wissenschaftliche Karriere ein.
Anschließend brauchen Sie einen Künstler, der Zeichnungen des Hämoglobins anfertigt,
mit deren Hilfe Sie Außenstehenden dann erklären können, was es mit den seltsamen Peaks, in diesem Fall in der NMR, auf sich hat.
Heute erfolgt die Auswahl der Targets ganz anders.
Angefangen mit der Arbeit von Max Perutz 1936 wählte man im Laufe der Jahre bestimmte Proteine einfach aus Interesse aus,
ohne diesen großen roten Kreis zu kennen.
Eines Tages grassierte z.B. der Rinderwahnsinn; also enträtselten wir das am Ausbruch dieser Krankheit beteiligte Protein.
Ein anderes Beispiel ist Trypsin. In unserem Magen finden sich alle Arten von Trypsinen.
Da sie in relativ großen Mengen verfügbar waren, klärten wir ihre Strukturen auf.
Bis etwa 1990 waren 200 Strukturen nach dem Zufallsprinzip ausgewählt worden.
Heute wissen wir auf einmal, was sich hier befinden sollte.
Wir wissen, dass das Humangenom etwa 25.000 Proteine codierende Gene enthält.
Das erklärt natürlich keineswegs die 17 Millionen Proteinsequenzen, die wir heute in der Datenbank haben.
Der Grund für das unglaublich schnelle Wachstum dieses Proteinuniversums in den letzten Jahren
ist die Anwendung der Sequenziermethoden auf Mikroorganismen.
Bei der Untersuchung der Genominformation von Mikroben in unserem Darm haben wir es
mit dem Millionenfachen der genetischen Information des Humangenoms zu tun.
Wenn jemand also von personalisierter Medizin basierend auf dem Wissen über das Humangenom spricht,
ohne die genetischen Informationen der Mikroben, die in unserem Körper, unserem Mund, sämtlichen Körperöffnungen leben,
zu berücksichtigen, macht er sich und uns etwas vor.
Hier sehen Sie die Sequenzierung solcher Mikrobiome, die allerdings nicht aus dem menschlichen Körper,
sondern aus dem Meer stammen.
Craig Venter fuhr mit seinem Boot auf den Pazifik hinaus, sammelte Mikroben aus dem Wasser und sequenzierte sie.
Damit befinden sich jetzt weitere zwei Millionen Proteine in der Genomdatenbank.
Wenn Sie ein Kilogramm Erde nehmen, haben sie noch einmal zwei Millionen mikrobielle Sequenzen.
Auf diese Weise ist das Universum der Proteinsequenzen regelrecht explodiert,
auch wenn man mit solchen Begriffen vielleicht vorsichtig sein muss.
Heute also selektieren wir unsere Proteine auf ganz andere Weise.
Niemand bekommt sie je zu Gesicht, wir nehmen einfach...
z.B. ein Humanproteom, trennen es in die Gene auf und schleusen diese Gene in E. coli ein.
Dort werden die Proteine exprimiert und wir erhalten eine Struktur.
Plötzlich haben wir hunderte, ja sogar tausende von Strukturen in einer Proteindatenbank.
Über die Proteine wissen wir nichts, wir kennen nur ihre Struktur und suchen anschließend nach neuen Funktionen.
Das heißt, wir bewegen uns nun in den roten Kreis hinein.
Statt z.B. in einem äußerst beschränkten Proteinsortiment,
das aus irgendeinem Grund die erste Wahl in der Strukturbiologie darstellt,
nach Targets für das Drug Design suchen zu müssen,
bewegen wir uns plötzlich in diesen roten Kreis hinein und finden neue Targets für das Drug Design.
Diese Targets liegen möglicherweise im Körper von Erwachsenen gar nicht vor, sondern existieren nur vor der Geburt,
in einem bestimmten Krankheitsstadium oder im hohen Alter.
Es handelt sich also um Targets, für die wir keine Mausmodelle haben und die wir nicht simulieren können.
Daher weiten wir das Gebiet, innerhalb dessen sich zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in der biomedizinischen Forschung,
der Landwirtschaft usw. finden, derzeit stark aus.
Wir machen also von hier aus Ausflüge in die rote Zone und finden neue Möglichkeiten, unser Wissen über das Proteom anzuwenden.
Das ist kein statischer Prozess, er weitet sich rasch aus.
Ich gebe Ihnen ein Beispiel, das möglicherweise den größten Erfolg der gesamten Strukturgenomik-Initiative
zum jetzigen Zeitpunkt darstellt, nämlich die Tatsache, dass es heute G-Protein-gekoppelte Rezeptoren (GPCR) gibt.
Bis vor 5 Jahren kannte man die Struktur dieser Rezeptoren nicht.
Andererseits war bekannt, dass GPCR Targets für mindestens 40% aller zugelassenen Arzneimittel darstellen.
Dank der Bemühungen der Strukturgenomik-Initiative wissen wir heute, wie GPCR aussehen.
Das ist eine wirklich spannende Sache. Sie sehen hier die Struktur eines GPCR mit einer Länge von ca. 40 Ångstrom.
Bindet sich einer dieser Wirkstoffe an das extrazelluläre Ende,
wird über eine Entfernung von etwa 35 Ångstrom durch das Protein ein Signal
an andere nachgeschaltete Proteine auf der intrazellulären Seite übermittelt
Zum jetzigen Zeitpunkt sind 14 unterschiedliche Strukturen der GPCR bekannt.
Es handelt sich also um einen wichtigen und tiefgreifenden Ausflug in die rote Zone der Genomproteinsequenzen.
Das letzte Thema, das ich ansprechen möchte, lautet: Wie klären wir Strukturen auf?
Ich sehe, dass ich nicht mehr viel Zeit habe, deswegen werde ich mich beeilen.
Wir brauchen einen Magneten und ein Glasröhrchen, in das wir das Protein tun. Dann erhalten wir ein Spektrum.
Aufgrund der Größe der Proteine gibt es zahlreiche Spins und damit eine starke Überlappung.
Daher muss eine zweidimensionale NMR entwickelt werden.
Anschließend werden die Linien in zwei Dimensionen auseinandergezogen.
Erzeugt man einen Block, erkennt man, wie Sie sehen, eine große Menge an Informationen.
Heute führen wir 7-dimensionale Experimente durch,
d.h. wir erzeugen zusätzlich zu der aktuellen Zeitdimension künstlich sechs weitere Zeitdimensionen.
Anschließend müssen Distanzgeometriealgorithmen und dergleichen entwickelt werden.
Diese Aufgabe wurde von Physikern übernommen, obwohl sie mit Biologie zu tun hat.
Dann werden dreidimensionale Strukturen berechnet.
An dieser Stelle muss man Einstein die Ehre erweisen und ihn erwähnen.
Ich sähe schlecht aus, würde ich Einstein nicht erwähnen. Einstein ist für die Lösungs-NMR sehr bedeutend.
Das Einzige, was ich sagen kann, ist, dass Einstein seine wichtigen Werke 30 km von meinem Heimatort entfernt geschrieben hat.
Das ist das eine. Außerdem sprechen Physiker viel über die Relativitätstheorie und dergleichen.
Aber Einstein hat sich auch mit Wichtigem beschäftigt.
Während seiner Tätigkeit im Berner Patentamt 30 km von meinem Geburtsort entfernt veröffentlichte er vier Artikel:
einen zur Relativitätstheorie, einen zum photoelektrischen Effekt
und zwei wirklich wichtige über die Brownsche Bewegung zu Beginn der statistischen Mechanik.
Es gibt einen Artikel über die Brownsche Translationsbewegung vom Mai 1905 und einen anderen,
im Dezember 1905 veröffentlichen über die Brownsche Rotationsbewegung.
Was hat das nun mit der Anwendung der NMR im Rahmen unserer Arbeit mit biologischen Makromolekülen zu tun?
Nun, ein relativ großes Teilchen, das der thermischen Bewegung des Lösungsmittels (Wasser) unterliegt,
besitzt eine starke Trägheit und reagiert nur niederfrequent auf den Ansturm dieser thermischen Bewegungen.
Es entstehen niederfrequente stochastische Bewegungen.
Bei einem kleineren Protein ist auch die Trägheit geringer und es entstehen höherfrequente stochastische Bewegungen.
Je nach dem Koeffizienten der Hochfrequenz, die wir bei unseren NMR-Experimenten benutzen,
und der Frequenz dieser stochastischen Bewegungen befinden wir uns in völlig unterschiedlichen Bereichen der Spin-Physik.
Einstein beschäftigte sich also mit der Brownschen Bewegung.
Greift man seine Theorie auf und baut sie in die Beschreibung einzelner Übergangsbasisoperatoren,
die das Verhalten von Multi-Spin-Systemen in diesen sich bewegenden Teilchen beschreiben, ein, erhält man TROSY -
Transverse Relaxation Optimised Spectroscopy.
Damit konnten wir beginnend mit kleinen Proteinen - das ist ein Bereich der Spin-Physik rotierender
und translatierender Objekte in Lösung, der bis zu einem Molekulargewicht von etwa 20.000 reicht -
zur Entnahme und Exploration von Membranproteinen übergehen und sogar Teilchen in der Größenordnung von GroEL untersuchen.
Hier nähern wir uns einer Molekülgröße von einer Million.
Sie sehen, wir können heute ein ziemlich fantastisches Spektrum erhalten, indem wir...
Also eigentlich entkoppeln wir das Nuklearmagnetresonanz-Spektrum von der Brownschen Bewegung.
Das kostet ein bisschen Geld, denn wir benötigen einen Magneten mit einer Protonenfrequenz von mindestens 900 oder 800 Megahertz.
Das kommt davon, wenn man die alten Artikel von Einstein liest und sie auf die tägliche Arbeit anwendet.
Warum ist diese Arbeit nun so wichtig? Wir haben bislang 75.000 Strukturen aufgeklärt und versucht, diesen roten Kreis,
dieses Proteinsequenzuniversum mit dreidimensionalen Strukturen zu füllen.
Heute müssen wir einen Schritt weiter gehen und die Wechselwirkungen zwischen zwei oder mehreren dieser Makromoleküle verstehen.
Ich gebe Ihnen ein Beispiel, ein Stück DNA und ein Protein, die sich zu einem so genannten Komplex verbinden.
Diese Komplexe sind oftmals sehr groß - ohne das TROSY-Experiment auf der Grundlage
von Einsteins Arbeit über die statistische Mechanik der Brownschen Bewegung wären wir also nicht hier.
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit.
