Studentská vědecká konference

Studium rostlin a jejich imunitního systému je důležité pro hledání řešení stále vyšší produkce zemědělských plodin a s tím spojeného nadměrného používání pesticidů. Je nutné porozumět tomu, jak se rostliny brání stresům z vnějšího prostředí. Obranný systém rostlin je velmi komplikovaný a některé mechanismy adaptace na stresové podmínky se na buněčné úrovni překrývají. Tato práce zkoumá propojení signálních drah, které jsou aktivovány při odpovědi na přítomnost patogenů (a jsou řízeny kyselinou salicylovou) a drah, které regulují produkci a sbalování proteinů (konkrétně ty, které jsou zodpovědné za reakci na stres způsobený špatně sbalenými proteiny). Experimenty provedené v rámci této práce potvrdily souvislost imunitní reakce s odpovědí na špatně sbalené proteiny a prokázaly, že spojení vede přes imunitu aktivovanou molekulovými vzory asociovanými s patogeny. Bylo prokázáno, že v odpovědi na stres způsobený špatně sbalenými proteiny má nepostradatelnou funkci větev vedoucí přes IRE1. Dále byla prokázána souvislost reakce na akutní stres endoplazmatického retikula v listech se signalizací kyselinou salicylovou. V rámci další práce je plánováno provedení experimentů, které ověří získané hypotézy.

Celosvětovým problémem současné medicíny je narůstající rezistence bakterií na antibiotika. Protože konvenční léčiva postupně ztrácí svou účinnost a nové látky přibývají pomalu, je potřeba hledat alternativní cesty v boji s antibiotickou rezistencí. Jednou z možností je kombinovaná terapie s látkami, které samy o sobě nejsou pro bakterie toxické, ale specificky blokují mechanismus rezistence, tzv. adjuvans. V rámci této práce zavádím metodu pro testování potenciálních adjuvans s využitím knihovny transformovaných bakterií Escherichia coli a Staphylococcus aureus, které produkují vždy jeden určitý enzym zodpovědný za rezistenci. U takto modifikovaných bakterií je nejprve změřena minimální inhibiční koncentrace (MIC) cílového antibiotika s využitím mikrodiluční metody. Následně jsou v přítomnosti ½ MIC testovány potenciální adjuvans z chemicky pestré knihovny látek. Výhodou tohoto uspořádání je možnost enzym zodpovědný za rezistenci izolovat z buněk a detailněji studovat interakci inhibitoru s enzymem in vitro. Doposud se povedla rekombinantní produkce 8 enzymů. Všechny produkované enzymy výrazně zvýšily rezistenci bakterií. Funkčnost systémů byla ověřena pomocí publikovaných pozitivních kontrol. V případě enzymu aacA-aphD došlo k identifikaci nového potenciálního adjuvans.

Strojové učení je možné použít pro vývoj nových léčiv, např. pro rozpoznání skutečných komplexů protein-ligand od nesprávně navržených komplexů se zanedbatelnou afinitou. V této práci se zabýváme vývojem sady pro počítačový screening léčiv s využitím molekulárních simulací a strojového učení. Cílem je vytvořit kvalitní trénovací soubor, který obsahuje simulace komplexů proteinů s aktivními a neaktivními sloučeninami, jež by mohl být použit při testování potenciálních léčiv. Náš dataset vychází ze sady D-COID, kterou jsme upravili pro účel nadockování molekuly ligandu do proteinu. Dataset D-COID obsahuje mezi aktivními komplexy látky, pro něž je dostupná experimentálně vyřešená struktura. Tato struktura byla použita jako referenční struktura při počítání RMSD u dockovaných aktivních komplexů. Výsledky ukazují, že hodnoty RMSD jsou uspokojivé, přičemž u 38 % komplexů bylo dosaženo úspěšnosti s RMSD do 2 Å. Vytvořená trénovací sada bude dále využita pro strojové učení binárního klasifikátoru pro testování potenciálních léčiv.

Nealkoholické onemocnění jater (NAFLD) je v důsledku sedavého způsobu života a vysokokalorické stravy častou chorobou ve vyspělých zemích. NAFLD se projevuje hromaděním tukových kapének v játrech a v pokročilejším stadiu nemoci dochází k zánětu až fibróze, což může končit cirhózou či rozvojem jaterního karcinomu. NAFLD je považováno za jaterní projev metabolického syndromu. Vznik této nemoci je spojován s obezitou a insulinovou rezistencí, ale kompletní patogeneze není ještě plně objasněna. Pro studium vzniku NAFLD a případné testování léků je nutné mít vhodný zvířecí model, jehož nalezení a popsání je hlavním cílem této práce. Za tímto účelem byly testovány dva potkaní modely - Wistar Kyoto a Sprague Dawley. U obou modelů byla pomocí speciální vysokotukové diety (tzv. FFC) navozena obezita a následně byly měřeny různé metabolické parametry, markery zánětu a pomocí western blotů i insulinová signalizace. Součástí testování byla i histologická analýza jater. U obou modelů na FFC dietě došlo ke zvýšení tělesné hmotnosti a poškození insulinové signalizace. Nicméně u modelu Sprague Dawley byla v játrech i výrazná steatóza a navíc i zvýšená hladina zánětlivých markerů. Na základě našich měření můžeme říci, že Sprague Dawley potkani na FFC dietě jsou vhodným modelem ke studiu NAFLD.  

Ako sa medicína a veda posúva vpred ľudstvo sa snaží nachádzať rôzne spôsoby ako bojovať proti infekčným agens, ktoré nás obklopujú. Cieľom tejto práce je vyhľadávanie miest na proteíne, do ktorých by sa viazali nízkomolekulárne liečiva. Tieto látky sú schopné sa viazať do funkčného miesta enzýmu alebo na väzobné miesta receptoru. Postupným vývojom v oblasti biochémie sa snažíme hľadať aj liečiva, ktoré by boli schopné viazať sa na proteín ale nie do aktívneho miesta. Tieto miesta, cryptic pockets, sú v neprítomnosti vhodného inhibítoru skryté. Úlohou je vyhľadávanie týchto miest pomocou povrchu proteínu prístupného pre rozpúšťadlo (SASA). Ak sa otvorí nejaký cryptic pocket na povrchu enzýmu, dochádza ku zvýšeniu SASA, toto je docielené využívaním metódy metadynamiky, ktorá pri simuláciách núti proteín objavovať svoje nové konformacie pridávaním umelej energie do systému. Využitím týchto dvoch metód sa nám podarilo čiastočne otvoriť cryptic pocket na enzýme β-laktamázy, ktorý slúži ako náš vzorový proteín.

The ability of L-asparaginases to cleave L-asparagine is critical to the treatment of some cancers, perhaps most notably acute lymphoblastic leukemia. L-Asparaginases are also utilized in the food industry as one of the main methods for lowering acrylamide content in various food products. As the recognition of the importance of this group of enzymes grew, so did the literature surrounding them. Thus, today there is an extensive number of sequenced and studied proteins with this ability. However, previous classifications of said proteins have become inaccurate, unable to keep up with the rapid discovery of new L-asparaginase sequences and characteristics, or inadequately encompass the large amount of varied L-asparaginase families. To set down the groundwork for a new classification reflecting the amount and diversity of L-asparaginases this thesis utilizes an array of bioinformatics tools allowing the identification, processing, and understanding of vast amounts of data brought to light by recent years of research, which would otherwise be impossible to thoroughly review entirely for the effective classification of this vital group of enzymes.

Molekulární simulace jsou v dnešní době běžně používány v chemii a molekulární biologii. Avšak nadále jsou výpočetně náročné a pomalé, jelikož systém má tendenci se udržovat v energetickém minimu. Přirozeně máme tedy snahu tyto procesy urychlit. Tato práce se zaměřuje na testování metody „Flying Gaussian“, která je postavena na základech multiple walker metadynamiky. Systém je simulován v několika replikách, přičemž každá z nich startuje z jiné konformace. Pro každou z replik je v definovaných krocích počítán potenciál ve formě Gaussova kopce, který je na rozdíl od obyčejné metadynamiky pouze aktualizován, ne přidáván. Tím tedy dochází ke znevýhodňování podobných stavů, které jsou ve stejnou chvíli navštěvovány jinými replikami, což efektivně nutí systém prozkoumávat další minima. Další variantou této metody je bias exchange Flying Gaussian. To znamená, že mezi replikami v pravidelných intervalech dochází k pokusu o výměnu veličin popisujících strukturu, na které replika zrovna působí. Všechny zmíněné metody byly úspěšně testovány na molekule alanindipeptidu, kdy nejlepší výsledek jsme dostali za 10 ns simulaci bias exchange Flying Gaussian s výškou Gaussova kopce 4 kJ/mol. Dalším krokem této práce je pak testovat metody na systému větších peptidů, konkrétně chignolinu.