Chemie zum Hören: Forscher haben erstmals die komplexe Struktur von Proteinen in Musik übersetzt. Dafür transponierten sie die natürlichen Vibrationen der 20 verschiedenen Aminosäuren in hörbare Frequenzen. Deren Abfolge und Klang ermöglicht es, die komplexe Struktur der Proteine akustisch zu erfassen – und so beispielsweise funktionelle Unterschiede dieser Biomoleküle zu erkennen. Das kann auch dabei helfen, neue, maßgeschneiderte Proteine zu entwickeln.
Proteine sind die Allzweckarbeiter in unserem Organismus – ohne sie wäre das irdische Leben nicht möglich. Denn diese Biomoleküle dienen als Baumaterial, Transporteure und Rezeptoren, sie vermitteln die Signale unserer Nerven, Muskeln und Zellen und bilden als Enzyme die Basis biochemischer Reaktionen. Das Erstaunliche daran: All diese Funktionen und Varianten gehen auf nur 20 Grundbausteine zurück, die Aminosäuren. Ihre Abfolge, Faltung und Interaktion lässt die komplexe Proteinstruktur entstehen.
Charakteristische Vibration der Aminosäuren
Das Problem jedoch: Die Struktur der Proteine und ihre Vielfalt ist so komplex, dass bisher kaum geklärt ist, welche Grundprinzipien welche Klassen von Proteinen und ihre Funktionen ausmachen. „Sie haben ihre eigene Sprache, aber wir wissen nicht, wie sie funktioniert“, erklärt Markus Buehler vom Massachusetts Institute of Technology (MIT). „Wir wissen nicht, was ein Seidenprotein zum Seidenprotein macht oder welches Strukturmuster die Funktionen der Enzyme kennzeichnet – wir kennen den Code nicht.“
Um das zu ändern, haben Buehler und sein Team nun eine ungewöhnliche Methode entwickelt: Sie wandeln die Proteinstruktur in Musik um. „Dafür nutzen wir die natürlichen Vibrationen der Aminosäure-Bausteine“, erklären die Forscher. Denn jede Aminosäure zeigt abhängig von ihrer Struktur und ihrem Energie- und Bindungszustand charakteristische Schwingungen. Diese Schwingungen konvertierten die Forscher mit Computerhilfe in hörbare Frequenzbereiche – ohne die Merkmale der Vibrationen zu verändern.
Jede Aminosäure hat ihren eigenen Klang
Das Ergebnis sind akustische Spektren und Tonfolgen, die jede Aminosäure akustisch erkennbar machen. „Jede Aminosäure hat ein ganz eigenes Frequenzspektrum“, berichten Buehler und sein Team. Je nach Molekülgröße und -gewicht lässt sich dabei für jede Aminosäure eine bestimmte Grundfrequenz ermitteln– es entsteht eine Art 20-Ton-Skala. Dabei erzeugt die schwerste Aminosäuren Tryptophan den tiefsten Grundton. Glycin dagegen hat den höchsten Grundton und eine geringere Frequenzbreite.
Der Clou daran: Die Abfolge der Aminosäuren in einem Protein lässt sich mithilfe dieser 20 Töne als Melodie hören und erkennen. So klingt beispielsweise das Muskelprotein Myoglobin anders als das Enzym Lysozym oder das Seidenprotein eines Spinnenfadens. Wer diese Proteinmusik selbst hören möchte oder neue Proteine „komponieren“, kann dies nun mithilfe der von den Forschern entwickelten Android-App „Amino Acid Synth“ tun.
Spektrum verrät auch die Sekundärstruktur
Doch nicht nur das: Die Vibrationsspektren der Aminosäuren spiegeln auch ihre Interaktionen und damit die Sekundärstruktur des Proteins wider. Je nach Faltung und räumlicher Anordnung erzeugen sie verschiedene Vibrationsarten, die sich in der Spannbreite des Frequenzspektrums jeder Aminosäure zeigen. So hat Tryptophan wegen seiner vielen möglichen Vibrationsmodi auch die meisten Nebentöne, wie die Forscher erklären. Inzwischen kann Buehler dadurch schon am Klang eines Proteinmusik erkennen, welche Grundstruktur es hat – ob beispielsweise eine Alpha-Helix oder eine Betaschicht.
„Das gesamte Musikstück eines Proteins illustriert das Zusammenspiel von Tonhöhe – den verschiedenen Aminosäuren – und dem Rhythmus, der die verschiedenen Sekundärstrukturen widerspiegelt“, berichten die Wissenschaftler. „Alles zusammen zeigt uns die Proteinfaltung auf musikalische Weise.“ Damit könnte diese musikalische Übersetzung dabei helfen zu verstehen, wie die komplexe Struktur der Proteine ihre Funktion reguliert.
Proteinmusik für die KI
Um dem Zusammenhang von Funktion und Struktur noch weiter auf den Grund zu gehen, haben die Forscher eine künstliche Intelligenz zu Hilfe genommen. Sie trainierten drei neuronale Netzwerke, indem sie ihnen möglichst viele musikalische Beispiele verschiedener Proteinklassen vorspielten. Die KI-Systeme sollten dann nach Gemeinsamkeiten oder charakteristischen Unterschieden in der Struktur suchen, die beispielsweise Enzyme von Seidenproteinen oder Muskelproteinen unterscheidet.
Und tatsächlich: Die künstliche Intelligenz identifizierte bestimmte musikalische Merkmale der verschiedenen Proteinklassen und konnte auf dieser Basis sogar neue Proteine mit ähnlichen Merkmalen konstruieren. „Das bestätigt, das unser Modell die Schlüsselstruktur einfangen kann – die funktionellen Beziehungen zwischen der Aminosäuresequenz und den verschiedenen Ebenen der Proteinstruktur“, sagen Buehler und seine Kollegen.
Nach Ansicht der Forscher könnte ihre Proteinmusik damit ganz neue Chancen eröffnen, die komplexe Welt der Proteine zu erforschen. Eines Tages könnten so auch maßgeschneiderte Proteine mit bestimmten Funktionen einfacher und schneller hergestellt werden. (ACS Nano, 2019; doi: 10.1021/acsnano.9b02180)
Quelle: Massachusetts Institute of Technology
