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Demonstração do alinhamento da sequência para prever a ferramenta de suscetibilidade entre espécies para avaliação rápida da conservação de proteínas

Published: February 10, 2023
doi:
10.3791/63970
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1Office of Research and Development, Center for Computational Toxicology and Exposure, Scientific Computing and Data Curation Division,U.S. Environmental Protection Agency, 2Oak Ridge Institute for Science and Education, 3Swenson College of Science and Engineering, Department of Biology,University of Minnesota Duluth, 4University of Wisconsin-Madison Aquatic Sciences Center, 5General Dynamics Information Technology,Research Triangle Park, 6Office of Research and Development, Center for Computational Toxicology and Exposure, Great Lakes Toxicology and Ecology Division,U.S. Environmental Protection Agency

Summary

Aqui, apresentamos um protocolo para utilizar a versão mais recente da ferramenta Alinhamento de Sequência da Agência de Proteção Ambiental dos EUA para Prever a Suscetibilidade entre Espécies (SeqAPASS). Este protocolo demonstra a aplicação da ferramenta on-line para analisar rapidamente a conservação de proteínas e fornecer previsões personalizáveis e facilmente interpretáveis de suscetibilidade química entre espécies.

Abstract

A ferramenta Alinhamento de Sequência da Agência de Proteção Ambiental dos EUA para Prever a Suscetibilidade entre Espécies (SeqAPASS) é um aplicativo de triagem on-line rápido, disponível gratuitamente e que permite que pesquisadores e reguladores extrapolem informações de toxicidade entre espécies. Para alvos biológicos em sistemas modelo, como células humanas, camundongos, ratos e peixes-zebra, os dados de toxicidade estão disponíveis para uma variedade de produtos químicos. Através da avaliação da conservação do alvo de proteínas, esta ferramenta pode ser usada para extrapolar dados gerados a partir de tais sistemas modelo para milhares de outras espécies sem dados de toxicidade, produzindo previsões de suscetibilidade química intrínseca relativa. As versões mais recentes da ferramenta (versões 2.0-6.1) incorporaram novos recursos que permitem a rápida síntese, interpretação e uso dos dados para publicação, além de gráficos de qualidade de apresentação.

Entre esses recursos estão visualizações de dados personalizáveis e um relatório de resumo abrangente projetado para resumir os dados do SeqAPASS para facilitar a interpretação. Este artigo descreve o protocolo para orientar os usuários através do envio de trabalhos, navegando pelos vários níveis de comparações de sequências de proteínas e interpretando e exibindo os dados resultantes. Novos recursos do SeqAPASS v2.0-6.0 são destacados. Além disso, são descritos dois casos de uso focados na conservação da transtirretina e da proteína do receptor opioide usando essa ferramenta. Finalmente, os pontos fortes e limitações do SeqAPASS são discutidos para definir o domínio de aplicabilidade da ferramenta e destacar diferentes aplicações para extrapolação entre espécies.

Introduction

Tradicionalmente, o campo da toxicologia tem se baseado fortemente no uso de testes em animais inteiros para fornecer os dados necessários para as avaliações de segurança química. Tais métodos são tipicamente caros e consomem muitos recursos. No entanto, devido ao grande número de produtos químicos atualmente utilizados e ao ritmo acelerado em que novos produtos químicos estão sendo desenvolvidos, globalmente há uma necessidade reconhecida de métodos mais eficientes de triagem química 1,2. Essa necessidade e a mudança de paradigma resultante dos testes em animais levaram ao desenvolvimento de muitos novos métodos de abordagem, incluindo ensaios de triagem de alto rendimento, transcriptômica de alto rendimento, sequenciamento de próxima geração e modelagem computacional, que são estratégias alternativas de teste promissoras 3,4.

Avaliar a segurança química em toda a diversidade de espécies potencialmente impactadas por exposições químicas tem sido um desafio duradouro, não apenas com os testes tradicionais de toxicidade, mas também com novos métodos de abordagem. Os avanços na toxicologia comparativa e preditiva forneceram estruturas para a compreensão da sensibilidade relativa de diferentes espécies, e os avanços tecnológicos nos métodos computacionais continuam a aumentar a aplicabilidade desses métodos. Várias estratégias têm sido discutidas ao longo da última década que alavancam os bancos de dados de sequências de genes e proteínas existentes, juntamente com o conhecimento de alvos moleculares químicos específicos, para apoiar abordagens preditivas para extrapolação entre espécies e melhorar as avaliações de segurança química além dos organismos modelo típicos 5,6,7,8.

Para avançar a ciência em ação, com base nesses estudos fundamentais em toxicologia preditiva, priorizar os esforços de testes químicos e apoiar a tomada de decisões, foi criada a ferramenta Alinhamento de Sequência da Agência de Proteção Ambiental dos EUA para Prever a Suscetibilidade entre Espécies (SeqAPASS). Esta ferramenta é um aplicativo público e disponível gratuitamente baseado na web que usa repositórios públicos de informações de sequência de proteínas em constante expansão para prever a suscetibilidade química em toda a diversidade de espécies9. Com base no princípio de que a suscetibilidade intrínseca relativa de uma espécie a um determinado produto químico pode ser determinada avaliando a conservação dos alvos proteicos conhecidos desse produto químico, esta ferramenta compara rapidamente sequências de aminoácidos proteicos de uma espécie com sensibilidade conhecida a todas as espécies com dados de sequência de proteínas existentes. Esta avaliação é completada através de três níveis de análise, incluindo (1) sequência de aminoácidos primários, (2) domínio funcional e (3) comparações críticas de resíduos de aminoácidos, cada um exigindo um conhecimento mais aprofundado da interação químico-proteína e proporcionando maior resolução taxonômica na predição de susceptibilidade. Uma grande força do SeqAPASS é que os usuários podem personalizar e refinar sua avaliação, adicionando linhas adicionais de evidência para a conservação do alvo com base na quantidade de informações disponíveis sobre a interação química-proteína ou proteína-proteína de interesse.

A primeira versão foi lançada em 2016, que permitiu aos usuários avaliar sequências de aminoácidos primários e domínios funcionais de maneira simplificada para prever a suscetibilidade química e continha recursos mínimos de visualização de dados (Tabela 1). Diferenças individuais de aminoácidos têm se mostrado determinantes importantes de diferenças entre espécies nas interações químico-proteína, o que pode afetar a suscetibilidade química das espécies10,11,12. Portanto, versões subsequentes foram desenvolvidas para considerar os aminoácidos críticos que são importantes para a interação química direta13. Respondendo ao feedback das partes interessadas e dos usuários, essa ferramenta passou por lançamentos de versões anuais com novos recursos adicionais projetados para atender às necessidades de pesquisadores e comunidades regulatórias para enfrentar os desafios na extrapolação entre espécies (Tabela 1). O lançamento do SeqAPASS versão 5.0 em 2020 trouxe recursos centrados no usuário que incorporam opções de visualização e síntese de dados, links externos, opções de tabela de resumo e relatório e recursos gráficos. No geral, os novos atributos e capacidades desta versão melhoraram a síntese de dados, a interoperabilidade entre bancos de dados externos e a facilidade de interpretação de dados para previsões de suscetibilidade entre espécies.

Protocol

1. Primeiros passos NOTA: O protocolo apresentado aqui é focado no utilitário da ferramenta e nos principais recursos. Descrições detalhadas de métodos, recursos e componentes podem ser encontradas no site em um Guia do Usuário abrangente (Tabela 1). Tabela 1: Evolução da ferramenta SeqAPASS. Uma lista de recursos e atualizações adicionados à ferramenta SeqAPASS desde sua implantação inicial. abreviaturas…

Representative Results

Para demonstrar a aplicação da ferramenta SeqAPASS e destacar novos recursos, dois estudos de caso são descritos representando casos em que a conservação de proteínas prevê que há diferenças na suscetibilidade química entre as espécies (transtirretina humana) e que não há diferenças (μ receptor opioide [MOR]). O primeiro desses exemplos aborda comparações estruturais / sequência de proteínas para prever o domínio da aplicabilidade para vias de desfechos adversos (POAs, ver Tabela 2 pa…

Discussion

Há um reconhecimento generalizado de que não é viável testar empiricamente espécies suficientes para capturar a diversidade genômica, fenotípica, fisiológica e comportamental de organismos vivos que podem ser expostos a produtos químicos de interesse toxicológico. O objetivo do SeqAPASS é maximizar o uso de dados estruturais e de sequência de proteínas existentes e em contínua expansão para auxiliar e informar a extrapolação de dados/conhecimentos de toxicidade química de organismos testados para centen…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Os autores agradecem ao Dr. Daniel L. Villeneuve (EPA dos EUA, Centro de Toxicologia Computacional e Exposição) e ao Dr. Jon A. Doering (Departamento de Ciências Ambientais, Louisiana State University) por fornecerem comentários sobre um rascunho anterior do manuscrito. Este trabalho foi apoiado pela Agência de Proteção Ambiental dos EUA. As opiniões expressas neste artigo são as dos autores e não refletem necessariamente as opiniões ou políticas da Agência de Proteção Ambiental dos EUA, nem a menção de nomes comerciais ou produtos comerciais indica endosso pelo governo federal.

Materials

Spreadsheet program N/A N/A Any program that can be used to view and work with csv files (e.g. Microsoft Excel, OpenOffice Calc, Google Docs) can be used to access data export files.
Basic computing setup and internet access N/A N/A SeqAPASS is a free, online tool that can be easily used via an internet connection. No software downloads are required.
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References

  1. Krewski, D., et al. Toxicity testing in the 21st century: a vision and a strategy. Journal of Toxicology and Environmental Health, Part B. 13 (2-4), 51-138 (2010).
  2. Wang, Z., Walker, G. W., Muir, D. C. G., Nagatani-Yoshida, K. Toward a global understanding of chemical pollution: A first comprehensive analysis of national and regional chemical inventories. Environmental Science & Technology. 54 (5), 2575-2584 (2020).
  3. Brooks, B. W., et al. Toxicology advances for 21st century chemical pollution. One Earth. 2 (4), 312-316 (2020).
  4. Kostal, J., Voutchkova-Kostal, A. Going all in: A strategic investment in in silico toxicology. Chemical Research in Toxicology. 33 (4), 880-888 (2020).
  5. Cheng, W., Doering, J. A., LaLone, C., Ng, C. Integrative computational approaches to inform relative bioaccumulation potential of per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) across species. Toxicology Sciences. 180 (2), 212-223 (2021).
  6. Kostich, M. S., Lazorchak, J. M. Risks to aquatic organisms posed by human pharmaceutical use. Science of the Total Environment. 389 (2-3), 329-339 (2008).
  7. Gunnarsson, L., Jauhiainen, A., Kristiansson, E., Nerman, O., Larsson, D. G. Evolutionary conservation of human drug targets in organisms used for environmental risk assessments. Environmental Science & Technology. 42 (15), 5807-5813 (2008).
  8. LaLone, C. A., et al. Evidence for cross species extrapolation of mammalian-based high-throughput screening assay results. Environmental Science & Technology. 52 (23), 13960-13971 (2018).
  9. LaLone, C. A., et al. Editor’s highlight: Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility (SeqAPASS): A web-based tool for addressing the challenges of cross-species extrapolation of chemical toxicity. Toxicology Sciences. 153 (2), 228-245 (2016).
  10. Head, J. A., Hahn, M. E., Kennedy, S. W. Key amino acids in the aryl hydrocarbon receptor predict dioxin sensitivity in avian species. Environmental Science & Technology. 42 (19), 7535-7541 (2008).
  11. Bass, C., et al. Mutation of a nicotinic acetylcholine receptor β subunit is associated with resistance to neonicotinoid insecticides in the aphid Myzus persicae. BMC Neuroscience. 12, 51-51 (2011).
  12. Erdmanis, L., et al. Association of neonicotinoid insensitivity with a conserved residue in the loop d binding region of the tick nicotinic acetylcholine receptor. Biochimie. 51 (23), 4627-4629 (2012).
  13. Doering, J. A., et al. et al. In silico site-directed mutagenesis informs species-specific predictions of chemical susceptibility derived from the Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility (SeqAPASS) tool. Toxicology Sciences. 166 (1), 131-145 (2018).
  14. Noyes, P. D., et al. Evaluating chemicals for thyroid disruption: Opportunities and challenges with in vitro testing and adverse outcome pathway approaches. Environmental Health Perspectives. 127 (9), 95001 (2019).
  15. Park, G. Y., Jamerlan, A., Shim, K. H., An, S. S. A. Diagnostic and treatment approaches involving transthyretin in amyloidogenic diseases. Int J Mol Sci. 20 (12), 2982 (2019).
  16. Rabah, S. A., Gowan, I. L., Pagnin, M., Osman, N., Richardson, S. J. Thyroid hormone distributor proteins during development in vertebrates. Front Endocrinol (Lausane). 10, 506 (2019).
  17. Richardson, S. J. Cell and molecular biology of transthyretin and thyroid hormones. International Review of Cytology. 258, 137-193 (2007).
  18. Yamauchi, K., Ishihara, A., Richardson, S. J., Cody, V. Transthyretin and Endocrine Disruptors. Recent Advances in Transthyretin Evolution, Structure and Biological Functions. , 159-171 (2009).
  19. Iakovleva, I., et al. Tetrabromobisphenol A is an efficient stabilizer of the transthyretin tetramer. PLoS One. 11 (4), 0153529 (2016).
  20. Ishihara, A., Sawatsubashi, S., Yamauchi, K. Endocrine disrupting chemicals: Interference of thyroid hormone binding to transthyretins and to thyroid hormone receptors. Molecular and Cellular Endocrinology. 199 (1), 105-117 (2003).
  21. Kar, S., Sepúlveda, M. S., Roy, K., Leszczynski, J. Endocrine-disrupting activity of per- and polyfluoroalkyl substances: Exploring combined approaches of ligand and structure based modeling. Chemosphere. 184, 514-523 (2017).
  22. Morais-de-Sa, E., Pereira, P. J., Saraiva, M. J., Damas, A. M. The crystal structure of transthyretin in complex with diethylstilbestrol: A promising template for the design of amyloid inhibitors. Journal of Biological Chemistry. 279 (51), 53483-53490 (2004).
  23. Morgado, I., Campinho, M. A., Costa, R., Jacinto, R., Power, D. M. Disruption of the thyroid system by diethylstilbestrol and ioxynil in the sea bream (Sparus aurata). Aquatic Toxicology. 92 (4), 271-280 (2009).
  24. Yamauchi, K., Prapunpoj, P., Richardson, S. J. Effect of diethylstilbestrol on thyroid hormone binding to amphibian transthyretins. General and Comparative Endocrinology. 119 (3), 329-339 (2000).
  25. Zhang, J., et al. Structure-based virtual screening protocol for in silico identification of potential thyroid disrupting chemicals targeting transthyretin. Environmental Science & Technology. 50 (21), 11984-11993 (2016).
  26. Ren, X. M., et al. Binding interactions of perfluoroalkyl substances with thyroid hormone transport proteins and potential toxicological implications. Toxicology. 366-367, 32-42 (2016).
  27. Wilson, N., Mbabazi, K., Seth, P., Smith, H., Davis, N. L. Drug and opioid-involved overdose deaths – United States, 2017-2018. Morbidity and Mortality Weekly Report. 69 (11), 290-297 (2020).
  28. National Pollutant Discharge Elimination System (NPDES). United States Environmental Protection Agency Available from: https://www.epa.gov/npdes/npdes-resources (2018)
  29. Duvallet, C., Hayes, B. D., Erickson, T. B., Chai, P. R., Matus, M. Mapping community opioid exposure through wastewater-based epidemiology as a means to engage pharmacies in harm reduction efforts. Preventing Chronic Disease. 17, 200053 (2020).
  30. Gushgari, A. J., Venkatesan, A. K., Chen, J., Steele, J. C., Halden, R. U. Long-term tracking of opioid consumption in two United States cities using wastewater-based epidemiology approach. Water Research. 161, 171-180 (2019).
  31. Lau, B., Bretaud, S., Huang, Y., Lin, E., Guo, S. Dissociation of food and opiate preference by a genetic mutation in zebrafish. Genes Brain Behave. 5 (7), 497-505 (2006).
  32. Bossé, G. D., Peterson, R. T. Development of an opioid self-administration assay to study drug seeking in zebrafish. Behavioural Brain Research. 335, 158-166 (2017).
  33. Mottaz, H., et al. Dose-dependent effects of morphine on lipopolysaccharide (LPS)-induced inflammation, and involvement of multixenobiotic resistance (MXR) transporters in LPS efflux in teleost fish. Environmental Pollution. 221, 105-115 (2017).
  34. Manglik, A., et al. Crystal structure of the µ-opioid receptor bound to a morphinan antagonist. Nature. 485 (7398), 321-326 (2012).
  35. Comer, S. D., Cahill, C. M. Fentanyl: Receptor pharmacology, abuse potential, and implications for treatment. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 106, 49-57 (2019).
  36. Podlewska, S., Bugno, R., Kudla, L., Bojarski, A. J., Przewlocki, R. Molecular modeling of µ opioid receptor ligands with various functional properties: PZM21, SR-17018, morphine, and fentanyl-simulated interaction patterns confronted with experimental data. Molecules. 25 (20), 4636 (2020).
  37. Huang, W., et al. Structural insights into µ-opioid receptor activation. Nature. 524 (7565), 315-321 (2015).
  38. Lipiński, P. F. J., et al. Fentanyl family at the mu-opioid receptor: Uniform assessment of binding and computational analysis. Molecules. 24 (4), 740 (2019).
  39. Boland, L. A., Angles, J. M. Feline permethrin toxicity: Retrospective study of 42 cases. Journal of Feline Medicine and Surgery. 12 (2), 61-71 (2010).
  40. Stevenson, B. J., Pignatelli, P., Nikou, D., Paine, M. J. Pinpointing P450s associated with pyrethroid metabolism in the dengue vector, Aedes aegypti: developing new tools to combat insecticide resistance. PLoS Neglected Tropical Diseases. 6 (3), 1595 (2012).
  41. Ankley, G. T., Gray, L. E. Cross-species conservation of endocrine pathways: A critical analysis of tier 1 fish and rat screening assays with 12 model chemicals. Environmental Toxicology and Chemistry. 32 (5), 1084-1087 (2013).
  42. Meteyer, C. U., Rideout, B. A., Gilbert, M., Shivaprasad, H. L., Oaks, J. L. Pathology and proposed pathophysiology of diclofenac poisoning in free-living and experimentally exposed oriental white-backed vultures (Gyps bengalensis). Journal of Wildlife Diseases. 41 (4), 707-716 (2005).
  43. ECOTOX User Guide: ECOTOXicology Knowledgebase System. EPA, United States Environmental Protection Agency Available from: https://cfpub.epa.gov/ecotox/index.cfm (2021)
  44. ECOS Environmental Conservation Online System. U.S. Fish & Wildlife Service Available from: https://ecos.fws.gov/ecp/ (2021)

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Sequence AlignmentProtein ConservationSeqAPASSCross-species ExtrapolationToxicity PredictionBiological PathwayProtein TargetProtein AccessionWeb-based InterfaceSpecies SensitivityChemical Susceptibility
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Vliet, S. M. F., Hazemi, M., Blatz, D., Jensen, M., Mayasich, S., Transue, T. R., Simmons, C., Wilkinson, A., LaLone, C. A. Demonstration of the Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility Tool for Rapid Assessment of Protein Conservation. J. Vis. Exp. (192), e63970, doi:10.3791/63970 (2023).
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