Entwicklung von Methoden für das computergestützte Design von Mimotopen

Die wachsende Menge an experimentell aufgeklärten Protein-Protein-Komplexen oder allgemeiner: Protein-Ligand-Komplexen, erlaubt das immer genauere Studium von biomolekularen Wechselwirkungen. Eine Teilmenge der existierenden Wechselwirkungen bilden die für die adaptive Immunantworten wichtigen Antigen-Antikörper-Wechselwirkungen. Die chemischen Gruppen an der Oberfläche der Antigene entscheiden über die spezifischen Wechselwirkungen mit Antikörpern, und werden als antigene Determinanten oder Epitope bezeichnet. Die dazu komplementären Bindestellen auf den Antikörpern werden als Paratope bezeichnet. Häufig verwendet man den Begriff „Epitop“ allgemein für Molekülteile, die spezifisch erkannt werden. Die Spezifität der Epitope wird sowohl durch die geometrische Anordnung als auch durch die chemische Konfiguration der monomeren Gruppen bestimmt. Mimotope sind synthetisch hergestellte Proteine, die die strukturellen Erkennungsmerkmale der Epitope nachahmen und somit z.B. eine definierte Immunantwort auslösen können. Beispielsweise ist es nun möglich, Epitope bis zur atomaren Auflösung zu identifizieren und nach ähnlichen Strukturmotiven auf anderen Proteinstrukturen zu suchen. Diese Art des Strukturvergleichs eröffnet interessante Anwendungen: Epitope lassen sich ggf. auf andere Trägermoleküle transplantieren, oder es könnten Kreuzreaktivitäten vorhergesagt werden. Entscheidend für diese Ansätze ist die Verfügbarkeit einer Methode, mit der sich Strukturmotive schnell und genau vergleichen lassen. Die Entwicklung einer solchen Methode (EpitopeMatch) ist das Ziel dieser Promotionsarbeit. Im Einzelnen soll EpitopeMatch folgende Eigenschaften besitzen: • Einbeziehung geometrischer und chemischer Ähnlichkeit. • Flexible Definition von i. Allg. diskontinuierlichen Epitopen auf der Grundlage bekannter Komplexstrukturen. • Effiziente Suche auf großen Strukturdatenbanken. • Möglichkeit der Transplantation vollständiger Epitope. • Verknüpfung der Fundstellen mit funktionellen biologischen Daten.

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