Abstract:
Die computergestützte Chemie hat sich als wertvolles Instrument erwiesen, um aufschlussreiche mechanistische Einblicke in Biomolekülen zu gewinnen. Dennoch bestehen weiterhin Herausforderungen, die Komplexität dieser Systeme adäquat zu beschreiben und die durch ihre Systemgröße gesetzten Grenzen zu überwinden. QM/MM-Multiskalenansätze, bei denen chemische Reaktionen quantenmechanisch beschrieben werden und die Umgebung mit klassischen Kraftfeldern modelliert wird, bieten hierfür ein besonders leistungsfähiges Werkzeug, insbesondere in Kombination mit Methoden, die eine umfassende Erkundung der Konformationslandschaft ermöglichen.
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In dieser Dissertation werden Protonen-gekoppelte Elektronentransferreaktionen (PCET) untersucht, die von zentraler Bedeutung für Prozesse wie Photosynthese und Radikalkatalyse sind. Dafür wurde ein QM/MM-Protokoll in Kombination mit Metadynamik entwickelt und auf biomimetische Peptide angewendet. Um den Rechenaufwand zu reduzieren, kam für die QM-Region die semi-empirische DFTB3-Methode zum Einsatz. Während der Simulation wurde die Reaktionskoordiante des Protonentransfers gezielt beeinflusst, um die Konformationslandschaft besser zu erkunden. Der Elektronentransfer wurde jedoch erst in der Nachbearbeitung analysiert. Die resultierenden freien Energieflächen liefern mechanistische und thermodynamische Einblicke, darunter Reaktionsbarrieren. Dies ermöglicht eine systematisch Analyse des Einflusses verschiedener PCET-Partner (radikales Tyrosin mit Histidin, Tryptophan oder Tyrosin), unterschiedlicher Konfigurationen und des Einflusses des Lösungsmittels oder der Proteinumgebung.
Dank Methoden wie Metadynamik, die die Konformationslandschaft effizient erkunden, konnte das Protokoll auch auf Proteine angewendet werden. Photolyasen und Cryptochrome durchlaufen einen ähnlichen Photoaktivierungsprozess, bei dem eine Tryptophan-Triade ein Flavin-Derivat reduziert. Experimentelle Befunde deuten darauf hin, dass in der Klasse-II-Photolyase aus der Archae Methanosarcina mazei (Mm-CPDII) und im tierähnlichen Cryptochrome der Alge Chlamydomonas reinhardtii (CraCRY) ein Tyrosin-Rest die Rolle als terminalen Elektronendonors übernimmt. Unsere Methode identifiziert in MmCPDII einen PCET-Mechanismus mit mehreren Partnern, bei dem das Elektron vom Tryptophan und das
Proton vom Histidin aufgenommen wird. In CraCRY hingegen spricht vieles für eine Deprotonierung in Wasser, das in naher Umgebung ist, gefolgt von einem PCET zwischen dem Tryptophanradikal und Tyrosin. Es wird gezeigt, dass benachbarte Aminosäurereste die Art des PCET-Mechanismus entscheidend beeinflussen.
Trotz der Vorteile des Protokolls bestehen weiterhin Einschränkungen bei der Beschreibung des Elektronentransfers. Um dem entgegenzuwirken, wird auch die Reaktionskoordinate des Elektronentransfers beeinflusst. Das wird ermöglicht durch die Nutzung einer DFTB Version, bei der gekoppelte Störungsgleichungen gelöst werden. Da die Lösung dieser Gleichungen rechenintensiv ist, wird gezeigt, dass eine Beschränkung der Berechnungen auf eine reduzierte Anzahl an MM-Atomen den Rechenaufwand deutlich reduzieren kann. Somit wird die Anwendung der Methode auf biomimetische Peptide ermöglicht.
Diese Entwicklung ebnet den Weg für ein konsistenteres Protokoll mit einer verbesserten Beschreibung des Elektronenverhaltens.
Zusätzlich wurden QM/MM-basierte Simulationen genutzt, um spektroskopische Eigenschaften von Retinalproteinen zu untersuchen. Es wird eine Methode vorgestellt, bei der maschinelles Lernen zum Einsatz kommt. Der Chromophor Retinal wird in seinen zwei Isomerformen (11-cis und all-trans) in verschiedenen Lösungsmitteln und Ionenumgebungen simuliert.
Dies ist eine Nachahmung der vielfältigen elektrostatischen Bedingungen, wie sie in Proteinen vorkommen. Mithilfe von verschiedenen QM-Methoden werden spektroskopische Eigenschaften berechnet, die als Trainingsdaten für neuronale Netze dienen. Diese sagen anschließend Absorptionsspektren von Retinalproteinen voraus.
Abstract (englisch):
Computational chemistry has demonstrated its ability to provide insightful mechanical data in the study of biomolecules. However, it still faces challenges in describing the complexity of these systems and overcoming the limits due to their size.
QM/MM multiscale approaches, combining quantum mechanical descriptions of chemical reactions with classical force fields for the environment, are powerful tools for protein chemical properties and reactivity, especially when coupled with enhanced sampling methods.
In this PhD work, these methods are applied to proton-coupled electron transfer (PCET) reactions, crucial in systems ranging from photosynthesis to radical catalysis. ... mehrWe developed a QM/MM protocol combined with metadynamics simulations and applied it to biomimetic peptides. To reduce computing cost, the QM region is treated using the semi-empirical DFTB3 method. The proton transfer collective variable (CV) was biased during metadynamics simulations, while the electron transfer CV was analyzed in post-processing. Free energy surfaces yielded mechanistic and thermodynamic insights such as reaction free energy barriers, enabling the systematic investigation of the influence of different PCET partners (radical tyrosine with
histidine, tryptophan, or tyrosine), different configurations, solvent exposure, and protein embedding.
Thanks to efficient sampling, our protocol was applied to proteins. Photolyases and cryptochromes share a photoactivation process where a flavin derivative is reduced by a tryptophan triad. Experiments suggest that in class II photolyase from archaea Methanosarcina mazei (MmCPDII) and in animal-like cryptochrome from green alga Chlamydomonas reinhardtii (CraCRY), a tyrosine acts as the terminal electron donor. Our method identified a multiple-partner PCET mechanism in MmCPDII where tryptophan accepts the electron and histidine the proton, while in cryptochrome, water-mediated deprotonation followed by PCET between the tryptophan radical and tyrosine is likely. We successfully demonstrate that the close residues impact the
nature of the PCET mechanism.
Despite the protocol’s advantages, limitations remain in the description of the electron transfer CV. To address this, we applied a bias potential to the electron transfer using a DFTB version in which coupled-perturbed (CP) equations are implemented. As solving these equations is computationally costly, we demonstrate that restricting the calculations to a subset of MM atoms via a cutoff reduces cost, thereby enabling application to the biomimetic peptides. This development paves the way to a more consistent protocol, allowing a better description of the electron behavior.
In addition, QM/MM-based simulations were also used to study the spectroscopic properties of retinylidene proteins. We present a machine learning approach where retinal chromophores (11-cis and all-trans) were simulated in various solvents and ion environments to generate diverse electrostatic conditions mimicking proteins. Excited state calculations on simulation snapshots using different QM methods provided training data for a neural network, which then predicted absorption spectra from protein simulations.
Finally, we focus on the channelrhodopsin (ChR) Chrimson, highlighting how active site structure, counterion arrangement, and hydrogen bonding networks tune retinal absorption. Hybrid quantum mechanics/molecular mechanics (QM/MM) simulations of models with varying protonation states of titrable residues, followed by excited-state calculations, reveal a highly flexible active site. We identify that hydrogen bonding between counterions contributes to Chrimson’s uniquely red-shifted absorption.
