Computational prediction method to decipher receptor-glycoligand interactions in plant immunity

Resumen

A lo largo de la evolución, el sistema inmune de las plantas ha seleccionado las paredes celulares de plantas y microorganismos como fuente de Patrones Moleculares Asociados a Daño (DAMPs) o a Microorganismos (MAMPs). La percepción de estos patrones moleculares por los dominios extracelulares (ECD) de Receptores de Reconocimiento de Patrones (PRRs) desencadena respuestas inmunes. Dentro del inmenso número de ligandos que los PRRs vegetales pueden percibir, aquellos compuestos por azúcares están muy poco estudiados, así, un número muy reducido de complejos PRR/glicanos han sido determinados y caracterizados. En esta tesis presentamos un método computacional de cribado in silico que permite predecir nuevas interacciones de ECDs de PRRs con glicanos. Este método se basa en el primer paso de una simulación de dinámica molecular y ha sido desarrollado y optimizado con la familia LysM de PRRs de Arabidopsis thaliana. PRRs de esta familia como CERK1, LYK4 y LYK5 están implicados en la percepción de MAMPs de hongos tales como la quitina o ciertos β-1,3-glucanos. Nuestros resultados in silico predijeron las interacciones directas, ya descritas previamente, de CERK1 y LYK5 con el hexasacárido de quitina [β-1,4-D-(GlcNAc)6], a la vez que descartaban la interacción de este MAMP con LYK4. Por el contrario, no se detectó una unión de CERK1 con laminarihexaosa [β-1,3-D-(Glc)6] a pesar de que CERK1 es necesario para la activación inmune mediada por este ligando, lo que indicaría que CERK1 podría ser un co-receptor para ciertos glicoligandos. Estos resultados in silico fueron validados in vitro mediante ensayos de calorimetría de los ECD recombinantes de CERK1, LYK4 y LYK5 con β-1,4-D-(GlcNAc)6 y β-1,3-D-(Glc)6. Para aumentar la robustez del método, se testó in silico la interacción de CERK1 con el carbohidrato β-1,4-D-(Glc)6 (celohexaosa), y se comprobó la ausencia de interacción, que fue validada experimentalmente estudiando las respuestas inmunes activadas por celohexaosa, que son similares en plantas silvestres y en el mutante cerk1 de Arabidopsis. Adicionalmente, el método desarrollado se validó analizando interacciones ya descritas de β-1,4-D-(GlcNAc)6 con CfAvr4 y Mg1LysM, así como la desaparición de interacciones entre CERK1 y dicho ligando tras mutaciones en residuos clave del ECD. En una segunda parte de esta tesis, se procedió al testado de PRRs del resto de familias de Arabidopsis con ECDs hipotéticamente capacitados para unir azúcares. Entre los PRRs testados se encuentran AtC-lectina, GmSusD, MmDECTIN-1, PDLP5, LORE, ANX1/2, THE1 y PR5K entre otros. Dichos PRRs fueron testados contra numerosos glicoligandos, entre los que se incluyen: oligosacáridos de quitina, β-glucanos, mananos y xilanos. Los resultados obtenidos permitieron refinar el protocolo de predicción, así como profundizar en el reconocimiento y caracterización de los ECDs de estos receptores. El poder predictivo de este protocolo computacional podría acelerar el descubrimiento y la caracterización de la interacción de glicanos con ECDs de PRRs o de otras proteínas, así como generar información relacionada con las respuestas inmunes activadas por nuevos glicoligandos y los aminoácidos de los dominios ECDs de los PRRs implicados en estas uniones. Estos avances contribuirán al desarrollo futuro de nuevos inmunomoduladores de las repuestas de resistencia de plantas a patógenos.