Structural modeling of E-NTPDase-substrate complexes preserving catalytic experimental features

Abstract

The Ecto-Nucleoside Triphosphate Diphosphohydrolase (E-NTPDase or NTPDase) family, essential for converting tri- and diphosphate nucleotides to monophosphates, significantly influences purinergic/pyrimidinergic signaling. However, detailed structural insights, particularly for NTPDase-nucleotide complexes, are scarce. The limited structural information leads to challenges in rationally optimizing and exploring the therapeutic potential of these enzymes. Addressing this limitation, this study introduces a computational strategy for assembling NTPDase-substrate complexes. While Molecular Docking may serve this purpose, limitations such as the inability to precisely reproduce experimentally characterized ligand conformations can undermine the complexes' reliability and further computational studies relying on them. Leveraging the active site's high conservation across NTPDases, we hypothesized a consistent substrate binding conformation. Pursuing that, we structurally aligned the available experimental structures in substrate-bound productive states and identified a canonical substrate conformation prevalent in the majority of experimentally resolved complexes. We also observed other general features of the complexes, which were conserved in all the characterized experimental structures. In light of these conserved features, we proposed a method for modeling NTPDase-nucleotide complexes that are compliant with the available experimental data. These complexes can be modeled by transferring crystallized substrate structures to well-modeled NTPDase structures, also carrying their cofactors and relevant water molecules. Subsequent energy minimization and equilibration through Molecular Dynamics simulations yield a final structure that closely resembles the conserved features characterized in experimental structures. We demonstrated this approach's utility by modeling complexes for each human NTPDase with ATP, ADP, GTP, GDP, UTP, and UDP, presenting a novel methodological avenue for future research. Keywords: E-NTPDase; Computational Modeling; Enzyme-Substrate Complex.A família Ecto-Nucleosídeo Trifosfato Difosfohidrolase (E-NTPDase ou NTPDase), essencial para converter nucleotídeos tri e difosfato em monofosfatos, influencia significativamente a sinalização purinérgica/pirimidinérgica. No entanto, informações estruturais detalhadas, particularmente para complexos NTPDase-nucleotídeo, são escassas. A limitada informação estrutural leva a desafios na otimização racional e na exploração do potencial terapêutico dessas enzimas. Abordando essa limitação, este estudo introduz uma estratégia computacional para montar complexos substrato- NTPDase. Embora o Docking Molecular possa servir a esse propósito, sua incapacidade de reproduzir precisamente conformações de ligantes caracterizadas experimentalmente limitam a confiabilidade dos complexos formados. Aproveitando a alta conservação do sítio ativo entre as NTPDases, hipotetizamos uma conformação de ligação de substrato consistente. Com isso, alinhamos estruturalmente as estruturas experimentais disponíveis em estados produtivos com substrato ligado e identificamos uma conformação de substrato canônica, prevalente na maioria dos complexos experimentalmente resolvidos. Também observamos outras características gerais dos complexos, que foram conservadas em todas as estruturas experimentais caracterizadas. À luz dessas características conservadas, propusemos um método para a modelagem de complexos NTPDase-nucleotídeo que estejam em conformidade com os dados experimentais disponíveis. Esses complexos podem ser modelados transferindo estruturas de substrato cristalizadas para estruturas de NTPDase bem modeladas, carregando também seus cofatores e moléculas de água relevantes. A minimização de energia subsequente e a equilibração por meio de simulações de Dinâmica Molecular produzem uma estrutura final que se assemelha estreitamente às características conservadas caracterizadas em estruturas experimentais. Demonstramos a utilidade dessa abordagem modelando complexos para cada NTPDase humana com ATP, ADP, GTP, GDP, UTP e UDP, apresentando uma nova via metodológica para pesquisas futuras. Palavras-chave: E-NTPDase; Modelagem Molecular; Complexo Enzima-Substrato.