Networks of influence: Water mediated hydrogen bond networks at anionic lipid interfaces and Hv1 proton channel

Abstract

Dynamic hydrogen-bonds (H-bonds) and H-bond networks govern essential biomolecular processes. From providing conformational flexibility needed for the functioning of proteins, governing the fluidity, stability and permeability of cell membranes to serving as proton transfer pathways, H-bonds are observed abundantly in nature. It is thus crucial to understand the dynamics of H-bond networks in biological systems to guide drug discovery. In this thesis, I focus on characterizing and identifying the dynamic H-bond networks in mainly two biomolecular systems - (i) lipid membranes containing anionic lipids and (ii) Human voltage gated proton channel Hv1. I use atomistic molecular dynamics simulations along with graph theory based approach for efficient computations of dynamic H-bonds and H-bond networks of proteins and lipid membranes.

At the lipid bilayer interface, dynamic H-bonding can give rise to local lipid clusters of interest for reactions. The dynamics of these H-bonded lipid clusters can depend on the nature of lipid headgroups. To dive deeper into the role of lipid headgroups in H-bonded lipid clusters, I use a previously developed graph theory based approach to analyze the topology of lipid clusters in zwitterionic and anionic lipid membranes including bacterial cell membranes. To understand the dynamics of anionic membranes, I further do a topology analysis of bilayers of phosphatidylserine containing varying concentrations of cholesterol. I find that the presence of cholesterol can hinder the formation of extended water-mediated H-bond networks in phosphatidylserine membranes.

H-bond networks formed by clusters of carboxylate and histidine protein sidechains or anionic lipid headgroups can form pathways for proton transfer across and along the lipid membranes. To understand the functioning mechanism of proton transporters, it is crucial to identify and characterize these proton-binding clusters and the H-bond pathways between them. To this aim, I developed a graph theory based protocol to find the most frequently sampled water-mediated H-bond paths formed by titratable sidechains of transmembrane proteins and/or lipid headgroups. I implement this protocol to identify potential proton antennas of the human voltage gated proton channel Hv1. The functioning of Hv1 is regulated by a network of H-bonds formed between the titratable sidechains of the transmembrane protein. How does the pH and lipid composition of the membrane affects the H-bond network of Hv1 remains an open question. I apply the newly developed protocol to study the protonation-coupled and lipid-coupled H-bond dynamics of Hv1. I find that depending on the location of the protonated carboxylate or histidine, the H-bond network extends or collapses on either the intracellular or extracellular side. A continuous H-bond network spanning the proton channel is sampled only in phosphatidylserine bilayer in contrast to bacterial and zwitterionic bilayers. This suggests the role of lipid composition in regulating the H-bond network dynamics of Hv1. In this thesis, I also present the work done towards characterizing the impact of Hv1 inhibitors on H-bond networks of Hv1.

Dynamische Wasserstoffbrückenbindungen (H-Bindungen) und H-Bindungsnetze bestimmen wesentliche biomolekulare Prozesse. Von der Bereitstellung der für das Funktionieren von Proteinen erforderlichen konformativen Flexibilität über die Steuerung der Fluidität, Stabilität und Permeabilität von Zellmembranen bis hin zur Funktion als Protonenübertragungswege sind H-Bindungen in der Natur weit verbreitet. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, die Dynamik von H-Bindungsnetzwerken in biologischen Systemen zu verstehen, um die Entwicklung von Medikamenten zu unterstützen. In dieser Arbeit konzentriere ich mich auf die Charakterisierung und Identifizierung der dynamischen H-Bindungsnetzwerke in hauptsächlich zwei biomolekularen Systemen - (i) Lipidmembranen, die anionische Lipide enthalten, und (ii) dem menschlichen spannungsgesteuerten Protonenkanal Hv1. Ich verwende atomistische Molekulardynamiksimulationen zusammen mit einem auf der Graphen-theorie basierenden Ansatz zur effizienten Berechnung der dynamischen H-Bindungen und H-Bindungsnetzwerke von Proteinen und Lipidmembranen.

An der Grenzfläche von Lipiddoppelschichten können durch dynamische H-Bindungen lokale Lipidcluster entstehen, die für Reaktionen von Interesse sind. Die Dynamik dieser H-gebundenen Lipidcluster kann von der Art der Lipid-Kopfgruppen abhängen. Um die Rolle der Lipid-Kopfgruppen in H-gebundenen Lipidclustern zu ergründen, verwende ich einen zuvor entwickelten, auf der Graphentheorie basierenden Ansatz zur Analyse der Topologie von Lipidclustern in zwitterionischen und anionischen Lipidmembranen, einschließlich bakterieller Zellmembranen. Um die Dynamik anionischer Membranen zu verstehen, führe ich außerdem eine topologische Analyse von Phosphatidylserin-Doppelschichten mit unterschiedlichen Cholesterin-Konzentrationen durch. Ich stelle fest, dass das Vorhandensein von Cholesterin die Bildung ausgedehnter wasservermittelter H-Bindungsnetzwerke in Phosphatidylserinmembranen behindern kann.

H-Bindungsnetzwerke, die von Clustern aus Carboxylat- und Histidin-Protein-Seitenketten oder anionischen Lipid-Kopfgruppen gebildet werden, können Wege für den Protonentransfer durch und entlang der Lipidmembranen bilden. Um die Funktionsweise von Protonentransportern zu verstehen, ist es entscheidend, diese protonenbindenden Cluster und die H-Bindungswege zwischen ihnen zu identifizieren und zu charakterisieren. Zu diesem Zweck habe ich ein auf der Graphentheorie basierendes Protokoll entwickelt, um die am häufigsten untersuchten wasservermittelten H-Bindungswege zu finden, die von titrierbaren Seitenketten von Transmembranproteinen und/oder Lipid-Kopfgruppen gebildet werden. Ich wende dieses Protokoll an, um potenzielle Protonenantennen des menschlichen spannungsgesteuerten Protonenkanals Hv1 zu identifizieren, dessen Funktion durch ein Netzwerk von H-Bindungen zwischen den titrierbaren Seitenketten des Transmembranproteins gesteuert wird. Wie der pH-Wert und die Lipidzusammensetzung der Membran das H-Bindungsnetzwerk von Hv1 beeinflussen, bleibt eine offene Frage. Ich wende das neu entwickelte Protokoll an, um die protonations- und lipidgekoppelte H-Bindungsdynamik von Hv1 zu untersuchen. Ich stelle fest, dass sich das H-Bindungsnetzwerk je nach Lage des protonierten Carboxylats oder Histidins entweder auf der intrazellulären oder extrazellulären Seite ausdehnt oder zusammenbricht. Ein kontinuierliches H-Bindungsnetzwerk, das den Protonenkanal überspannt, wird nur in Phosphatidylserin-Doppelschichten beobachtet, im Gegensatz zu bakteriellen und zwitterionischen Doppelschichten. Dies deutet auf die Rolle der Lipidzusammensetzung bei der Regulierung der Dynamik des H-Bindungsnetzwerks von Hv1 hin. In dieser Arbeit stelle ich auch die Arbeiten vor, die zur Charakterisierung der Auswirkungen von Hv1-Inhibitoren auf die H-Bindungsnetzwerke von Hv1 durchgeführt wurden.