오하이오 주립대학교 토마스 J. 매글리박사

2011년 9월 27일

토마스 J. 매글리에리(Thomas J. Magliery)는 1974년 일리노이 주 오크 파크에서 태어나 시카고와 인디애나폴리스 밖에서 자랐습니다. 그는 인디애나 폴리스에있는 인디애나 대학 의료 센터에서 M. 에드 호데스와 의학 유전학 연구를 실시, 웨스팅 하우스 과학 검색에서 준결승에 빛나는 프로젝트로 이어지는 1992. 매글리어는 오하이오 주 갬비어에 있는 케니언 칼리지에서 화학을 전공하고 그의 학위를 받았습니다. Ph.D. (2001) 피터 G. 슐츠의 지시에 따라 캘리포니아 대학, 버클리에서 화학. NSF 사전 박사 과정 펠로우로서, 그는 부자연스러운 아미노산의 사이트 특정 삽입을 위한 살아있는 박테리아 공학의 몇몇 중요한 양상을 일했습니다. 2001년 예일 대학의 린 레가닌 분자 생물물리학 및 생화학에 합류한 Magliery는 4-헬릭스 번들 단백질 Rop용 세포 기반 화면을 도입하고 무작위 소수성 코어로 단백질 변이체 라이브러리를 분류하는 데 사용했습니다. Magliery는 2005년 가을에 오하이오 주립 대학의 교수로 합류하여 화학학과와 생화학학과의 조교수로 재직했습니다. 그는 오하이오 주 생화학 프로그램, 생물 물리학 대학원 프로그램 및 화학 생물학 인터페이스 교육 프로그램의 회원입니다.

그래서 나는 말 그대로 당신이 Rop에 의해 규제 되는 플라스미드에서 GFP 표현에 Rop 활동을 묶을 수있는 방법에 대한 아이디어를 냅킨에 그렸다. 나는 거기에 도착했고, 몇 달 후 우리는 그 냅킨 사진과 똑같은 LB 한 천 접시의 사진을 가지고 있었고, 그것은 당신이 잠시 동안 실제로 냅킨에 그림을 그릴 수 있다는 것을 깨닫는 순간 중 하나였으며 정말 유용한 실험이되었습니다. 나는 실험만으로는 우리가 단백질 안정성에서 지금 하는 조합 작업의 큰 부분의 기초가 된다는 것을 의미합니다.

배리 부닌 인터뷰, PhD(주)협력신약개발대표이사

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편집된 인터뷰 성적증명서

배리 부닌
나는 우리의 연구원의 대부분이 약 발견에 작동주어진 흥미로운 첫 번째 질문이, 당신이 뿐만 아니라 한 단백질 공학 작업의 일부에 비해 약물 발견 선별 작업에 대해 이야기하는 것입니다 생각, 각 영역에 대해 무엇을, 다른, 무엇이 유사, 그들은 서로를 보완 할 수있는 방법?

톰
나는 우리가 하고 있는 약 발견 검열 일의 관점에서, 우리는 주로 HDL 콜레스테롤과 연관되고 하이드로라제인 인간 혈청 단백질인 paraoxonase 1에게불린 이 단백질에 집중했습니다, 그러나 알려지지 않은 표적의. 그러나 편리 하 게, 적어도 낮은 속도, 그것은 가수분해 유기 포러스 화합물수 있습니다. 그래서 우리의 노력은 단백질을 수정하고, 유기인산염, 살충제 및 신경 에이전트에 대하여 현실적인 치료로 만들고, 그 다른 단계의 수를 관련시키는 이었습니다. 한 단계는 활동이 너무 낮고 특히 단백질의 메커니즘이나 활성 면이 어떻게 생겼는지 정확히 알지 못하기 때문에 특이성을 변경하는 방법을 명확하게 이해하지 못한다는 것입니다. 그래서 우리는 구조 활동 관계를 사용하여 기본적으로 우리가 생각하는 주위에 돌연변이의 큰 숫자를 만들고, 에스테르와 유기 인산염 모두의 아날로그의 큰 숫자에 대해 연구함으로써 이해하려고 노력해 왔다.

그러나 이 프로그램의 다른 측면은 약물 과 같은 분자를 만들기 위해 약물 성을 개선하기 위해 노력했기 때문에 그 일은 실험실에서 다른 작업의 일부와 함께 dovetailed했다. 그것은 일반적으로 이러한 기름기 HDL 입자에 바인딩되어 있기 때문에 함께 작동 곰의 종류, 그래서 우리는 단백질을 더 용해하고 안정적이고 쉽게 작동하기 위해 노력하고 있다, 예를 들어 사이스테인을 제거하고 그들 주위에 재설계. 우리는 또한 면역 효과를 피하기 위해 가능한 한 표면에 인간의 단백질과 같은 실제 약물을 만들기 위해 노력하는 동시에 용해도를 개선하기 위해 일을하고 있습니다.

그래서 우리가 하고 있는 다른 일들과 함께 비둘기를 하는 이유는 실제로 내 실험실의 초점의 대부분은 단백질 안정성과 단백질 상호 작용을 모두 이해하기 위하여 다른 접근의 수에 있기 때문입니다. 우리는 단백질 라이브러리의 안정성을 정량적으로 측정한 다음 높은 처리량 방식으로 선별하는 여러 가지 방법을 발명했습니다. 그리고 우리는 또한 접근의 유사한 종류를 사용하여 단백질 상호 작용을 이해하는 몇몇 것 이외에, 순서 통계에서 안정화 돌연변이를 예측할 수 있는 방법을 개발했습니다. 그래서 우리는 우리가 배운 이러한 근본적인 것들 중 일부를 취하고 더 안정적이거나 더 용해성 또는 그런 것들을 만드는 데 적용 할 수있었습니다. 따라서 높은 처리량 접근 방식을 사용하고 구조 활동 관계를 사용하는 것과 같은 몇 가지 테마가 있지만 두 가지 다른 주제는 실제로 서로 에게 꽤 많은 정보를 제공할 수 있었습니다.

배리 부닌
그리고 연구가 겸손하게 성공하거나 매우 성공적이라면 단기 및 장기의 결과가 될 것으로 예상합니까?

톰
글쎄, 그것은 프로젝트의 어느 부분에 따라 달라집니다, 그것의 일부는 매우 근본적이고 그 중 일부는 매우 적용되기 때문에. 그래서 저는 이미 많은 예비 성공을 거두었다고 생각합니다. 그리고 그건 그렇고, 우리가하고있는이 paraoxonase 작업은 미국에서 데이비드 렌츠가 이끄는 큰 센터 보조금의 일부라고 말해야합니다. 육군 화학 국방 연구소 (ICD)와 그 웨이즈만 연구소에서 그룹을 포함, 특히 대니 Tawfik과 조엘 Sussman,활동 공학을 많이 한 사람, 그리고 여기에 사람들 - 크리스 Hadad,누가 전산 화학자, 그리고 조지 왕 단백질의 수정에 작동, 그래서 사람들의 매우 큰 그룹입니다.

그러나 나는 우리가 이미 상당한 진전을 이루었다고 생각합니다. Weizmann과 우리와 ICD 사이에, 우리는 정통 신경 에이전트의 치명적인 복용량으로부터 보호 할 수있는 동물, 파라소나아제의 변이체를 설계, 생산 및 테스트 할 수 있었다는 것을 의미합니다. 그들 모두는 아직, 그리고 그들은 아직 정확히 이상적인 분자되지 않을 수 있습니다, 그러나 나는 그것이 성공이라고 생각합니다. 그래서 나는 그것이 아주 성공적인 경우에, 우리는 고치명적인 복용량에 대하여 유기인산염의 넓은 스펙트럼을 가수분해할 수 있는 분자의 1개 또는 칵테일이 있을 것이라는 점을, 그래서 그(것)들이 정말로 완전히 보호한다는 것을 생각합니다. 하지만 제가 말했듯이, 그 과정에서 우리가 하는 다른 일들 중 일부와 함께 더 많은 것을 배울 수 있는 근본적인 것들이 있습니다.

엔지니어링 특성의 관점에서, 우리의 장기 목표는, 적어도 경험적으로, 근본적으로는 그렇지 않다면, 단백질에 대한 돌연변이가 특히 안정성과 용해도면에서 물리적 특성을 바꿀 것이라는 더 나은 예측이 가능할 수 있다는 것입니다 - 현재 계산하기가 매우 어렵고 단백질의 다른 관련없는 돌연변이에서 메타 분석하기가 어려웠던 것들. 우리의 전략은 잘하면 높은 관련 돌연변이의 큰 세트를 생성하고 그들의 물리적 특성을 연구하는 것입니다, 그래서 우리는 같은 질문에 통계적으로 유의한 대답의 종류를 얻을 수 있습니다: 어떻게 단백질의 순서와 단백질의 특정 부분에 변경, 코어 또는 루프 또는 표면에, 어떻게 그 변화는 정말 안정성과 가용성과 같은 속성의 변화와 관련이 있습니까?

배리 부닌
대. 그래서 당신은 어떻게 사용했습니다 CDD? 어디에 CDD 과학 연구에 유용한가요?

톰
나는 우리가 한 지역에서 그것을 많이 사용하고 있다고 생각하고 나는 우리가 다른 지역에서 그것을 사용하기 시작했다고 생각합니다. 솔직히 말해서, 나는 우리가 그것에 더 많은 시간을 할애해야한다고 생각하지만, 나는 그 지역에서 큰 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. 그래서 첫 번째 영역은 파라옥소나아제와의 구조 활동 관계에 있다. 이 효소와 같은 다른 효소는 인포피스타라제와 다른 에스테르아제와 같이 적어도 어느 정도 OP [유기공포증 화합물]을 뒤집는 데 탁월합니다. 수년에 걸쳐 이러한 연구의 많은 되었습니다., 그래서 신경 에이전트의 모방을 포함 하 여 그럴듯한 기판의 큰 세트가 있다, 실제 신경 에이전트, 살충제, 살충제의 모방, 에스테르, 락톤 – 거 대 한 지식 기반이 있다. 나는 우리가 우리의 실험실에서 만든 많은 돌연변이를 제외하고, 다른 돌연변이의 이미 거기 밖으로 거대한 지식 자료가 있다는 것을 의미합니다.

모든 데이터를 수집한 다음 실제 지식으로 전환할 수 있는 것은 매우 중요한 과제이며, 이는 우리가 사용하고 있는 중요한 방법입니다. CDD 자원: 다른 기판의 특성에 따라 검색 할 수있는 방식으로, 그리고 잘하면 결론을 도출 할 수있는 방식으로, 그리고 나는 실제로 그것이 결실을 맺었다고 생각합니다. 나는 지금 우리가 돌연변이가 예를 들면 큰 대 작은 기판 같이 것을 위해 중요한 지 훨씬 더 잘 이해한다고 생각합니다. 분자 특성을 계산하고 분자 특성에 의해 쉽게 정렬할 수 있는 능력이 있다고 생각합니다. CDD 그저 우리에게 귀중한 자원이 될 뿐입니다.

우리가 하려고 노력해 왔고 우리가 많이 탐구하지 않은 또 다른 것은 우리가 생성하는 단백질 변이체의 큰 도서관과 유사한 것을 할 수 있는지 보는 것입니다. 우리가 원한다면 시퀀스와 심지어 구조를 포함하여 그들을 넣을 수 있습니다. 우리가 어떻게 시작하는 우리의 라이브러리의 많은 때문에 원칙적으로 우리는 훨씬 더 간단한 계산에 구축 할 수 있습니다 : 우리가 돌연변이를 만든 장소처럼, 순 충전은 무엇입니까? 소수성은 무엇입니까? 그리고 그런 것들. 그리고 우리는 그 일을 해왔습니다. CDD Excel, 하지만 우리가 당신의 자원을 사용할 수 있도록 보고 싶습니다 .CDD] 조금 더. 주로 모든 결과를 그런 식으로 구성하는 것이 더 쉽다고 생각하기 때문입니다. 그리고 이것은 지금 교수로 나의 5 년, 학생들의 무리가 심지어 몇 모델 단백질의 라이브러리의 무리를 가지고 - 우리는이 단백질의 변형의 수천을보고있어, 그래서 그냥 조직 악몽이 될 가져옵니다.

배리 부닌
대. 과학으로 돌아가는 것은 생물학뿐만 아니라 화학분야에서폭넓은 배경을 가지고 있다는 것을 알기 때문입니다. 당신의 경력이나 호기심에 대해 당신과 함께 공명 한 "아하"순간에 대해 이야기하여 과학자로서 의 발달에 대해 탐구하고 당신을 투석하십시오.

톰
절대로. 당신은 바로 그, 또한 과학자 자신으로, 당신은 당신이 단지 있는 일이 많이 있다는 것을 알고 ... 그럼 내가 이런 식으로 넣어 보자 : 혼자 대학원에서, 나는 그들에 아마 30 게시 페이지와 일곱 또는 여덟 노트북이 있습니다. 상황이 어떻게 진행되는지 알아내려고 할 때 많은 날이 있지만, 그 순간을 가질 때 개발에 정말 분수령이 많은 사건이 있으며 거의 모든 수준에서 그런 일이 일어났다고 생각합니다.

제가 과학을 시작했을 때 저를 형성한 정말 근본적인 것은 제가 고등학교 때 웨스팅하우스 프로젝트를 했고 제가 무엇을 하고 있는지 전혀 몰랐다는 것이었습니다. 나는 전화 책을 보고 인디애나 대학 의료 센터에서 에드 호데스라고, 그는 의료 유전학과 유전자 검사에 거인 것을 모르는, 그는 단지 매우 관대하게 내가 그의 실험실에 와서 했다, 나는 단일 긴장 된 변형 다형성에 프로젝트에 포스트 문서와 함께 일하고 있었다. 우리가 그 첫번째 젤을 시각화할 때, 그리고 실제로 그것이 유전자 검사 방법으로 작동할 것이라는 사실을 실제로 깨달았을 때, 그것은 나에게 매우 흥미로웠고 그 경험이 정말 조형적이라고 생각합니다. 그러나 나는 거의 모든 수준에서 그런 경험을했다고 생각합니다.

또 다른 하나는 린 리건과함께 게시물 문서로 시작했을 때였습니다. 린은 오랫동안 이 단백질 Rop의 지시된 디자인을 하고 있었는데, 이는 우리가 여전히 꽤 많이 작동하는 번들 단백질입니다. 그들이 가지고 있지 않은 것 중 하나는 Rop의 기능을 평가하는 높은 처리량 방법이었습니다. 그래서 나는 말 그대로 당신이 Rop에 의해 규제 되는 플라스미드에서 GFP 표현에 Rop 활동을 묶을 수있는 방법에 대한 아이디어를 냅킨에 그렸다. 나는 거기에 도착했고, 몇 달 후 우리는 그 냅킨 사진과 똑같은 LB 한 천 접시의 사진을 가지고 있었고, 잠시 동안 실제로 냅킨에 그림을 그릴 수 있다는 것을 깨닫는 순간 중 하나였으며 정말 유용한 실험이되었습니다. 실험만으로도 단백질 안정성에서 지금 하는 조합 작업의상당 부분이 기초가 된다는 것을 의미하므로, 그런 것들이 정말 조형적이고 운전적인 순간이라고 생각합니다.

배리 부닌
이것은 내 마지막 질문이 될 수 있습니다 : 당신이 사용하기 직전에 CDD, 데이터를 어떻게 관리했는지, 왜 처음에 선택했는지 CDD?

톰
나는 우리가 꽤 심하게 했다고 말할 것이다, 아마 대답이다. 주로 Excel, 그리고 우리는 여전히 많은 계산에 대 한 매우 편리 하기 때문에 많은 것 들에 대 한 Excel를 사용 하지만 결과 우리의 데이터는 다른 워크 시트와 사람들의 그룹 파일 폴더의 무리에 끝날 것 이다. 실험과 프로젝트 간의 분석은 어려웠던 것 같아요. 사람들이 반드시 Excel 데이터베이스의 분자 구조를 입력하지 않을 것이기 때문에 명명법 문제로 끝날 것이라는 사실은 말할 것도없고, 그래서 당신은 단지 임의의 방법으로 이름을 지정한 다음 분석하기 위해 다시 갈 때, 당신은 그 모든 것들을 디코딩 할 수 있어야합니다. 사실 나는 내가 처음 들었을 때 순간을 기억하지 정확히 확실하지 않다고 말해야한다. CDD. 나는 어쩌면 당신과 내가 ACS 회의에서 이야기하고 나는 다시 가서 온라인으로 보고 나는 생각 : 이것은 우리가 훨씬 더 합리적인 방법으로, 정말 Excel의 간단한 자원을 넘어 것들, 그런 것들을 카탈로그 할 수 있어야 정확히 무엇입니다. 우리가 하는 일은 매우 중요한 생물정보학 성분을 가지고 있고, 펄과 자바를 사용하는 학생이 있기 때문에 실제로는 조금 이상하지만, 우리는 화학요법의 끝에 부담을 그 자원 중 어느 도 가져 오지 않았다. 그게 뭐야 CDD 정말 우리를 위해 수행하고, 그것은 그에 대한 놀라운 인터페이스입니다.

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