ABSTRACT Misfolded protein conformations with decreased functionality can bypass the proteostasis machinery and remain soluble in vivo . This is an unexpected phenomenon as several cellular quality control mechanisms have evolved to rid cells of misfolded proteins. Three questions, then, are: how is it structurally possible for long-lived, soluble, misfolded proteins to bypass the proteostasis machinery and processes? How widespread are these soluble, misfolded states across the proteome? And how long do they persist for? Here, we address these questions using coarse-grain molecular dynamics simulations of the synthesis, termination, and post-translational dynamics of a representative set of cytosolic E. coli proteins. We predict that half of all proteins exhibit subpopulations of misfolded conformations that are likely to bypass molecular chaperones, avoid aggregation, and not be rapidly degraded. These misfolded states may persist for months or longer for some proteins. Structurally characterizing these misfolded states, we observe they have a large amount of native structure, but also contain localized misfolded regions from non-native changes in entanglement, in which a protein segment threads through a loop formed by another portion of the protein that is not found in the native state. The surface properties of these misfolded states are native like, suggesting they may bypass the proteostasis machinery and its regulatory processes to remain soluble, while their entanglements make these states long-lived kinetic traps, as disentanglement requires unfolding of already folded portions of the protein. In terms of function, we predict that one-third of proteins have subpopulations that misfold into less-functional states that have structurally perturbed functional sites yet remain soluble. Data from limited-proteolysis mass spectrometry experiments, which interrogate the misfolded conformations populated by proteins upon unfolding and refolding, are consistent with the structural changes seen in the entangled states of glycerol-3-phosphate dehydrogenase upon misfolding. These results provide an explanation for how proteins can misfold into soluble conformations with reduced functionality that can bypass cellular quality controls, and indicate, unexpectedly, this may be a wide-spread phenomenon in proteomes. Such entanglements are observed in many native structures, suggesting the non-native entanglements we observe are plausible. More broadly, these near-native entangled structures suggest a hypothesis for how synonymous mutations can modulate downstream protein structure and function, with these mutations partitioning nascent proteins between these kinetically trapped states.

ABSTRACT Subpopulations of soluble, misfolded proteins can bypass chaperones within cells. The scope of this phenomenon and the lifetimes of these states have not been experimentally quantified, and how such misfolding happens at the molecular level is poorly understood. We address the first issue through a meta-analysis of the experimental literature. We find that in all quantitative protein refolding-function studies, there is always a subpopulation of soluble but misfolded and less-functional protein that does not fold in the presence of one or more chaperones. This subpopulation ranges from 8% to 50% of the soluble protein molecules in solution. Fitting the experimental time traces to a kinetic model, we find these chaperone-bypassing misfolded states take months or longer to fold and function in the presence of different chaperones. We next addressed how, at the molecular level, some misfolded proteins can evade chaperones by simulating six different proteins interacting with E. coli ’s GroEL and HtpG chaperones when those proteins are in folded, unfolded, or long-lived, soluble, misfolded states. We observe that both chaperones strongly bind the unfolded state and weakly bind the folded and misfolded states to a similar degree. Thus, these chaperones cannot distinguish between the folded and long-lived misfolded states of these proteins. A structural analysis reveals the misfolded states are highly similar to the native state – having a similar size, amount of exposed hydrophobic surface area, and level of tertiary structure formation. These results demonstrate that in vitro it is common for appreciable subpopulations of proteins to remain misfolded, soluble, and evade the refolding action of chaperones for very long times. Further, these results suggest that this happens because these misfolded subpopulations are near-native and therefore interact with chaperones to a similar extent as properly folded proteins. More broadly, these results indicate a mechanism in which long-time scale changes in protein structure and function can persist in cells because some protein’s non-native states can bypass components of the proteostasis machinery. TEASER Near-native, misfolded protein conformations explain why some soluble proteins fail to refold in the presence of chaperones.

ABSTRACT Protein structure prediction has long been considered a gateway problem for understanding protein folding. Recent advances in deep learning have achieved unprecedented success at predicting a protein’s crystal structure, but whether this achievement relates to a better modelling of the folding process remains an open question. In this work, we compare the pathways generated by state-of-the-art protein structure prediction methods to experimental folding data. The methods considered were AlphaFold 2, RoseTTAFold, trRosetta, RaptorX, DMPfold, EVfold, SAINT2 and Rosetta. We find evidence that their simulated dynamics capture some information about the folding pathwhay, but their predictive ability is worse than a trivial classifier using sequence-agnostic features like chain length. The folding trajectories produced are also uncorrelated with parameters such as intermediate structures and the folding rate constant. These results suggest that recent advances in protein structure prediction do not yet provide an enhanced understanding of the principles underpinning protein folding.

T-cell receptor-mimetic antibodies (TCRms) targeting disease-associated peptides presented by Major Histocompatibility Complexes (pMHCs) are set to become a major new drug modality. However, we lack a general understanding of how TCRms engage pMHC targets, which is crucial for predicting their specificity and safety. Several new structures of TCRm:pMHC complexes have become available in the past year, providing sufficient initial data for a holistic analysis of TCRms as a class of pMHC binding agents. Here, we profile the complete set of TCRm:pMHC complexes against representative TCR:pMHC complexes to quantify the TCR-likeness of their pMHC engagement. We find that intrinsic molecular differences between antibodies and TCRs lead to fundamentally different roles for their heavy/light chains and Complementarity-Determining Region loops during antigen recognition. The idiotypic properties of antibodies may increase the likelihood of TCRms engaging pMHCs with less peptide selectivity than TCRs. However, the pMHC recognition features of some TCRms, including the two TCRms currently in clinical trials, can be remarkably TCR-like. The insights gained from this study will aid in the rational design and optimisation of next-generation TCRms.

ABSTRACT Synonymous mutations in messenger RNAs (mRNAs) can reduce protein-protein binding affinities by more than half despite leaving the protein’s amino acid sequence unaltered. Here, we use coarse-grain simulations of protein synthesis, ejection from the ribosome, post-translational dynamics, and dimerization to understand how synonymous mutations can influence the dimerization of the two E. coli homodimers oligoribonuclease and ribonuclease T. We synthesize each protein from its wildtype, fastest- and slowest-translating synonymous mRNAs and calculate the ensemble-average interaction energy between the resulting dimers. We find, similar to experiments with other dimers, that oligoribonuclease’s dimerization is altered by synonymous mutations. Relative to wildtype, the dimer interaction energy becomes 4% and 10% stronger, respectively, when translated from its fastest- and slowest-translating mRNAs. Ribonuclease T dimerization, however, is insensitive to synonymous mutations. The structural and kinetic origin of these changes are misfolded states containing non-covalent lasso-entanglements, many of which structurally perturb the dimer interface, whose probability of occurrence depends on translation speed. Translation of the fast- and slow-translating mRNAs of oligoribonuclease decreases the population of these misfolded states relative to wildtype. For ribonuclease T, however, these misfolded populations are insensitive to synonymous mutations. Entanglements cause altered dimerization energies for oligoribonuclease as there is a significant association (odds ratio: 50) between non-native self-entanglements and weak-binding dimer conformations. These conclusions are independent of model resolution, as entangled structures persist in long-time-scale all-atom simulations. Thus, non-native changes in entanglement is a mechanism through which oligomer structure and function can be altered. SIGNIFICANCE STATEMENT Synonymous mutations affect a range of post-translational protein functions, including dimerization, without altering the amino acid sequence of the encoded protein. This suggests that proteins somehow retain a “memory” of their translation-elongation kinetics long after synthesis is complete. Here, we demonstrate that synonymous mutations can change the likelihood that nascent proteins misfold into self-entangled conformations. These self-entangled structures are similar to the native state but with key conformational perturbations that disrupt the dimer interface, reducing their ability to dimerize. Rearrangement of such self-entangled states to the native state is a slow process, offering a structural explanation for how translation-elongation kinetics can influence long-time-scale protein-protein binding affinities.

The concomitant folding of a nascent protein domain with its synthesis can generate mechanical forces that act on the ribosome and alter translation speed. Such changes in speed can affect the structure and function of the newly synthesized protein as well as cellular phenotype. The domain properties that govern force generation have yet to be identified and understood, and the influence of translation speed is unknown as all reported measurements have been carried out on arrested ribosomes. Here, using coarse-grained molecular simulations and statistical mechanical modeling of protein synthesis, we demonstrate that force generation is determined by a domain's stability and topology, as well as translation speed. The statistical mechanical models we create predict how force profiles depend on these properties. These results indicate that force measurements on arrested ribosomes will not always accurately reflect what happens in a cell, especially for slow-folding domains, and suggest the possibility that certain domain properties may be enriched or depleted across the structural proteome of organisms through evolutionary selection pressures to modulate protein synthesis speed and post-translational protein behavior.

Antibodies play crucial roles in health and disease and are invaluable tools for diagnostics, research, and therapy. Although antibodies bind bivalently, we lack methods to analyse bivalent binding. Here, we introduce a particle-based model and use it to analyse bivalent binding of SARS-CoV-2 RBD-specific antibodies in surface plasmon resonance assays. The method reproduces the monovalent on/off-rates and enables measurements of new parameters, including the molecular reach, which is the maximum antigen separation that supports bivalent binding. We show that the molecular reach (22-46 nm) exceeds the physical size of an antibody (15 nm) and that the variation in reach across 45 patient-isolated antibodies is the best correlate of viral neutralisation. Using the complete set of fitted parameters, the model predicts an emergent antibody binding potency that equals the neutralisation potency. This novel analytical method should improve our understanding and exploitation of antibodies and other bivalent molecules.