LM
Lisandra Martin
Author with expertise in Mechanisms of Alzheimer's Disease
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The origin of secondary structure transitions and peptide self-assembly propensity in trifluoroethanol-water mixtures

Anup Prasad et al.Jan 1, 2023
The formation of transient helical intermediates, implicated in the early-stages of amyloid formation in amyloidogenic peptides, is thought to be enhanced by membrane-peptide interactions. Uperin 3.5 is a seventeen-residue antimicrobial, amyloidogenic peptide that forms amyloid in phosphate buffered saline (PBS). The role of 2,2,2-trifluoroethanol (TFE) concentration, a known α-helical stabiliser, in modulating aggregation of Uperin 3.5 peptide in membrane-mimetic TFE:water mixtures was investigated. Thioflavin T (ThT) fluorescence assays showed complete inhibition of aggregation at higher concentrations of TFE (TFE:water v/v). However, a five-to-seven-fold increase in fibrillation kinetics was observed at 10% TFE:water mixtures in comparison to aggregation in a buffer. Further, aggregation in TFE:water mixtures was only observed upon addition of buffer. Interestingly, circular dichroism (CD) spectra showed the appearance of partial helical structures in 10% TFE:water, which transitioned to β-sheet rich structures only after addition of buffer. Microsecond time-scale molecular dynamics (MD) simulations of multiple U3.5 peptides in both salt-free and salt-containing TFE:water mixtures showed that changes in the local environment of peptide residues determined the structural transition and aggregation trajectories for U3.5. Consistent with experiments, the greatest extent of aggregation was observed for low TFE concentration (10% TFE:water simulations), characterised by faster formation of helical intermediates (oligomers). While the presence of 10% TFE efficiently induced partial helical structure in individual U3.5 peptides, it did not impede peptide-peptide interactions, thus enabling peptide aggregation. Addition of salt, screened like-charge repulsion between positively charged residues of different peptides, leading to stronger inter-peptide interactions. Significantly, the presence of salt determined subsequent structural transitions in the helical intermediates; either forming a predominantly α-helical oligomer in salt-free solutions or a β-sheet-rich oligomer in salt-containing solutions.
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Lipid Oxidation Controls Peptide Self-Assembly near Membranes

Torsten John et al.Aug 3, 2022
Abstract The self-assembly of peptides into supramolecular fibril structures has been linked to neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s disease but has also been observed in functional roles. Peptides are physiologically exposed to crowded environments of biomacromolecules, and particularly membrane lipids, within a cellular milieu. Previous research has shown that membranes can both accelerate and inhibit peptide self-assembly. Here, we studied the impact of biomimetic membranes that mimic cellular oxidative stress and compared this to mammalian and bacterial membranes. Using molecular dynamics simulations and experiments, we propose a model that explains how changes in peptide-membrane binding, electrostatics, and peptide secondary structure stabilization determine the nature of peptide self-assembly. We explored the influence of zwitterionic (POPC), anionic (POPG) and oxidized (PazePC) phospholipids, as well as cholesterol, and mixtures thereof, on the self-assembly kinetics of the amyloid β (1–40) peptide (Aβ 40 ), linked to Alzheimer’s disease, and the amyloid-forming antimicrobial peptide uperin 3.5 (U3.5). We show that the presence of an oxidized lipid had similar effects on peptide self-assembly as the bacterial mimetic membrane. While Aβ 40 fibril formation was accelerated, U3.5 aggregation was inhibited by the same lipids at the same peptide-to-lipid ratio. We attribute these findings and peptide-specific effects to differences in peptide-membrane adsorption with U3.5 being more strongly bound to the membrane surface and stabilized in an α-helical conformation compared to Aβ 40 . Different peptide-to-lipid ratios resulted in different effects. Molecular dynamics simulations provided detailed mechanistic insights into the peptide-lipid interactions and secondary structure stability. We found that electrostatic interactions are a primary driving force for peptide-membrane interaction, enabling us to propose a model for predictions how cellular changes might impact peptide self-assembly in vivo , and potentially impact related diseases.
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Helical Intermediate Formation and Its Role in Amyloid of an Amphibian Antimicrobial Peptide

Anup Prasad et al.Jan 12, 2023
Helical intermediates appear to be crucial in amyloid formation of several amyloidogenic peptides, including A β , that are implicated in different neurodegenerative diseases. Intermediate species have been reported to be more toxic than mature amyloid fibrils. Hence, the focus of the current work is to understand both structural and mechanistic role of intermediates in the early stages of amyloid self-assembly in amyloidogenic peptides. Molecular dynamics (MD) simulations and the adaptive biasing force (ABF) method were utilized to investigate structural changes that lead to amyloid formation in amphibian peptide uperin-3.5 (U3.5), an antimicrobial and amyloidogenic peptide. Microsecond time-scale MD simulations revealed that peptide aggregation, into β -sheet dominated aggregates, is centred on two important factors; evolution of α -helical intermediates and the critical role of local peptide concentration inside these aggregates. Electrostatic attraction between the oppositely charged aspartate (D) and arginine (R) residues located near the N-terminus induced hydrogen bonding resulting in formation of precursor 3 10 -helices close to the N-terminus. The 3 10 -helices transitioned into α -helices, thereby imparting partial helical conformations to the peptides. In the initial stages of aggregation, U3.5 peptides with amphipathic, partial helices aggregated to form small clusters of helical intermediates directed via hydrophobic interactions. These helices imparted stability to the helical intermediates, which promoted growth of clusters by further addition of peptides. This led to an increase in the local peptide concentration which enabled stronger peptide-peptide interactions and triggered a β -sheet transition in these aggregates. Thus, the study emphasized that stabilisation of peptide helical content may be crucial to the evolution of β -sheet-rich amyloid structures.
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Size Matters: A Mechanistic Model of Nanoparticle Curvature Effects on Amyloid Fibril Formation

Torsten John et al.Jul 1, 2021
Abstract The aggregation of peptides into amyloid fibrils is linked to ageing-related diseases, such as Alzheimer’s disease and type 2 diabetes. Interfaces, particularly those with large nanostructured surface areas, can affect the kinetics of peptide aggregation, ranging from a complete inhibition to strong acceleration. While a number of physiochemical parameters determine interface effects, we here focus on the role of nanoparticle curvature for the aggregation of the amyloidogenic peptides Aβ 40 , NNFGAIL, GNNQQNY and VQIYVK. Nanoparticles (NPs) provided a surface for peptide monomers to adsorb, enabling the nucleation into oligomers and fibril formation. High surface curvature, however, destabilized prefibrillar structures, providing an explanation for inhibitory effects on fibril growth. Thioflavin T (ThT) fluorescence assays as well as dynamic light scattering (DLS), atomic force microscopy (AFM) and electron microscopy experiments revealed NP size-dependent effects on amyloid fibril formation, with differences between the peptides. While 5 nm gold NPs (AuNP-5) retarded or inhibited the aggregation of most peptides, larger 20 nm gold NPs (AuNP-20) tended to accelerate peptide aggregation. Molecular dynamics (MD) studies demonstrated that NPs’ ability to catalyze or inhibit oligomer formation was influenced by the oligomer stability at curved interfaces which was lower at more highly curved surfaces. Differences in the NP effects for the peptides resulted from the peptide properties (size, aggregation propensity) and concomitant surface binding affinities. The results can be applied to the design of future nanostructured materials for defined applications.