In 2012 ontketende het computerprogramma van structuurbioloog Sjors Scheres in combinatie met nieuwe detectoren een ware revolutie in het cryo-EM-veld. Een revolutie die nog altijd niet ten einde is, zo lijkt het.

Bij cryo-elektronenmicroscopie (cryo-EM) maak je gebruik van elektronen om een beeld je krijgen van je eiwitmonster. Je dompelt het onder in vloeibaar ethaan waardoor het bevriest tot een amorfe (kristalvrije) oplossing en begint te meten in de elektronenmicroscoop. Je schiet dan ontzettend veel 2D-plaatjes van het monster. Maar op iedere foto zie je wel honderd individuele eiwitten die elke een andere oriëntatie hebben; zie daar maar een 3D-plaatje in hoge resolutie van te fabriceren. Maar het computerprogramma RELION kan het.

De eerste versie van het softwarepakket kwam in 2012 van de hand van Sjors Scheres, die als structuurbioloog werkzaam is aan het MRC Laboratory of Molecular Biology in Cambridge. Zeker de helft van alle structuurophelderingen via cryo-EM worden momenteel mogelijk gemaakt dankzij dit programma. Afgelopen jaar lukte het Scheres en zijn team om nog een stap verder te gaan, namelijk om individuele atomen van een eiwitmolecuul in beeld te brengen. Dit onderzoek haalde zelfs de cover van Nature. We praten met een bescheiden Scheres over zijn werk – dat meer inhoudt dan alleen maar methodeontwikkeling – én zijn visie op het cryo-EM-gebied.

Lang was röntgendiffractie dé manier om structuren van moleculen op te helderen. Wat maakt dat cryo-EM inmiddels een meer dan prima alternatief vormt?

‘Het veld van cryo-EM is de laatste tien jaar enorm hard gegroeid. Vroeger had je een grafische film om elektronen te kunnen detecteren. Maar dat gaf slecht beeld en was onhandig in het gebruik. Toen kreeg je net als met de fotocamera een CCD-sensor. Helaas liet de verhouding signaal-ruis nogal te wensen over; maar één op de tien elektronen werden opgepikt. In 2012 verschenen tenslotte de eerste directe elektronendetectors, waarmee je zeker de helft van de elektronen kunt meten. Deze ontwikkeling leidde samen met de komst van RELION in vrijwel dezelfde periode in de jaren daarna tot de zogenoemde resolution revolution, zoals mensen het noemden.’

Je hebt zelf ook bijgedragen aan deze resolution revolution. Hoe ben je daarin gerold?

‘Als aio aan de Universiteit Utrecht (in de kristal- en structuurchemiegroep van Piet Gros, red.) hield ik me bezig met methoden om röntgendata van kristallografie te bewerken. Dat vond ik leuker dan in het lab zelf staan en kristallen te maken. Maar ik had het idee dat structuuropheldering door middel van röntgendiffractie al zo ver was geautomatiseerd dat er weinig mogelijkheden leken tot verbetering op softwaregebied.

Ik zocht een nieuwe uitdaging en ben naar EM gaan kijken, dat op dat moment, 2003, nog in de kinderschoenen stond. Dus ben ik naar het Spaans Nationaal Centrum voor Biotechnologie gegaan voor mij postdoc, bij een groep die zich toelegt op het schrijven van algoritmes voor het verwerken van cryo-EM-plaatjes. Uiteindelijk wilde ik mijn eigen groep beginnen en die kans kreeg ik in 2010 in Cambridge. Daar heb ik twee jaar lang fulltime gewerkt aan de eerste versie van RELION. Alleen, want programmeren kun je vaak het beste alleen doen, is mijn ervaring.’

Hoe kwam je op het idee voor het programma?

‘Mijn achtergrond ligt zoals gezegd in de röntgendiffractie. Hierbij wordt al sinds de jaren negentig veel gebruikt gemaakt van Bayesiaanse statistiek, waarbij je op basis van beschikbare informatie een kansrekening maakt op het voorkomen van elke molecuuloriëntatie. Maar EM werkte hier nog helemaal niet mee, terwijl je gewoon wiskundig kunt afleiden dat deze methode beter werkt dan de tot dan toe gebruikte methode, de kleinste-kwadratenmethode. De Bayesiaanse benadering werkt vooral goed wanneer er sprake is van veel ruis en dat is bij EM zeker het geval.’

Zelf gebruik je deze software nu om structuren op te lossen van eiwitten die betrokken zijn bij onder meer de ziekte van Alzheimer. Waarom zijn deze eiwitten juist zo interessant?

‘Bijna alle neurodegeneratieve ziekten, zoals de ziektes van Alzheimer en Parkinson, worden veroorzaakt door het aggregeren van amyloïde filamenten. Hierbij vouwen eiwitten zich op in een ziekteverwekkende vorm en de hypothese is nu dat ze ook normaal gevouwen eiwitten hiertoe aanzetten. Hierdoor krijg je een sneeuwbaleffect en dat maakt de ziektes progressief.

Bij de zogenoemde tauopathieën, waartoe ook Alzheimer behoord, is het eiwit Tau de dader. Dit terwijl elk lid van deze ‘familie’ van ziektes een heel ander ziektebeeld laat zien. In 2017 hebben wij uit hersenweefsel van overleden Alzheimer-patiënten Tau-eiwitten geïsoleerd en daarvan de 3D-structuur bepaald door middel van cryo-EM. Toen we later naar verschillende andere tauopathieën keken, bleek dat elke ziekte binnen de groep wordt gekarakteriseerd door zijn eigen Tau-amyloïde-structuur. Als structuurbioloog vind ik dit een bijzonder fenomeen om te zien.’

Hoe kan kennis over deze structuren patiënten helpen?

‘In de kliniek zijn al moleculen in ontwikkeling voor PET-scanning. Deze moleculen binden aan amyloïde structuren en dankzij een radioactief label kun je Tau-aggregaten opsporen in de hersenen van levende patiënten. Dan weet je of de patiënt aan een neurodegeneratieve aandoening lijdt, maar nog niet altijd welke. Doordat we nu de structuren weten van elke tauopathie, kun je verbindingen gaan maken die heel specifiek een bepaalde tau-vorm herkent. Daarmee leren we meer over deze ziektes én het geeft hoop op de uiteindelijke ontwikkeling van een medicijn.

Afgelopen jaar hebben we ook de structuur van een ander eiwit betrokken bij neurodegeneratie opgelost: alfa-synucleïne. Dit eiwit lijkt een beetje op Tau: hetzelfde eiwit kan meerdere ziektes veroorzaken (de zogenaamde synucleinopathieën, waartoe ook Parkinson behoort, red.). Ook daarvan is het de verwachting dat het kan helpen de progressie van de ziektes beter in kaart te helpen.’

Wat staat ons nog allemaal te wachten op het gebied van cryo-EM?

‘Vorig jaar hebben we de 3D-structuur van een soort testmolecuul, het ijzereiwit apoferritine, dankzij een nieuwe elektronenbron, energiefilter en camera opgelost met cryo-EM. We kwamen tot op atomaire resolutie, namelijk 1,2 Ångstrom. Dit eiwit is dan wel een relatief makkelijk molecuul, want het is erg rigide. Daardoor heeft elk molecuul dezelfde structuur en kun je met ons programma makkelijk alle 2D-plaatjes combineren tot een 3D-structuur. Veel eiwitten zijn niet zo rigide en bewegen nogal eens om hun functie uit te oefenen.

Waar ik me nu mee bezig houd is het modelleren van dit soort bewegingen. Daarbij maak ik gebruik van kunstmatige intelligentie en neurale netwerken, de modernste computeralgoritmes. Naast genoemde verbeteringen van de microscoop en het computerprogramma, zou je ook nog kunnen denken aan betere detectoren. Het is een kwestie van geld, maar op een gegeven moment zou je tot negen van de tien elektronen kunnen gaan oppikken. Ik verwacht dan ook dat cryo-EM binnenkort de belangrijkste methode van structuurbepaling gaat worden. Zelfs relatief kleine eiwitcomplexen zou je er dan mee tot op het atoom kunnen gaan bekijken.’