Die Proteinstruktur ist in der Biochemie in verschiedene Strukturebenen gegliedert. Die Einteilung zu einer Hierarchie in Primärstruktur (Aminosäuresequenz), Sekundärstruktur, Tertiärstruktur und Quartärstruktur wurde erstmals 1952 von Kaj Ulrik Linderstrøm-Lang vorgeschlagen.[1] In Bezug auf die räumliche Anordnung eines Proteins wird gleichbedeutend der Begriff Proteinkonformation verwendet.[2] Änderungen der räumlichen Proteinstruktur werden Konformationsänderungen genannt. Dabei ist die Proteinstruktur enorm wichtig für die Funktion des Proteins. Eine fehlerhafte Proteinstruktur kann zum Ausfall der ursprünglichen Proteinfunktion führen.[3]
In der Biochemie werden vier hierarchisch angeordnete Strukturebenen in Proteinen unterschieden:
Einige Proteine ordnen sich zudem in eine über die Quartärstruktur hinausgehende „Überstruktur“ oder „Suprastruktur“ an. Diese ist molekular genauso praedeterminiert wie die anderen Strukturebenen. Beispiele für Suprastrukturen sind Kollagen in der Kollagenfibrille, Aktin, Myosin und Titin im Sarkomer der Muskelfibrille, sowie Kapsomeren im Kapsid behüllter Viren.
Der Prozess der dreidimensionalen Raumerfüllung eines Proteins erfolgt teilweise spontan während der Translation, teilweise ist die Mitwirkung von Enzymen oder Chaperonen erforderlich. Auch Liganden beeinflussen die Proteinstruktur, sodass manche Proteine je nach Komplexierung mit Cofaktoren oder Substraten verschiedene Strukturen einnehmen können (siehe: Konformationsänderung). Diese Fähigkeit zur Änderung der Raumstruktur ist für viele Enzymaktivitäten erforderlich.
Störungen in der Bildung einer funktionsfähigen Raumstruktur werden als Proteinfehlfaltungserkrankungen bezeichnet. Ein Beispiel hierfür ist Chorea Huntington. Krankheiten, die auf eine Fehlbildung der Proteinstruktur zurückgehen werden Prionkrankheiten genannt. BSE oder die Alzheimer-Krankheit sind Beispiele für solche Erkrankungen. Auch Diabetes mellitus Typ 2 ist eine Proteinfehlfaltungserkrankung, sie beruht auf einer Fehlfaltung des Amylin.[4] Die räumliche Struktur kann auch durch Denaturierung, aufgrund von Hitze, Säuren oder Basen und ionisierender Strahlung zerstört werden.
Zur Aufklärung der räumlichen Proteinstruktur stehen verschiedene experimentelle Methoden zur Verfügung:
Eine umfangreiche Sammlung von Resultaten aus Experimenten zur Strukturbestimmung findet sich in der Protein Data Bank.
Die Vorhersage räumlicher Proteinstrukturen erzielt gute Ergebnisse, wenn es bereits Proteine mit ähnlicher Sequenz und bekannter Struktur gibt. Dies ermöglicht das sogenannte homology modelling, wobei die neue Sequenz auf die Sequenz, dessen Struktur bekannt ist, abgebildet und damit in die Struktur „eingepasst“ wird. Diese Technik ähnelt dem Sequenzalignment.
Schwieriger ist die Vorhersage, wenn noch keine Strukturen ähnlicher Aminosäuresequenzen bekannt sind. Das Levinthal-Paradox zeigt, dass die Berechnung der energetisch günstigsten Konformation aufgrund der vielen Möglichkeiten nicht durchführbar ist. In der Bioinformatik wurden in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht und verschiedene Methoden der de-novo- oder ab-initio-Strukturvorhersage entwickelt. Dennoch existiert bisher keine zuverlässige Methode zur Strukturaufklärung von Proteinen.
Um neue Methoden zur Strukturvorhersage miteinander vergleichen zu können, gibt es seit einigen Jahren den CASP-Wettbewerb ({{Modul:Vorlage:lang}} Modul:Multilingual:149: attempt to index field 'data' (a nil value)). In diesem Wettbewerb werden Aminosäuresequenzen von Strukturen, an denen Kristallographen gerade arbeiten, für die Teilnehmer zur Verfügung gestellt. Die Teilnehmer verwenden ihre eigenen Methoden, um die Strukturen vorherzusagen. Ein Auswertungs-Team vergleicht die Vorhersagen anschließend mit den experimentell ermittelten Strukturen.
Die Strukturvorhersage war bzw. ist auch Ziel mehrerer Projekte des verteilten Rechnens wie z. B. Rosetta@home, POEM@home, Predictor@home und Folding@home sowie des Human Proteome Folding Projects. Das Spiel Foldit macht sich zudem zur Strukturaufklärung die Vorteile des Crowdsourcing zunutze.