Kallikrein-related peptidases KLK5, KLK7 and KLK14 are important proteases in skin desquamation and aberrant KLK activity is associated with inflammatory skin diseases such as Netherton syndrome but also with various serious forms of cancer. Previously, we have identified KLK7 as the first protease target of vaspin (Serpin A12). Here, we report KLK14 as a second KLK protease to be inhibited by vaspin. In conclusion, vaspin represents a multispecific serpin targeting the kallikrein proteases KLK7 and KLK14, with distinct exosites regulating recognition of these target proteases and opposing effects of heparin binding on the inhibition reaction.

Background: Cyclodextrin glucanotransferases (CGTases) catalyze the synthesis of cyclodextrins, cyclic oligosaccharides composed of glucose monomers that find applications in the pharmaceutical, food, and cosmetic industries. An economic application of these industrially important enzymes requires their efficient production and recovery. In this study, the effect of Sec-type signal peptides on the recombinant expression of a CGTase derived from Bacillus sp. G825-6 was investigated in Escherichia coli BL21(DE3) using a codon-adapted gene. In addition, a novel purification method for the CGTase using starch adsorption was developed. Results: Expression vectors encoding N-terminal PelB, DacD, and the native Bacillus sp. G825-6 CGTase signal peptides (SP) were constructed for the recombinant CGTase. With the DacD SP derived from E. coli, a 3.9- and 3.1-fold increase in total enzyme activity was obtained compared to using the PelB and the native CGTase SP, respectively. DacD enabled a 7.3-fold increase of activity in the extracellular fraction after induction for 24 h compared to the native CGTase SP. After induction for 48 h, 75% of the total activity was detected in the extracellular fraction. By a batch wise adsorption to starch, the extracellular produced CGTase could be purified to homogeneity with a yield of 46.5% and a specific activity of 1637 U/mg. Conclusions: The signal peptide DacD promoted the high-level heterologous extracellular expression of a recombinant CGTase from Bacillus sp. G825-6 with a pET20b(+) vector in E. coli BL21(DE3). A protocol based on starch adsorption enabled a fast and efficient purification of the recombinant enzyme.

Immer mehr Berichte deuten darauf hin, dass nicht-kodierende RNAs an der Regulation des Immunsystems beteiligt sind. In dieser Arbeit wurden nicht-kodierende RNAs identifiziert, die durch zwei unterschiedliche immunologische Prozesse in zwei verschiedenen Zelltypen reguliert wurden. Zum einen wurde das Transkriptom von Multiplen Myelom-Zellen in Abhängigkeit von der Interleukin 6-Stimulation untersucht. Dabei wurden einige sehr lange, IL 6-regulierte macroRNAs identifiziert, die STAIRs (STAT3-induced RNAs). Bei den STAIRs handelt es sich wahrscheinlich um funktionelle, kontinuierliche, nicht-kodierende macroRNAs, die im Zellkern angereichert sind. Einige STAIRs dienen eventuell zusätzlich oder ausschließlich als Primärtranskript für gespleißte, lange ncRNAs (lncRNAs), die weitere Funktionen in der Zelle ausüben können. Die STAIRs weisen eine große Bandbreite an Gewebsspezifität auf und bei den Untersuchungen in dieser Arbeit zeigten sich Hinweise, dass sie sich für verschiedene Krebserkrankungen als Biomarker eignen könnten. Die zweite Transkriptomanalyse wurde bei der Aktivierung naiver T Zellen durchgeführt. Dabei offenbarte sich, dass die Zellen bei diesem Prozess einen dramatischen Wechsel ihres Transkriptionsprogrammes vollziehen und eine Vielzahl nicht Protein-kodierender Gene reguliert werden. Es wurde die Regulation von ncRNAs, die bisher noch nicht im Zusammenhang mit T Zellen beschrieben wurden, beobachtet und erneut unbekannte, differentiell exprimierte Bereiche identifiziert. Im Anschluss wurde STAIR18, eine nicht-kodierende RNA, die durch die beiden untersuchten Signalwege reguliert wird, eingehender untersucht. Es zeigte sich, dass STAIR18 im menschlichen Genom dupliziert ist und beide Loci die gespleißte, lange ncRNA152 in diversen Varianten transkribieren. ncRNA152 ist hauptsächlich im Zytoplasma lokalisiert und befindet sich dort anscheinend in perinukleären Aggregaten. Die verschiedenen ncRNA152-Isoformen scheinen unter-schiedliche Funktionen auszuführen. Einerseits ist eine Wirkung als competing endogenous RNA wahrscheinlich. Eine weitere Aufgabe der ncRNA152 scheint darin zu bestehen, das STAT3-Primärtranskript zu stabilisieren oder dessen Prozessierung zu fördern.:1 Einleitung 1 1.1 Nicht-kodierende RNAs 1 1.1.1 Funktionen langer nicht-kodierender RNAs 2 1.1.2 Lange nicht-kodierende RNAs in Krebserkrankungen 4 1.2 Die Signaltransduktion von IL-6 und STAT3 5 1.2.1 Die IL-6/STAT3-Signalkaskade 5 1.2.2 Der Transkriptionsfaktor STAT3 7 1.2.3 Interleukin 6 und STAT3 in Krebserkrankungen 9 1.2.4 STAT3-regulierete nicht-kodierende RNAs 12 1.3 T-Zellen 13 1.3.1 T Zellaktivierung 14 1.3.2 Lange nicht-kodierende RNAs in T Zellen 16 1.4 Zielstellung 18 2 Material und Methoden 20 2.1 Bioinformatische Methoden 20 2.1.1 Evaluierung von Tiling Array-Daten 20 2.1.2 Evaluierung von Hochdurchsatz-Sequenzierungen 21 2.1.3 Auswertung von Mikroarray-Daten 21 2.1.4 DNA-Sequenzanalysen 22 2.1.5 Design von Oligonukleotiden 23 2.1.6 Statistische Auswertung 24 2.2 Molekularbiologische Methoden 25 2.2.1 Zellfraktionierung 25 2.2.2 Isolation von RNA 25 2.2.3 Reverse Transkription 26 2.2.4 Quantitative real-time PCR 27 2.2.5 Klonierung 29 2.3 Zellbiologische Methoden 36 2.3.1 Präparation primärer T-Helferzellen 36 2.3.2 Zellkultur und Stimulation eukaryontischer Zellen 38 2.3.3 Durchflusszytometrie 40 2.3.4 Transiente Transfektion eukaryontischer Zellen 42 2.3.5 Reportergenanalysen 44 2.3.6 Fluoreszenz in situ Hybridisierung 45 2.3.7 Gewebe- und Patientenproben 48 3 Ergebnisse 50 3.1 Identifizierung und Charakterisierung neuer STAT3-regulierter ncRNA-Gene 50 3.1.1 Genomweite Untersuchung STAT3-regulierter ncRNAs 50 3.1.2 Validierung der IL-6-Tiling Array-Daten 65 3.1.3 Intrazelluläre Lokalisation der STAIRs 67 3.1.4 Expressionsprofile der STAIRs 68 3.2 Identifizierung regulierter ncRNA-Gene während der T Zellaktivierung 72 3.2.1 Etablierung der in vitro Aktivierung primärer T Zellen 72 3.2.2 Genomweite Untersuchung regulierter RNAs während der T-Zellaktivierung 74 3.2.3 Validierung der T-Zellaktivierungs-Genomdaten 83 3.3 Untersuchung der nicht-kodierenden RNA STAIR18 / ncRNA152 83 3.3.1 STAIR18 ist im humanen Genom dupliziert 84 3.3.2 Von beiden STAIR18-Loci werden gespleißte Transkripte generiert 86 3.3.3 Regulation der ncRNA152 90 3.3.4 Untersuchung des STAIR18/ncRNA152-Promotors 96 3.3.5 Intrazelluläre Lokalisation von STAIR18 und ncRNA152 101 3.3.6 Überexpression der ncRNA152 in XG-1-Zellen 106 3.3.7 Knockdown der ncRNA152 in XG-1-Zellen 107 3.3.8 Identifizierung putativer Zielgene der ncRNA152 109 4 Diskussion 111 4.1 IL 6/STAT3 regulierte macroRNAs 111 4.1.1 Charakterisierung der STAIRs 114 4.1.2 STAIRS als potentielle Biomarker 121 4.2 Regulation von lncRNAs während der T Zellaktivierung 122 4.3 Untersuchung von STAIR18/ncRNA152 128 4.3.1 Regulation von STAIR18 und der ncRNA152 129 4.3.2 Lokalisation von STAIR18 und der ncRNA152 130 4.3.3 Manipulation der ncRNA152-Expression 131 4.3.4 Bedeutung der ncRNA152 133 5 Zusammenfassung 135 6 Summary 138 7 Literaturverzeichnis 141 8 Anhang 153 Danksagung 168 Publikationen 16969 Selbstständigkeitserklärung 170

Despite the rapid advancement of sequencing technologies and although the wide diffusion of Whole Genome Sequencing (WGS) and Whole Exome Sequencing (WES) led to an increase in the diagnoses of diseases (A. C. Lionel, et al. 2018; D. J. Stavropoulos, et al. 2016; J. C. Taylor, et al. 2015) most genetic variants remain without a clear interpretation. One of the main difficulty related with the assessment of sequencing results is the abundance of Single Nucleotide Variant (SNV), around 4 million, that each healthy individual carries. Nearly all of these mutations will not produce any phenotype, that is equal to say that they have a benign or neutral effect. Only handful of those variants are potentially pathogenic, namely disease-causing. That is why computational Variant Effect Predictor (VEP) tools are used to prioritize variants worth investigating for medical consideration. Furthermore, the evidence of computational tools is considered among the different sources for variant effect assessment according to the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) and Association for Molecular Pathology (AMP) guidelines. In addition, those software tools can be recognized as medical devices according to the second article of the Medical Device Regulation (MDR) of the European Union (Regulation (EU) 2017/745). That is why building a computational tool that predicts with high accuracy variant pathogenicity might have a direct impact on the healthcare system. Since 2001 more than 100 VEPs tools have been developed. Yet, their thresholds to classify a variant as pathogenic are often set for high sensitivity, that results in high false positive rate, namely misclassification of benign variants (C. Cubuk, et al. 2021). During my PhD, I developed Deciphering Mutations in Actionable Genes (DeMAG), a supervised classifier for interpreting missense mutations, namely SNVs that alter the protein sequence, in a list of 59 actionable genes as identified by the ACMG Secondary Findings (SF) v2.0 list (S. S. Kalia, et al. 2017). DeMAG is a supervised classifier trained with a Gradient boosting machine (GBM) model that employs only 13 conservation-based and structural features derived from AlphaFold 3D models and manually curated Multiple Sequence Alignment (MSA). DeMAG yields the best performance on clinical data among other popular VEP tools, balancing sensitivity and specificity, reaching the highest Matthews Correlation Coefficient (MCC). The advancement of DeMAG is due to the assembling of a balanced and high-quality training set and to the design of the partners score, a feature that captures epistasis, both in the sequence and in the 3D space of the protein. Here, epistasis refers to residues co-evolution in the sequence and residues spatial proximity in the 3D structure of the protein. The feature is a probabilistic score obtained with a mixture discriminant analysis that predicts pathogenicity based on the phenotypic effect of co-evolving and spatially close residues. The partners score feature is a general framework to study genotype and phenotype interactions. For example, those interactions might be between hetero or homoproteins forming a complex as tertiary structure and genetic variants occurring at interfaces, already known to be disease-causing, might be enriched for the same phenotypic effect. The framework of the partners score might not be limited to protein sequence, for example, interactions in the 3D genome might reveal regions enriched with the same phenotypic effect. DeMAG has been trained only on a small set of genes and yet, without further training, it generalizes well to additional 257 genes that have enough clinical data. Because for those new genes I did not manually curate MSA, I noted that the partners score from protein 3D models seems necessary for reaching high performance, while the contribution of the partners score obtained from long-range interactions, as derived from the co-evolution analysis, does not seem crucial for variant effect predictions. DeMAG is a supervised method especially designed for clinical translation purposes. That is why it focuses on clinically actionable genes and it balances its performance between the accuracy of the pathogenic and the benign class, acknowledging the importance of minimizing both the false negatives and false positives to avoid under and over diagnosis, critical to reduce health costs and patients psychological burden. Unsupervised general VEPs are powerful tools to investigate the functional effect of genetic variants as demonstrated by their higher correlation, over supervised tools, with data from Multiplexed Assay of Variant Effect (MAVE) and Deep Mutational Scanning (DMS) experiments. Nevertheless, for targeted clinical applications, I endorse the development of specialized tools that can leverage the existing wealth of data and knowledge available to minimize predictions errors. In order to make DeMAG readily available, I developed a web application available at https://demag.org/demag_app/ that provides predictions for all amino acids substitutions in the 59 and additional 257 genes together with training and testing datasets. Moreover, the app displays all the features of DeMAG highlighting the specific value annotated for the query mutation in relation to the distribution of the features for the pathogenic and benign mutations in the training set. This provides more insights than the minimalistic prediction label.

Many members of the serine protease inhibitor (serpin) family are activated by glycosaminoglycans (GAGs). Visceral adipose tissue-derived serpin (vaspin), serpin A12 of the serpin family, and its target protease kallikrein 7 (KLK7) are heparin-binding proteins, and inhibition of KLK7 by vaspin is accelerated by heparin. However, the nature of GAG binding to vaspin is not known. Here, we measured vaspin binding of various glycosaminoglycans and low molecular weight heparins by microscale thermophoresis and analyzed acceleration of protease inhibition by these molecules. In addition, basic residues contributing to heparin binding and heparin activation were identified by a selective labeling approach. Together, these data show that vaspin binds heparin with high affinity (KD = 21 ± 2 nm) and that binding takes place at a basic patch on top of β-sheet A and is different from other heparin-binding serpins. Mutation of basic residues decreased heparin binding and activation of vaspin. Similarly, reactive center loop insertion into sheet A decreased heparin binding because it disturbs the basic cluster. Finally, using vaspin-overexpressing keratinocyte cells, we show that a significant part of secreted vaspin is bound in the extracellular matrix on the cell surface. Together, basic residues of central β-sheet A contribute to heparin binding and activation of vaspin. Thus, binding to GAGs in the extracellular matrix can direct and regulate vaspin interaction with target proteases or other proteins and may play an important role in the various beneficial functions of vaspin in different tissues.

We describe a synthetic riboswitch element that implements a regulatory principle which directly addresses an essential tRNA maturation step. Constructed using a rational in silico design approach, this riboswitch regulates RNase P-catalyzed tRNA 5'-processing by either sequestering or exposing the single-stranded 5'-leader region of the tRNA precursor in response to a ligand. A single base pair in the 5'-leader defines the regulatory potential of the riboswitch both in vitro and in vivo. Our data provide proof for prior postulates on the importance of the structure of the leader region for tRNA maturation. We demonstrate that computational predictions of ligand-dependent structural rearrangements can address individual maturation steps of stable non-coding RNAs, thus making them amenable as promising target for regulatory devices that can be used as functional building blocks in synthetic biology.

Homeostasis of hematopoietic stem cells (HSC) in the mammalian bone marrow stem cell niche is regulated by signals of the local microenvironment. Besides juxtacrine, endocrine and metabolic cues, paracrine and autocrine signals are involved in controlling quiescence, proliferation and differentiation of HSC with strong implications on expansion and differentiation ex vivo as well as in vivo transplantation. Towards this aim, a cell culture analysis on a polymer microcavity carrier platform was combined with a partial least square analysis of a mechanistic model of cell proliferation. We could demonstrate the discrimination of specific autocrine and paracrine signals from soluble factors as stimulating and inhibitory effectors in hematopoietic stem and progenitor cell culture. From that we hypothesize autocrine signals to be predominantly involved in maintaining the quiescent state of HSC in single-cell niches and advocate our analysis platform as an unprecedented option for untangling convoluted signaling mechanisms in complex cell systems being it of juxtacrine, paracrine or autocrine origin.

A large fraction of human tumors exhibits aberrant expression of the oncoprotein MYC. As a transcription factor regulating various cellular processes, MYC is also crucially involved in normal development. Direct targeting of MYC has been a major challenge for molecular cancer drug discovery. The proof of principle that its inhibition is nevertheless feasible came from in vivo studies using a dominant-negative allele of MYC termed OmoMYC. Systemic expression of OmoMYC triggered long-term tumor regression with mild and fully reversible side effects on normal tissues. In this study, OmoMYC’s mode of action was investigated combining methods of structural biology and functional genomics to elucidate how it is able to preferentially affect oncogenic functions of MYC. The crystal structure of the OmoMYC homodimer, both in the free and the E-box-bound state, was determined, which revealed that OmoMYC forms a stable homodimer, and as such, recognizes DNA via the same base-specific DNA contacts as the MYC/MAX heterodimer. OmoMYC binds DNA with an equally high affinity as MYC/MAX complexes. RNA-sequencing showed that OmoMYC blunts both MYC-dependent transcriptional activation and repression. Genome-wide DNA-binding studies using chromatin immunoprecipitation followed by high-throughput sequencing revealed that OmoMYC competes with MYC/MAX complexes on chromatin, thereby reducing their occupancy at consensus DNA binding sites. The most prominent decrease in MYC binding was seen at low-affinity promoters, which were invaded by MYC at oncogenic levels. Strikingly, gene set enrichment analyses using OmoMYC-regulated genes enabled the identification of tumor subgroups with high MYC levels in multiple tumor entities. Together with a targeted shRNA screen, this identified novel targets for the eradication of MYC-driven tumors, such as ATAD3A, BOP1, and ADRM1. In summary, the findings suggest that OmoMYC specifically inhibits tumor cell growth by attenuating the expression of rate-limiting proteins in cellular processes that respond to elevated levels of MYC protein using a DNA-competitive mechanism. This opens up novel strategies to target oncogenic MYC functions for tumor therapy. / Eine Vielzahl humaner Tumore entsteht durch die aberrante Expression des Onkoproteins MYC. Da MYC als Transkriptionsfaktor viele zelluläre Prozesse reguliert, ist er auch maßgeblich an der Entwicklung von normalem Gewebe beteiligt. Die direkte Hemmung von MYC stellt eine große Herausforderung für die Wirkstoffentwicklung dar. Studien mit dem dominant-negativen MYC-Allel namens OmoMYC belegten, dass MYC ein potenzieller Angriffspunkt für die zielgerichtete Tumortherapie ist. Die systemische Expression dieser MYC-Mutante löste eine dauerhafte Tumorregression aus und zeigte milde sowie vollständig reversible Nebenwirkungen. In der vorliegenden Arbeit wurde der molekulare Wirkmechanismus von OmoMYC untersucht, wobei sowohl Methoden der Strukturbiologie als auch der funktionalen Genomik angewendet wurden. Die Kristallstruktur des OmoMYC Proteins wurde im freien und E-Box-gebundenen Zustand bestimmt. Dadurch konnte gezeigt werden, dass OmoMYC ein stabiles Homodimer bildet. Als solches erkennt es DNA mittels derselben basenspezifischen Interaktionen wie der MYC/MAX-Komplex. Dabei bindet OmoMYC DNA mit einer ähnlichen Affinität wie das MYC/MAX-Heterodimer. Die genomweite Expressionsanalyse mittels RNA-Sequenzierung identifiziert eine Reduktion sowohl der MYC-abhängigen Transkriptionsaktiverung als auch der Transkriptionsrepression durch OmoMYC. Mittels Chromatin-Immunpräzipitation gefolgt von einer Hochdurchsatz-Sequenzierung wird gezeigt, dass OmoMYC mit MYC/MAXKomplexen auf Chromatin konkurriert und so deren Besetzung global an Konsensus-Bindestellen verringert. Die stärkste Reduktion zeigt sich an Promoterregionen mit schwacher Affinität für die MYC-Bindung, welche durch onkogene MYC-Proteinmengen aufgefüllt werden. Gene set enrichment-Analysen unter Berücksichtigung von OmoMYC-regulierten Genen erlaubten die Identifizierung von Tumor-Subgruppen mit hohen MYC-Proteinmengen in zahlreichen Tumorentitäten. Zusammen mit einem fokussierten shRNA-Screen können so neue Zielproteine für die Bekämpfung von MYC-getriebenen Tumoren, wie zum Beispiel ATAD3A, BOP1 und ADRM1, identifiziert werden. Zusammenfassend weisen die Ergebnisse darauf hin, dass OmoMYC spezifisch das Tumorzellwachstum inhibiert, indem es die Expression von zentralen Proteinen limitiert, welche durch erhöhte MYC-Proteinmengen reguliert werden. Somit können neue Strategien zur Tumortherapie identifiziert werden, die auf onkogene Funktionen von MYC zielen.

The eukaryotic gene expression requires extensive regulations to enable the homeostasis of the cell and to allow dynamic responses due to external stimuli. Although many regulatory mechanisms involve the transcription as the first step of the gene expression, intensive regulation occurs also in the post-transcriptional mRNA metabolism. Thereby, the particular composition of the mRNPs plays a central role as the components associated with the mRNA form a specific “mRNP code” which determines the fate of the mRNA. Many proteins which are involved in this regulation and the mRNA metabolism are affected in diseases and especially neurological disorders often result from an aberrant mRNP code which leads to changes in the regulation and expression of mRNPs. The focus of this work was on a trimeric protein complex which is termed TTF complex based on its subunits TDRD3, TOP3β and FMRP. Biochemical investigations revealed that the three components of the TTF complex are nucleo-cytosolic shuttle proteins which localize in the cytoplasm at the steady-state, associate with mRNPs and are presumably connected to the translation. Upon cellular stress conditions, the TTF components concentrate in stress granules. Thus, the TTF complex is part of the mRNP code, however its target RNAs and function are still completely unknown. Since the loss of functional FMRP results in the fragile X syndrome and TOP3β is associated with schizophrenia and intellectual disability, the TTF complex connects these phenotypically related neuro-psychiatric disorders with each other on a molecular level. Therefore, the aim of this work was to biochemically characterize the TTF complex and to define its function in the mRNA metabolism. In this work, evidence was provided that TDRD3 acts as the central unit of the TTF complex and directly binds to FMRP as well as to TOP3β. Thereby, the interaction of TDRD3 and TOP3β is very stable, whereas FMRP is a dynamic component. Interestingly, the TTF complex is not bound directly to mRNA, but is recruited via the exon junction complex (EJC) to mRNPs. This interaction is mediated by a specific binding motif of TDRD3, the EBM. Upon biochemical and biological investigations, it was possible to identify the interactome of the TTF complex and to define the role in the mRNA metabolism. The data revealed that the TTF complex is mainly associated with “early” mRNPs and is probably involved in the pioneer round of translation. Furthermore, TOP3β was found to bind directly to the ribosome and thus, establishes a connection between the EJC and the translation machinery. A reduction of the TTF components resulted in selective changes in the proteome in cultured cells, whereby individual protein subsets seem to be regulated rather than the global protein expression. Moreover, the enzymatic analysis of TOP3β indicated that TOP3β is a type IA topoisomerase which can catalytically attack not only DNA but also RNA. This aspect is particularly interesting with regard to the connection between early mRNPs and the translation which has been revealed in this work. The data obtained in this work suggest that the TTF complex plays a role in regulating the metabolism of an early mRNP subset possibly in the course of the pioneer round of translation. Until now, the link between an RNA topoisomerase and the mRNA metabolism is thereby unique and thus provides a completely new perspective on the steps in the post-transcriptional gene expression and its regulation. / Die eukaryotische Genexpression bedarf einer umfassenden Regulation um die Homöostase der Zelle zu gewährleisten und um dynamische Reaktionen auf externe Einflüsse zu ermöglichen. Obwohl viele der regulatorischen Mechanismen die Transkription als ersten Schritt der Genexpression betreffen, findet auch eine intensive Regulierung auf der Ebene des post-transkriptionellen mRNA-Metabolismus statt. Dabei spielt die jeweilige Zusammensetzung der mRNPs eine zentrale Rolle, da je nachdem, mit welchen Faktoren eine mRNA assoziiert ist, ein sog. „mRNP-Code“ entsteht, der das Schicksal der mRNA bestimmt. Viele der an der Regulierung und dem mRNA-Metabolismus beteiligten Proteine sind in Krankheiten betroffen und gerade neurologische Erkrankungen resultieren häufig von einem fehlerhaften mRNP-Code, der zu Veränderungen in der Regulation und Expression von mRNPs führt. Im Zentrum dieser Arbeit stand ein trimerer Proteinkomplex, der aufgrund seiner Untereinheiten TDRD3, TOP3β und FMRP als TTF-Komplex bezeichnet wird. Biochemische Daten haben gezeigt, dass die drei Komponenten des TTF-Komplexes nucleo-cytoplasmatische „Shuttle“-Proteine sind, die sich im „steady-state“ hauptsächlich im Cytoplasma befinden, mit mRNPs assoziieren und vermutlich mit der Translation in Verbindung stehen. Unter zellulären Stressbedingungen konzentrieren sich die TTF-Komponenten in Stress Granula. Der TTF-Komplex ist damit Teil des mRNP-Codes, dessen zelluläre Ziel-RNAs und Funktion bislang aber völlig unbekannt sind. Da der Verlust von funktionellem FMRP zu der Ausprägung des fragilen X Syndroms (FXS) führt und TOP3β mit Schizophrenie und geistiger Retardation in Verbindung steht, verbindet der TTF-Komplex phänotypisch verwandte neuro-psychiatrische Krankheiten auf molekularer Ebene miteinander. Das Ziel dieser Arbeit war es daher, den TTF-Komplex biochemisch zu charakterisieren und seine Funktion im mRNA-Metabolismus zu definieren. Im Zuge dieser Arbeit gelang der Nachweis, dass TDRD3 als zentrale Einheit des TTF-Komplexes agiert und sowohl FMRP als auch TOP3β direkt bindet. Die Interaktion von TDRD3 und TOP3β ist hierbei sehr stabil, FMRP ist hingegen eine dynamische Komponente. Interessanterweise wird der TTF-Komplex nicht direkt an mRNA gebunden, sondern über den Exon-Junction-Komplex (EJC) an mRNPs rekrutiert. Diese Interaktion wird durch ein spezifisches Bindungsmodul in TDRD3, dem sog. EBM vermittelt. In einer Reihe von biochemischen und systembiologischen Studien konnte das Interaktom des TTF-Komplexes bestimmt und seine Rolle im mRNA-Metabolismus definiert werden. Die Daten offenbarten, dass der TTF-Komplex primär mit „frühen“ mRNPs assoziiert ist und sehr wahrscheinlich an der „pioneer round of translation“ beteiligt ist. Weiterhin zeigte sich, dass TOP3β das Ribosom direkt bindet und somit eine Verbindung des EJC und der Translationsmaschinerie etabliert. Die Reduktion von Komponenten des TTF-Komplexes in kultivierten Zellen führte zu selektiven Änderungen im Proteom, wobei einzelne Proteinteilgruppen, jedoch nicht die globale Expression durch den TTF-Komplex reguliert zu sein scheinen. Die enzymatische Analyse von TOP3β hat darüber hinaus gezeigt, dass es sich um eine Topoisomerase vom Typ IA handelt, die nicht nur DNA sondern auch RNA angreifen kann. Dieser Aspekt ist besonders interessant im Zusammenhang der in dieser Arbeit aufgedeckten Verbindung von frühen mRNPs mit der Translation. Die im Rahmen dieser Arbeit erhaltenen Daten legen nahe, dass der TTF-Komplex eine Rolle bei der Regulation des Metabolismus „früher“ mRNP-Teilgruppen möglicherweise im Zuge der „Pionierrunde“ der Translation spielt. Dabei ist die Verbindung einer RNA-Topoisomerase mit dem mRNA-Metabolismus bisher einzigartig und eröffnet so eine ganz neue Sichtweise auf die post-transkriptionellen Schritte der Genexpression und ihre Regulation.

Ubiquitination is a posttranslational modification with immense impact on a wide range of cellular processes, including proteasomal degradation, membrane dynamics, transcription, translation, cell cycle, apoptosis, DNA repair and immunity. These diverse functions stem from the various ubiquitin chain types, topologies, and attachment sites on substrate proteins. Substrate recruitment and modification on lysine, serine or threonine residues is catalyzed by ubiquitin ligases (E3s). An important E3 that decides about the fate of numerous substrates is the HECT-type ubiquitin ligase HUWE1. Depending on the substrate, HUWE1 is involved in different processes, such as cell proliferation and differentiation, DNA repair, and transcription. One of the transcription factors that is ubiquitinated by HUWE1 is the MYC interacting zinc finger protein 1 (MIZ1). MIZ1 is a BTB/POZ (Bric-à-brac, Tramtrack and Broad-Complex/Pox virus and zinc finger) zinc finger (ZF) protein that binds to DNA through its 13 C2H2-type zinc fingers and either activates or represses the transcription of target genes, including genes involved in cell cycle arrest, such as P21CIP1 (CDKN1A). The precise functions of MIZ1 depend on its interactions with the MYC-MAX heterodimer, but also its heterodimerization with other BTB-ZF proteins, such as BCL6 or NAC1. How MIZ1 interacts with HUWE1 has not been studied and, as a consequence, it has not been possible to rationally develop tools to manipulate this interaction with specificity in order to better understand the effects of the interaction on the transcriptional function of MIZ1 on target genes or processes downstream. One aspect of my research, therefore, aimed at characterizing the MIZ1-HUWE1 interaction at a structural level. I determined a crystal structure of the MIZ1-BTB-domain in complex with a peptide, referred to as ASC, derived from a C terminal region of HUWE1, previously named ‘activation segment’. The binding mode observed in this crystal structure could be validated by binding and activity assays in vitro and by cell-based co-IP experiments in the context of N-terminally truncated HUWE1 constructs. I was not able to provide unambiguous evidence for the identified binding mode in the context of full-length HUWE1, indicating that MIZ1 recognition by HUWE1 requires yet unknown regions in the cell. While the structural details of the MIZ1-HUWE1 interaction remains to be elucidated in the context of the full-length proteins, the binding mode between MIZ1BTB and ASC revealed an interesting, atypical structural feature of the BTB domain of MIZ1 that, to my knowledge, has not been described for other BTB-ZF proteins: The B3 region in MIZ1BTB is conformationally malleable, which allows for a HUWE1-ASC-peptide-mediated β-sheet extension of the upper B1/B2-strands, resulting in a mixed, 3 stranded β-sheet. Such β-sheet extension does not appear to occur in other homo- or heterodimeric BTB-ZF proteins, including MIZ1-heterodimers, since these proteins typically possess a pre-formed B3-strand in at least one subunit. Instead, BCL6 co repressor-derived peptides (SMRT and BCOR) were found to extend the lower β-sheet in BCL6BTB by binding to an adjacent ‘lateral groove’. This interaction follows a 1:1 stoichiometry, whereas the MIZ1BTB-ASC-complex shows a 2:1 stoichiometry. The crystal structure of the MIZ1BTB-ASC-complex I determined, along with comparative binding studies of ASC with monomeric, homodimeric, and heterodimeric MIZ1BTB variants, respectively, suggests that ASC selects for MIZ1BTB homodimers. The structural data I generated may serve as an entry point for the prediction of additional interaction partners of MIZ1 that also have the ability to extend the upper β-sheet of MIZ1BTB. If successful, such interaction partners and structures thereof might aid the design of peptidomimetics or small-molecule inhibitors of MIZ1 signaling. Proof-of-principle for such a structure-guided approach targeting BTB domains has been provided by small-molecule inhibitors of BCL6BTB co-repressors interactions. If a similar approach led to molecules that interfere with specific interactions of MIZ1, they would provide intriguing probes to study MIZ1 biology and may eventually allow for the development of MIZ1-directed cancer therapeutics. / Ubiquitinierung ist eine posttranslationale Modifikation mit weitreichendem Einfluss auf eine Vielzahl von zellulären Prozessen, wie proteasomale Degradation, Membrandynamik, Transkription, Translation, Zellzyklus, Apoptose, DNA-Reparatur und Immunität. Grundlage für diese Diversität ist die Möglichkeit, dass Substrate an unterschiedlichen Stellen mit verschiedenen Ubiquitin-Kettentypen modifiziert werden können. Die Substratrekrutierung und -modifikation an Lysin-, Serin oder Threonin Resten wird durch Ubiquitin-Ligasen (E3s) katalysiert. Eine wichtige Ubiquitin-Ligase, die zahlreiche Substrate reguliert, ist die HECT-Ligase HUWE1. Abhängig vom Substrat ist HUWE1 an verschiedenen Prozessen, wie der Zellproliferation und -differenzierung, DNA-Reparatur, aber auch Transkription beteiligt. Ein Transkriptionsfaktor, der von HUWE1 ubiquitiniert wird, ist MIZ1 (MYC interacting zinc finger protein 1). MIZ1 ist ein BTB/POZ (Bric-à-brac, Tramtrack and Broad-Complex/Pox Virus and Zinc finger) Zinkfinger(ZF)-Protein, das über seine 13 C2H2 Zinkfinger an DNA bindet und so die Transkription von verschiedenen Zielgenen aktivieren oder reprimieren kann. MIZ1-Zielgene sind unter anderem am Zellzyklusarrest beteiligt, wie z.B. das Gen P21CIP1 (CDKN1A). Die biologischen Funktionen von MIZ1 werden unter anderem durch seine Interaktion mit dem MYC MAX-Heterodimer, aber auch durch Heterodimerisierung mit anderen BTB ZF Proteinen, wie BCL6 oder NAC1, reguliert. Wie MIZ1 mit der HUWE1-Ligase interagiert, wurde bislang strukturell noch nicht untersucht, weshalb noch nicht gezielt kleine Moleküle zur Manipulation der Interaktion entwickelt werden konnten, um Einfluss auf die transkriptionellen Funktionen von MIZ1 oder seiner Zielgene zu nehmen. Meine Untersuchungen zielten daher unter anderem darauf ab, die MIZ1-HUWE1-Interaktion auf struktureller Ebene zu charakterisieren. Ich konnte eine Kristallstruktur der MIZ1-BTB-Domäne in Komplex mit dem HUWE1-Peptid ASC lösen, dessen Sequenz in der C-terminalen Region von HUWE1 zu finden ist und zuvor als „activation segment“ definiert wurde. Der in dieser Kristallstruktur beobachtete Bindungsmodus konnte durch Bindungs- und Aktivitätsassays in vitro und durch co-IP-Experimente in zellbasierten Assays validiert werden, jedoch nur im Zusammenhang mit N-terminal verkürzten HUWE1 Konstrukten. Es war mir nicht möglich, diesen Bindungsmodus im Kontext des HUWE1-Proteins voller Länge nachzuweisen, was darauf hindeutet, dass bei der MIZ1-Erkennung durch HUWE1 in der Zelle andere Regionen beteiligt sein könnten. Während die strukturellen Details der MIZ1-HUWE1-Interaktion im Kontext der Proteine voller Länge noch aufgeklärt werden müssen, zeigte der Bindungsmodus zwischen MIZ1BTB und ASC ein atpyisches Strukturmerkmal der BTB-Domäne von MIZ1, das meines Wissens bislang in keinem anderen BTB-ZF-Protein beschrieben wurde: Die B3-Region in MIZ1BTB zeigt eine untypische konformationelle Flexibilität, die es erlaubt, dass das HUWE1-ASC-Peptid die B1/B2-Stränge im oberen Segment von MIZ1BTB zu einem 3-strängigen β-Faltblatt erweitert. Eine solche β-Faltblatt-Erweiterung scheint in anderen homo- oder heterodimeren BTB-ZF-Proteinen, einschließlich MIZ1-Heterodimeren, nicht aufzutreten, da diese Proteine typischerweise bereits einen B3-Strang in mindestens einer Untereinheit aufweisen. Stattdessen konnte beobachtet werden, dass Peptidliganden, wie sie von den BCL6 Co-Repressoren SMRT und BCOR abgeleitet wurden, ein β-Faltblatt im unteren Segment von BCL6BTB erweitern, indem sie in der sogenannten „lateral groove“ binden, die in unmittelbarer Nähe des betreffenden β-Faltblattes lokalisiert ist. Während die Interaktion von BCL6BTB mit Co-Repressor-Peptiden eine 1:1 Stöchiometrie zeigt, beobachtete ich für den MIZ1BTB-ASC-Komplex eine 2:1 Stöchiometrie. Die Kristallstruktur des MIZ1BTB-ASC-Komplexes, zusammen mit Bindungsassays, die die Interaktion zwischen ASC und monomerem, homodimerem bzw. heterodimerem MIZ1BTB untersuchten, deuten darauf hin, dass ASC spezifisch mit MIZ1BTB-Homodimeren interagiert. Daher könnten die von mir gewonnenen Strukturinformationen dazu dienen, weitere MIZ1-Bindungspartner vorherzusagen. Falls erfolgreich, könnten die neu identifizierten Interaktionspartner und zugehörige Strukturen dazu genutzt werden, Peptidomimetika und niedermolekulare Inhibitoren zu entwickeln, die spezifische Interaktionen von MIZ1 und die zugehörigen zellulären Prozesse stören und somit als Werkzeuge zum besseren Verständnis der MIZ1 Biologie dienen könnten. Vorbild dabei können zahlreiche niedermolekulare Verbindungen sein, die zur Störung der Co-Repressor-Peptid-Bindung an BCL6BTB entwickelt wurden. Wenn es auf ähnliche Weise gelänge, spezifischen Einfluss auf die transkriptionelle Funktion von MIZ1 zu nehmen, so könnte dies von hohem therapeutischen Nutzen in der Bekämpfung verschiedener Krebsarten sein.