# name
Mechanistic understanding of amyloid nucleation at scale

# metadata.dc.contributor.other[].value
Universitat de Barcelona. Facultat de Farmàcia i Ciències de l'Alimentació

# metadata.dc.description.abstract[].value
[eng] Proteins have evolved to remain soluble inside cells, yet nearly all proteins can aggregate, at least under certain conditions. Amyloids are a specific type of protein aggregates and typically present as highly ordered fibrils which are the hallmarks of at least 50 human diseases. Mutations can affect the process of aggregation into amyloids by altering not only the rate of the aggregation reaction, but also the final structures formed. Understanding the diverse mechanisms that can lead to aggregation offers more than a binary view of the effects of different variants. Systematic approaches to study amyloid aggregation at scale open the door to uncovering how variants impact this process, insights that are critical for understanding disease progression and guiding the development of mechanism-based therapies. At the moment, our understanding of these processes remains limited due to scarce detailed data and technical challenges in studying amyloid formation. To address these challenges, I apply multiplexed assays of variant effects (MAVE) to systematically investigate amyloid formation across three distinct systems: the islet amyloid polypeptide (IAPP), which aggregates in type 2 diabetes (T2D); amyloid beta (Aβ42), whose aggregation causes familial Alzheimer’s disease (AD); and the yeast prion protein Sup35. In IAPP, high-throughput profiling of over 1,600 variants reveals a structured amyloidogenic core, with the NNFGAIL segment being especially sensitive to mutation. This work constitutes the first in vivo mutational atlas of IAPP aggregation, uncovering over 300 variants that accelerate amyloid formation and providing new insights into T2D risk. Building on this framework, I apply intra-molecular genetic interaction profiling, a method that groups variants based on their molecular effects, to Aβ42. This reveals two distinct classes of aggregation-increasing mutations, which also differ in their morphological and structural features. Notably, all known familial Alzheimer’s disease (fAD) variants fall within one class, suggesting a shared pathogenic mechanism. These findings establish this approach as a powerful tool for uncovering mechanistic diversity and functionally classifying disease-linked variants, informing patient stratification and targeted therapeutic strategies. Additionally, I use MAVEs to dissect how mutations in the N-terminal domain of the yeast prion Sup35 control early amyloid formation and prion transmission. Focusing on cross-nucleation, the process where aggregates of one protein variant seed another, I show that the first 69 residues define the minimal segment required. Nucleation is primarily driven by the initial segment of Sup35 N-domain, where mutations strongly disrupt the process, while mutations in the following region are more tolerated. I also identify key “gatekeeper” residues that act as key players in maintaining a cross-nucleation barrier and demonstrate that sequence matching is essential for cross-nucleation but less so for self-seeding within the same sequence (cis-nucleation). Together, these studies provide a high-resolution, comparative view of amyloid nucleation across diverse systems. They showcase how MAVEs enable large-scale quantitative analysis of aggregation-prone proteins, revealing mutational effects and mechanisms missed by traditional methods. This integrative approach advances our understanding of amyloid biology, provides large datasets that can be used by the scientific community to train new models of amyloid formation and variant classification and, finally, can also serve to guide precise, mechanism-based therapies.

# metadata.dc.description.abstract[].value
[cat] Les proteïnes han evolucionat per mantenir-se solubles al medi cel·lular. Tot i això, gairebé totes les proteïnes poden formar agregats sota determinades condicions. Els amiloides són un tipus específic d’agregats proteics, generalment estructurats en forma de fibres altament ordenades, que representen un tret característic comú en, com a mínim, cinquanta malalties humanes. Les mutacions poden influir en el procés d’agregació amiloide, no només modulant la velocitat de la reacció, sinó també determinant l’estructures final que adoptaran els agregats. Desgranar els diversos mecanismes que condueixen a l’agregació proteica ofereix una visió més enllà del model binari habitual, que classifica les variants només segons si acceleren o frenen el procés. L’aplicació de metodologies sistemàtiques a l’estudi a gran escala de l’agregació amiloide permeten identificar no només si les variants afecten aquest procés, sinó de quina manera ho fan, aportant coneixements fonamentals per entendre la progressió de les malalties i pel desenvolupament de teràpies dirigides basades en mecanismes moleculars. Ara per ara, el coneixement dels processos de formació d’amiloide s’ha vist limitat per l’escassetat de dades detallades i les complexitats tènciques associats a l’estudi de l’agregació proteica. Amb l’objectiu de superar aquestes limitacions, en aquesta tesi aplico assaigs multiplexats d’efectes de variants (MAVE, per les sigles en anglès) per investigar sistemàticament la formació d’amiloides en tres proteïnes diferents: el polipèptid amiloide dels illots pancreàtics (IAPP), que es troba en agregats associats a la diabetis tipus 2 (T2D), l’amiloide beta (Aβ42), l’agregació del qual causa formes familiars de la malaltia d’Alzheimer (fAD); i la proteïna prionica de llevat, Sup35. En el cas de l’IAPP, el cribatge d’alt rendiment de més de 1.600 variants revela un nucli amiloide estructurat, on es troba el segment NNFGAIL, particularment sensible a les mutacions. Aquest estudi constitueix el primer mapa mutacional de l’agregació in vivo de l’IAPP, identificant més de 300 variants que acceleren la formació d'amiloide i proporcionant proporcionant noves dades claus per a comprendre el factors de risc associats a la T2D. Paral·lelament, aplico el cribatge d’interaccions genètiques intramoleculars, una metodologia que perment agrupar les variants segons els seus efectes moleculars, a pèptid Aβ42. Les dades derivades d’aquest cribatge revelen dues classes diferenciades de mutacions que incrementen la formació d’amiloide, les quals també es diferencien tant morfològica com estructuralment. Cal destacar que totes les variants conegudes associades a la fAD es troben agrupades dins la mateixa classe, la qual cosa suggereix un mecanisme patogènic compartit. Aquests resultats consoliden aquesta tècnica com una eina valuosa per identificar la diversitat mecanística i classificar funcionalment variants associades a malaltia, amb implicacions en l’estratificació de pacients i el desenvolupament de teràpies personalitzades. Finalment, utilitzo MAVEs per analitzar com les mutacions al domini N-terminal de Sup35 controlen la formació inicial d’amiloides i la transmissió priònica. Centrant-me en la nucleació creuada, el procés mitjançant el qual agregats d’una variant proteica poden induir l’agregació d’una altra variant, demostro que els primers 69 residus defineixen el mínim segment per a que l’agregació creuada de Sup35 tingui lloc. Les dades obtinguides revelen que les mutacions en el segment N-terminal del domini N de Sup35 comprometen la capacitat d’agregació de la proteïna, mentre que les mutacions en la regió C-terminal tenen un efect més moderat. També identifico residus clau per mantenir la barrera de nucleació creuada i demostro que l’identitat de seqüència és fonamental per la nucleació creuada, mentre que en la nucleació de monòmers de la mateixa seqüència. En conjunt, aquests estudis proporcionen una visió comparativa dels mecanismes de agregació amiloide en diferents sistemes. Demostren com els MAVEs permeten una anàlisi quantitativa a gran escala de proteïnes amb tendència a l’agregació, revelant efectes mutacionals i mecanismes que sovint són indetectables amb mètodes tradicionals. Aquest enfocament integrador no només amplia el coneixement fonamental sobre la biologia dels amiloides, sinó que també genera conjunts de dades de gran valor per la comunitat científica, amb aplicacions en l’entrenament de noves eines computacionals per predir la formació amiloide i per la classificació de variants, així com en el disseny de teràpies de precisió basades en els mecanismes moleculars dels processos patològics.

# metadata.dc.rights[].value
cc by-nc-nd (c) Badia Graset, Marta, 2025

# metadata.dc.source[].value
Tesis Doctorals - Facultat - Farmàcia i Ciències de l'Alimentació

# metadata.dc.title[].value
Mechanistic understanding of amyloid nucleation at scale