AI设计靶向G蛋白偶联受体的迷你蛋白开关

G蛋白偶联受体

图片来源:Juan Gaetner/ Getty Images / Science Photo Library

很多科学家最早是在早期生物学教材中细胞膜上的环状示意图里首次接触到G蛋白偶联受体(G protein-coupled receptors, GPCRs)。这一简单图示掩盖了该受体家族的复杂性:目前已证实该家族调控视觉、嗅觉、激素感知以及无数临床药物的作用效应。尽管GPCR在生理活动中处于核心地位,但设计可精准开启或关闭GPCR功能的分子,始终是药物发现领域长期未能突破的核心挑战之一。

由华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所与Skape Bio公司联合主导的一项新研究表明,人工智能驱动的从头(de novo)蛋白质设计技术终于攻克了这一难题。该成果近期发表于《自然》(Nature),研究显示经计算设计的迷你蛋白——长度不足100个氨基酸的紧凑蛋白——可经工程化改造,以高亲和力、高效力、高选择性激活或阻断GPCR功能。论文标题为《靶向G蛋白偶联受体的迷你蛋白从头设计》。

研究团队开发了一套设计策略,可构建能嵌入GPCR信号调控相关的深柔性结合口袋的迷你蛋白。这类结合口袋的构象会随受体激活/失活状态发生动态变化,是传统生物制剂难以靶向的难点。通过设计可识别受体特定构象状态的分子,研究团队制备得到了瘙痒、疼痛相关受体的激动剂,以及与癌症、糖尿病/肥胖等代谢疾病、偏头痛相关受体的拮抗剂。

GPCR结合迷你蛋白示意图

计算机设计的微小蛋白(粉色)嵌入细胞表面GPCR(蓝色)的深结合口袋(插图),从而实现对细胞信号通路的开关调控。[图片来源:Edin Muratspahić/华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所]

“蛋白质设计是将我们对蛋白质折叠规律的认知反向应用的过程:即探索能否在人工智能计算的辅助下,构建出可按预设方式结合靶标的全新蛋白质。”本研究通讯作者、蛋白质设计研究所所长、华盛顿大学医学院生物化学教授、霍华德·休斯医学研究所研究员David Baker博士表示,“本论文展示了我们可针对不同GPCR重复实现这一目标,利用GPCR的动态构象变化实现对其功能的激活或抑制。”

5种设计所得迷你蛋白的冷冻电镜结构与计算模型高度吻合,验证了该设计流程的准确性。研究人员介绍,在一项小鼠实验中,一种设计得到的趋化因子受体拮抗剂动员造血干祖细胞的水平与临床在用药物相当,但副作用更少。

本研究第一作者Edin Muratspahić博士表示,验证的关键时刻来自设计分子实现了结合以外的功能:“看到计算设计的迷你蛋白不仅可以结合GPCR,还能真正调控活细胞内的GPCR信号传导,对我而言是具有里程碑意义的时刻。”

该研究报道的第二项重大突破是一种高通量“受体分流”筛选系统,可直接在活的人源细胞中评估数万个设计蛋白的功能。传统GPCR筛选通常需要对受体进行纯化或稳定化处理,这类操作可能会改变受体的天然信号传导行为。而新系统可使受体保留在天然膜环境中,在提升筛选效率的同时保证了生物学相关性。

Skape Bio联合创始人、本研究通讯作者Christoffer Norn博士表示,该研究为GPCR配体的全计算设计提供了完整路线图。

目前Skape Bio已开始调整应用该论文描述的方法,探索参与代谢、炎症、神经通路的GPCR靶点,这些领域的传统药物发现工作往往难以取得突破。


专业注释

  1. 从头(de novo)蛋白质设计:不依赖天然序列,完全基于规则设计全新蛋白的技术
  2. 冷冻电镜:可解析生物大分子高分辨率三维结构的核心技术

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