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Science丨深井之外:合成共進化揭示“不可成藥”表面的真相

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編譯丨酶美

在藥物研發(fā)的世界里,我們常常成為自身成功的犧牲品。數(shù)十年來,該領域一直專注于 “ 低垂的果實 ” :即蛋白質(zhì) 天然用于 溝通的深邃、明確的凹槽和界面。這些位點具有高度的 “ 可成藥性 ” ,因為大自然已耗費數(shù)百萬年對它們進行精煉以吸引配體。但當我們審視蛋白質(zhì)的其余部分時,情況又如何呢?大多數(shù)蛋白質(zhì)表面是 “ 沉默的 ”—— 這些生物物理荒漠似乎抗拒任何結(jié)合的嘗試。

近日, Science 發(fā)表了來自斯坦福大學K. Christopher Garcia團隊的研究:

Structural ontogeny of protein-protein
interactions
。 為了解決這個 “ 可成藥性危機 ” , 研究團隊采用了 一種回望過去的方法。利用一個合成共進化平臺,研究扮演了一臺時間機器,得以觀察蛋白質(zhì)相互作用從無到有的結(jié)構發(fā)生過程。通過強制相互作用在從未打算結(jié)合的原始表面上形成,開始繪制復合物如何誕生的規(guī)則圖譜。


天然結(jié)合 存在于深井;合成結(jié)合則如 “ 鋸齒 ”

研究通過選擇概率模型提取出的最驚人發(fā)現(xiàn),在于能量景觀的幾何形狀。天然的蛋白質(zhì)界面,如 Z 結(jié)構域與其天然親和體結(jié)合物之間的保守相互作用,其特點是存在一個單一的、深邃的能量井。這迫使兩個蛋白質(zhì)形成剛性、固定的幾何結(jié)構。

相比之下,當強制相互作用在沉默表面上形成時,能量景觀轉(zhuǎn)變?yōu)?“ 多個可及性相當?shù)木泊?” 的格局。景觀不再是一個深坑,而是呈現(xiàn)出 “ 鋸齒 ” 狀。量化證據(jù)清晰明了:天然界面的能隙比合成界面大 2.6 倍 —— 分別為 4.7 千卡 / 摩爾和僅 1.8 千卡 / 摩爾。這些合成界面由一系列低親和力、棘輪般的對接模式所 介 導。這表明,當新的相互作用誕生時,它最初是可塑且靈活的,能夠在幾種不同取向之間轉(zhuǎn)換,而非被鎖定在一個位置。 作者認為: “ 替代表面具有淺的能量景觀,不利于緊密結(jié)合,這很可能源于進化的反選擇。 ”

“ 不可成藥 ” 表面乃蓄意的進化防御

研究 數(shù)據(jù)提出了一個 provocative 的假說:所謂的 “ 不可成藥 ” 表面并非僅僅是 “ 運氣不好 ” 或未經(jīng)精煉。它們很可能在億萬年間受到了主動的反選擇,以避免非特異性相互作用。

如果每個蛋白質(zhì)表面都具 “ 粘性 ” ,細胞內(nèi)部將成為一個擁塞、功能紊亂的混亂之地。為防止這種情況,進化已將這些表面的生物物理 “ 禁止入內(nèi) ” 標志硬性編碼,使它們變得平滑,以確保其擁有淺薄的能態(tài)景觀。 那么 針對這些區(qū)域設計藥物 , 不僅在尋找一把丟失的鑰匙;還在與歷經(jīng)數(shù)百萬年進化壓力加固的防御性架構作斗爭。

REI 與 “ 立足點 ” :鏈間上位性如何協(xié)商對接

一個新的相互作用究竟是如何在一個被訓練成沉默的表面上開始的? 作者 利用 REI (平均上位性重要性比率)對此進行了分析。該度量衡量的是鏈間(配體 - 靶標之間) 相互作用與鏈內(nèi) (蛋白質(zhì)內(nèi)部穩(wěn)定性)相互作用的相對貢獻。

研究 發(fā)現(xiàn),從頭復合物的形成需要優(yōu)先級的顯著轉(zhuǎn)變: 1 ) 早期選擇(建立立足點) :在初始階段,鏈間上位性是主要驅(qū)動力。 REI 值很高,因為兩個蛋白質(zhì)必須首先 “ 協(xié)商 ” ,就對接模式達成一致。 2 ) 親和力成熟(內(nèi)部優(yōu)化) :一旦立足點確立,重點便發(fā)生轉(zhuǎn)移。隨著蛋白質(zhì)開始優(yōu)化自身內(nèi)部幾何結(jié)構以鎖定和穩(wěn)定新界面, REI 值系統(tǒng)性降低。

與天然復合物不同 —— 因其對接模式已 “ 解決 ” 而維持著平衡的上位性比率 —— 合成復合物必須先優(yōu)先考慮蛋白質(zhì)間的 “ 握手 ” ,之后才能微調(diào)其內(nèi)部結(jié)構。

“ 種子 ” 概念 —— 一個接觸點主宰一切

通過解 構這些 演化軌跡, 研究 識別出了 “ 種子 ” 序列 —— 即充當結(jié)合首發(fā)哨兵的原始接觸點。在模型中,一個序列要符合種子的資格,必須滿足三個嚴格標準: 微弱但可檢測的結(jié)合、對其目標能量井的高度排他性,以及對最終復合物的高貢獻度。

團隊 的分析 找到 了作為這些 穩(wěn)定錨點的 特定殘基對:

* F45A–F33B 相互作用(其中 ‘A’ 和 ‘B’ 表示 Z-A 和 Z-B 蛋白鏈)錨定了 A7B3 復合物。

* V14A–V47B 相互作用充當了 A1B1 復合物的哨兵。

這些特定殘基有效地決定了相互作用的命運,縮小了可能的對接模式范圍,并引導其余突變趨向一個穩(wěn)定的取向。

極端可塑性 ——90 度旋轉(zhuǎn)

研究 在合成復合物中發(fā)現(xiàn)的結(jié)構多樣性令人震驚。由于這些原始表面 不 受困于深邃的能量井,它們得以自由探索截然不同的取向。更令人驚訝的是,盡管僅使用了由五種氨基酸(甲硫氨酸、苯丙氨酸、亮氨酸、異亮氨酸和纈氨酸)組成的有限疏水庫,這種多樣性依然存在。

他們 觀察到序列 簇 探索的取向變化幅度高達 91.1° 。有趣的是,這些復合物保持著單向極性 —— 頗像時鐘的指針 —— 從未采用反向取向。 A7 蛋白是這種適應性的典型例子,它展示了雙重特異性。它能以相似的親和力同時結(jié)合 B3 和 B7 配體,但實現(xiàn)方式是通過將其對接模式旋轉(zhuǎn)超過 50 度以適應不同的伴侶。這種 “ 對接可塑性 ” 是早期進化適應性的一個標志,而在剛性、天然的界面中幾乎完全缺失。

AI 驅(qū)動設計的新圖譜

這些數(shù)據(jù)為下一代 AI 模型搭建了一座關鍵的橋梁。目前,像 AlphaFold 和 ProteinMPNN 這類工具,基本上是在 “PDB 贏家數(shù)據(jù)庫 ”—— 即那些已 達到深能量 井的天然進化蛋白質(zhì) —— 上訓練的。因此,它們常常難以預測或設計針對 “ 原始 ” 表面的結(jié)合物,因為它們?nèi)鄙?“ 失敗者 ” 和 “ 初學者 ” 的圖譜。

通過使用 Frame2seq 逆折疊模型,在這些 “ 鋸齒 ” 狀能量景觀上繪制序列 - 結(jié)構兼容性圖譜, 研究 能夠開始教導 AI 關于淺能量井的規(guī)則。不再局限于尋找天然口袋;現(xiàn)在 也 可以識別在蛋白質(zhì) “ 沉默 ” 表面上 “ 拓殖 ” 所需的 “ 種子 ” 。

如果我們現(xiàn)在能夠繪制沉默表面的鋸齒狀景觀圖,那么,真的存在 “ 不可成藥 ” 的蛋白質(zhì)嗎?還是說,我們一直以來只是在錯誤類型的能量井中尋找答案?

https://doi.org/10.1126/science.adx6931

制版人: 十一

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