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不可思議!諾獎(jiǎng)得主David Baker的Binder親和力有多強(qiáng)?

閱讀:92      發(fā)布時(shí)間:2024-10-25
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10月9日,2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予David Baker、Demis HassabisJohn Jumper,以表彰他們?cè)诘鞍踪|(zhì)設(shè)計(jì)以及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)領(lǐng)域做出的杰出貢獻(xiàn)。

 

近年來(lái),AI藥物迅猛發(fā)展,其中,蛋白質(zhì)從頭設(shè)計(jì)無(wú)疑是AI設(shè)計(jì)藥物中的重頭戲與熱點(diǎn)。該技術(shù)不僅能設(shè)計(jì)針對(duì)不可成藥靶點(diǎn)的藥物和自然中不存在的蛋白質(zhì),還大大縮短了藥物研發(fā)的周期。

 

被譽(yù)為“上帝之手”的華盛頓大學(xué)教授David Baker是該領(lǐng)域的佼佼者,發(fā)CNS發(fā)到手軟。當(dāng)然,AI設(shè)計(jì)能力再?gòu)?qiáng),也需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)手段去表征設(shè)計(jì)的蛋白。比如,使用基于生物層干涉技術(shù)(BLI)的Octet® 非標(biāo)記分子互作系統(tǒng)檢測(cè)設(shè)計(jì)的蛋白與靶點(diǎn)的親和力。目前,David Baker課題組已使用Octet® 檢測(cè)蛋白親和力發(fā)表了近80篇文章,其中CNS正刊文章就超過(guò)20篇!(部分文章列表見(jiàn)文末)

 

這里,陳老師就介紹一下他今年發(fā)表的幾篇CNS文章。

 

pM級(jí)別親和力的新冠抑制劑[6]


在當(dāng)時(shí)新冠病毒肆虐時(shí),David Baker課題組用計(jì)算機(jī)軟件設(shè)計(jì)了針對(duì)新冠病毒S蛋白的小蛋白抑制劑,通過(guò)一系列分子進(jìn)化以及生化學(xué)方法檢測(cè)后,大部分的抑制劑的中和新冠病毒活性達(dá)到了幾十pM級(jí)別的IC50,其中一個(gè)蛋白抑制劑達(dá)到11pM的IC50,是當(dāng)時(shí)知道所有新冠抑制劑中最強(qiáng)的!文中進(jìn)行了兩種設(shè)計(jì)路線:

 

方法1:圍繞ACE2與S蛋白結(jié)合的α-螺旋結(jié)構(gòu)域設(shè)計(jì)

方法2:與S蛋白的RBD結(jié)構(gòu)域?qū)觼?lái)設(shè)計(jì)

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圖1. 圖A為方法1示意圖,圖B為方法2示意圖

 

 

技術(shù)路線如下

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圖2. *AHB1親和力高,但是穩(wěn)定性差,通過(guò)AHB1結(jié)構(gòu)再進(jìn)行一次設(shè)計(jì)與篩選,獲得AHB2前體。

 

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圖3. Octet®親和力測(cè)試:第一個(gè)圖是AHB1前體的動(dòng)力學(xué)測(cè)定(μM級(jí)別親和力),第二個(gè)圖是AHB2的動(dòng)力學(xué)測(cè)定(nM級(jí)別親和力)。

 

方法2的第一輪篩選的11個(gè)候選物(LCD1-8前體)的親和力為100nM-2μM,而通過(guò)分子進(jìn)化后的多數(shù)LCB的親和力在1-20nM,其中LCB1,LCB3親和力低于1nM。

 

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圖4. Octet® 親和力測(cè)試:第一個(gè)圖是方法2獲得的11個(gè)候選物的動(dòng)力學(xué)測(cè)定,解離都較快,親和力相對(duì)較低;第二個(gè)圖是親和力成熟后的LCB1親和力測(cè)試(低于1nM親和力)。

 

LCB1也是當(dāng)時(shí)已知中和新冠病毒能力最強(qiáng)的抑制劑。

 

結(jié)合擴(kuò)散模型設(shè)計(jì)出的高親和力蛋白[1]

 

本文結(jié)合擴(kuò)散模型(RF diffusion)和用深度學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)了從頭設(shè)計(jì)合成蛋白質(zhì)的目標(biāo),設(shè)計(jì)成功率提高了兩個(gè)數(shù)量級(jí)。針對(duì)已知的五個(gè)靶標(biāo),僅需不到100個(gè)候選即可達(dá)到納摩爾(nM)級(jí)別的親和力(全部用BLI進(jìn)行檢測(cè))。此外,研究人員還設(shè)計(jì)了一種蛋白與其底物(流感血凝素)的復(fù)合物,并使用冷凍電鏡解析其結(jié)構(gòu)。結(jié)果顯示,冷凍電鏡解析的結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì)的模型幾乎完全一致,證明了該模型的準(zhǔn)確性。為進(jìn)一步驗(yàn)證生成的蛋白是否具有結(jié)合活性,研究人員繼續(xù)使用Octet® 對(duì)這兩種蛋白的結(jié)合進(jìn)行驗(yàn)證。


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圖5. (a-c) 從頭設(shè)計(jì)靶標(biāo)蛋白的結(jié)合蛋白,針對(duì)五個(gè)靶標(biāo),從頭設(shè)計(jì)結(jié)合蛋白,BLI 響應(yīng)信號(hào)值≥陽(yáng)性對(duì)照1/2為候選;(b)RF diffusion成功率高出兩個(gè)數(shù)量級(jí); (d) 親和力最高的結(jié)合物,結(jié)合KD為28nM; (e-h) 結(jié)構(gòu)學(xué)驗(yàn)證。

 

研究團(tuán)隊(duì)表示,RF diffusion是對(duì)目前蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)方法的一次綜合改進(jìn),能夠產(chǎn)生總長(zhǎng)度達(dá)600個(gè)氨基酸殘基的結(jié)構(gòu),其復(fù)雜性和準(zhǔn)確度均超越以往。研究團(tuán)隊(duì)還表示,進(jìn)一步改進(jìn)該方法或能設(shè)計(jì)出復(fù)雜程度更高的全新蛋白質(zhì)。

 

超螺旋配對(duì)的高親和力蛋白

 

針對(duì)內(nèi)在無(wú)序區(qū)的重復(fù)性蛋白和多肽,本文開(kāi)發(fā)了一種基于超螺旋配對(duì)的從頭設(shè)計(jì)蛋白的通用性方法。該方法能以大約 20% 的成功率高效設(shè)計(jì)出多肽結(jié)合蛋白,這些蛋白具備低至皮摩(pM)級(jí)別的高親和力、高特異性、高熱穩(wěn)定性以及高精度。此外,該方法還被證實(shí)可以靶向更廣闊的非重復(fù)性多肽區(qū)域,并可延伸至人源蛋白的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。

這種高親和力、高特異性就是通過(guò)Octet® 來(lái)進(jìn)行檢測(cè)的。


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圖6. 將生物素化的目標(biāo)肽加載到Octet® 生物傳感器上,并和設(shè)計(jì)的binder進(jìn)行結(jié)合解離,紅色矩形框表示相匹配的結(jié)合;可見(jiàn),設(shè)計(jì)的binder與目標(biāo)多肽的良好特異性

 

三位諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)得主幾乎實(shí)現(xiàn)了人類曾經(jīng)認(rèn)為不可能的夢(mèng)想。幾十年前,設(shè)計(jì)全新的蛋白質(zhì)以及預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),被視為無(wú)法完成的任務(wù)。然而在今天,得益于三位科學(xué)家的成果,我們利用人工智能破解了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的密碼,這是一場(chǎng)重大的革命。

無(wú)論哪個(gè)行業(yè)都離不開(kāi)AI,蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)也一樣,盡管蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)的各種模板和命令還在探索階段。但無(wú)論AI從頭設(shè)計(jì)怎么前沿,相互作用親和力還是需要通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證,蛋白也需要表達(dá)純化才能成為最終產(chǎn)品。所以各位實(shí)驗(yàn)室技術(shù)大牛們不用怕失業(yè)啦!

 

Octet® 為什么如此受歡迎呢?

 

Octet® 用于親和力驗(yàn)證的優(yōu)點(diǎn)在于:

 

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非標(biāo)記Direct Binding是趨勢(shì),不需要標(biāo)記和信號(hào)放大,可以更好的保持反應(yīng)物的活性

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快速測(cè)定親和力,提供結(jié)合速率常數(shù)和解離速率常數(shù)更加定量化地表征分子互作

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無(wú)洗滌步驟,可測(cè)弱親和力(解離快)

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寫入了美國(guó)藥典,文章>160,00篇,認(rèn)可度廣

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萬(wàn)金油技術(shù),可以用與檢測(cè)DNA,小分子,蛋白質(zhì)等各種生物分子

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操作簡(jiǎn)便,耗材及維護(hù)成本低

 

 

生物層干涉技術(shù)應(yīng)用文集第三版

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