10月9日，2024年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)授予David Baker、Demis Hassabis和John Jumper，以表彰他們在蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)以及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域做出的杰出貢獻(xiàn)。

近年來，AI藥物迅猛發(fā)展，其中，蛋白質(zhì)從頭設(shè)計(jì)無疑是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)能力再強(qiáng)，也需要通過實(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® 檢測蛋白親和力發(fā)表了近80篇文章，其中CNS正刊文章就超過20篇！(部分文章列表見文末)

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)了針對新冠病毒S蛋白的小蛋白抑制劑，通過一系列分子進(jìn)化以及生化學(xué)方法檢測后，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。

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）。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® 對這兩種蛋白的結(jié)合進(jìn)行驗(yàn)證。

研究團(tuán)隊(duì)表示，RF diffusion是對目前蛋白質(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)。

超螺旋配對的高親和力蛋白

針對內(nèi)在無序區(qū)的重復(fù)性蛋白和多肽，本文開發(fā)了一種基于超螺旋配對的從頭設(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Octet® 來進(jìn)行檢測的。

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)為不可能的夢想。幾十年前，設(shè)計(jì)全新的蛋白質(zhì)以及預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，被視為無法完成的任務(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，這是一場重大的革命。

無論哪個(gè)行業(yè)都離不開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:

 

非標(biāo)記Direct Binding是趨勢，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

快速測定親和力，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

無洗滌步驟，可測弱親和力（解離快）

寫入了美國藥典，文章>160,00篇，認(rèn)可度廣

萬金油技術(shù)，可以用與檢測DNA，小分子，蛋白質(zhì)等各種生物分子

操作簡便，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》