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          不可思議!諾獎得主David Baker的Binder親和力有多強?

          閱讀:67      發(fā)布時間:2024-10-25
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          10月9日,2024年諾貝爾化學(xué)獎授予David Baker、Demis HassabisJohn Jumper,以表彰他們在蛋白質(zhì)設(shè)計以及蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測領(lǐng)域做出的杰出貢獻。

           

          近年來,AI藥物迅猛發(fā)展,其中,蛋白質(zhì)從頭設(shè)計無疑是AI設(shè)計藥物中的重頭戲與熱點。該技術(shù)不僅能設(shè)計針對不可成藥靶點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)計能力再強,也需要通過實驗手段去表征設(shè)計的蛋白。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)計的蛋白與靶點的親和力。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級別親和力的新冠抑制劑[6]


          在當(dāng)時新冠病毒肆虐時,David Baker課題組用計算機軟件設(shè)計了針對新冠病毒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到了幾十pM級別的IC50,其中一個蛋白抑制劑達到11pM的IC50,是當(dāng)時知道所有新冠抑制劑中最強的!文中進行了兩種設(shè)計路線:

           

          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

          方法2:與S蛋白的RBD結(jié)構(gòu)域?qū)觼碓O(shè)計

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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AHB1結(jié)構(gòu)再進行一次設(shè)計與篩選,獲得AHB2前體。

           

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          圖3. Octet®親和力測試:第一個圖是AHB1前體的動力學(xué)測定(μM級別親和力),第二個圖是AHB2的動力學(xué)測定(nM級別親和力)。

           

          方法2的第一輪篩選的11個候選物(LCD1-8前體)的親和力為100nM-2μM,而通過分子進化后的多數(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® 親和力測試:第一個圖是方法2獲得的11個候選物的動力學(xué)測定,解離都較快,親和力相對較低;第二個圖是親和力成熟后的LCB1親和力測試(低于1nM親和力)。

           

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

           

          結(jié)合擴散模型設(shè)計出的高親和力蛋白[1]

           

          本文結(jié)合擴散模型(RF diffusion)和用深度學(xué)習(xí)算法,實現(xiàn)了從頭設(shè)計合成蛋白質(zhì)的目標(biāo),設(shè)計成功率提高了兩個數(shù)量級。針對已知的五個靶標(biāo),僅需不到100個候選即可達到納摩爾(nM)級別的親和力(全部用BLI進行檢測)。此外,研究人員還設(shè)計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)計的模型幾乎完全一致,證明了該模型的準確性。為進一步驗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)合進行驗證。


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          圖5. (a-c) 從頭設(shè)計靶標(biāo)蛋白的結(jié)合蛋白,針對五個靶標(biāo),從頭設(shè)計結(jié)合蛋白,BLI 響應(yīng)信號值≥陽性對照1/2為候選;(b)RF diffusion成功率高出兩個數(shù)量級; (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)驗證。

           

          研究團隊表示,RF diffusion是對目前蛋白質(zhì)設(shè)計方法的一次綜合改進,能夠產(chǎn)生總長度達600個氨基酸殘基的結(jié)構(gòu),其復(fù)雜性和準確度均超越以往。研究團隊還表示,進一步改進該方法或能設(shè)計出復(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)計出多肽結(jié)合蛋白,這些蛋白具備低至皮摩(pM)級別的高親和力、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® 來進行檢測的。


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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)計的binder進行結(jié)合解離,紅色矩形框表示相匹配的結(jié)合;可見,設(shè)計的binder與目標(biāo)多肽的良好特異性

           

          三位諾貝爾化學(xué)獎得主幾乎實現(xiàn)了人類曾經(jīng)認為不可能的夢想。幾十年前,設(shè)計全新的蛋白質(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。

          無論哪個行業(yè)都離不開AI,蛋白質(zhì)設(shè)計也一樣,盡管蛋白質(zhì)設(shè)計的各種模板和命令還在探索階段。但無論AI從頭設(shè)計怎么前沿,相互作用親和力還是需要通過實驗進行驗證,蛋白也需要表達純化才能成為最終產(chǎn)品。所以各位實驗室技術(shù)大牛們不用怕失業(yè)啦!

           

          Octet® 為什么如此受歡迎呢?

           

          Octet® 用于親和力驗證的優(yōu)點在于:

           

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

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          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

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          無洗滌步驟,可測弱親和力(解離快)

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          寫入了美國藥典,文章>160,00篇,認可度廣

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          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

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          操作簡便,耗材及維護成本低

           

           

          生物層干涉技術(shù)應(yīng)用文集第三版

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          下載文檔

           

           

           

           

           

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