新火種
2023-12-26 
有史以來最高互作強度，華盛頓大學DavidBaker團隊用AI工具產生具有非凡結合強度的蛋白質
編輯 | 蘿卜皮
多肽的研究對于藥物開發、疾病檢測和環境監測具有重大意義。許多肽激素在結合其受體后形成 α 螺旋，對其敏感的檢測方法可能有助于更好的疾病臨床管理。
從頭蛋白質設計現在可以生成對結構化蛋白質具有高親和力和特異性的結合物。然而，蛋白質和具有螺旋傾向的短肽之間的相互作用的設計是一個尚未解決的挑戰。
華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所的科學家們人工智能驅動的生物技術來應對這些挑戰。他們使用人工智能軟件創建了蛋白質分子，這些蛋白質分子以極高的親和力和特異性與各種具有挑戰性的生物標志物（包括人類激素）結合。
值得注意的是，科學家們在計算機生成的生物分子與其目標之間實現了有史以來最高的相互作用強度。
華盛頓大學醫學生物化學教授、霍華德休斯醫學研究所研究員 David Baker 強調了該方法的潛在影響：「產生具有如此高結合親和力和特異性的新型蛋白質的能力開辟了從新疾病治療到先進診斷的可能性世界。」
該研究以「De novo design of high-affinity binders of bioactive helical peptides」為題，于 2023 年 12 月 18 日發布在《Nature》。
肽類激素，如甲狀旁腺激素 (PTH)、神經肽 Y (NPY)、胰高血糖素 (GCG) 和促胰液素 (SCT)，在與其受體結合后采用 α 螺旋結構，是臨床護理和生物醫學研究中公認的生物標志物，在人類生物學中發揮著關鍵作用。
Baker 實驗室的 Preetham Venkatesh 解釋說：「如今有許多疾病難以治療，因為檢測體內的某些分子非常具有挑戰性。作為診斷工具，設計的蛋白質可能會提供比抗體更具成本效益的替代品。」
科學家對它們的靈敏和特異性定量非常感興趣，目前這種定量依賴于需要大量資源來生成的抗體，可能難以以高親和力生產，并且通常穩定性和重現性都不太理想。抗體的環介導的相互作用表面并不是特別適合延伸螺旋肽的高特異性結合——幾乎所有抗肽抗體都以非螺旋構象結合其靶標。
肽結合蛋白的設計的挑戰性
設計的蛋白質可以在大腸桿菌中輕松高產、低成本地生產，并且具有非常高的穩定性，然而，以高親和力和特異性結合螺旋肽的蛋白的設計仍然是一個突出的挑戰。肽結合蛋白的設計具有挑戰性，原因有兩個。
第一，設計用于結合折疊蛋白的蛋白質，例如皮摩爾親和力超穩定的 50-65 殘基微型結合劑，具有適合結合剛性凹目標的形狀，但不適合支撐延伸的肽。螺旋肽可以很容易地結合形成卷曲的線圈組件，并且這一原理已被用來設計鈣調蛋白肽的結合劑，但由于大量暴露的疏水表面，卷曲螺旋亞基通常在沒有結合伴侶的情況下自締合，從而大大降低了有效的靶標結合親和力。
第二，肽具有較少的相互作用殘基，并且在分離時通常部分或完全非結構化。因此，將肽構建成特定構象可能會產生熵成本，這會損害有利的締合自由能。在設計與延伸的 β 鏈結構和聚脯氨酸 II 構象結合的肽方面已經取得了進展，使用蛋白質側鏈與肽主鏈相互作用；然而，由于 α 螺旋肽內部有大量主鏈-主鏈氫鍵，這種相互作用不能在 α 螺旋肽上發生。
新的解決方案
Baker 實驗室成員 Susana Vazquez-Torres、Preetham Venkatesh 和 Phil Leung 領導的團隊，正著手創建能夠與胰高血糖素、神經肽 Y、甲狀旁腺激素和其他螺旋肽靶標結合的蛋白質。該團隊提出了一種使用 RFdiffusion（一種用于創建新蛋白質形狀的生成模型）與序列設計工具 ProteinMPNN 結合的新方法。
研究人員通過擴展 RFdiffusion 從而使綁定器設計能夠適應更靈活的目標，并通過連續的噪聲和去噪（部分擴散）來細化輸入結構模型，皮摩爾親和力結合劑可以通過其他方法生成的細化設計來生成螺旋肽靶標，或者完全從隨機噪聲分布開始。
目前為止，這些是針對任何蛋白質或小分子靶標的最高親和力設計的結合蛋白，通過計算直接生成，無需任何實驗優化。RFdiffusion 設計能夠通過質譜法富集并隨后檢測甲狀旁腺激素和胰高血糖素，并構建基于生物發光的蛋白質生物傳感器。設計構象可變靶點的結合劑以及通過部分擴散優化天然和設計蛋白質的能力應該具有廣泛的用途。
「我們正在見證蛋白質設計的激動人心的時代，先進的人工智能工具正在加速蛋白質活性的改善。這一突破將重新定義生物技術的前景。」 Vazquez-Torres 指出。
該團隊與哥本哈根大學的 Joseph Rogers 實驗室和華盛頓大學醫學院的 Andrew Hoofnagle 實驗室合作，進行了實驗室測試以驗證他們的生物設計方法。質譜法用于檢測與人血清中低濃度肽結合的設計蛋白質，從而證明了靈敏且準確的疾病診斷的潛力。
此外，盡管高溫等惡劣條件，這些蛋白質仍保留了其靶標結合能力，這是實際應用的一個關鍵屬性。
為了進一步展示該方法的潛力，研究人員將高親和力甲狀旁腺激素結合劑集成到生物傳感器系統中，并在含有目標激素的樣品中實現了生物發光信號增加 21 倍。這種與診斷設備的集成展示了人工智能生成蛋白質的直接實際應用。
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