編輯 |蘿蔔皮。
多肽研究對藥物開發、疾病檢測和環境監測具有重要意義。 許多肽激素在與受體結合後形成螺旋，其敏感性的檢測方法可能有助於更好地對疾病進行臨床管理。
從頭蛋白質設計現在能夠生成對結構蛋白具有高親和力和特異性的偶聯物。 然而，設計具有螺旋傾向的蛋白質和短肽之間的相互作用是乙個未解決的挑戰。
華盛頓大學醫學院蛋白質設計研究所的科學家們正在與人工智慧驅動的生物技術合作，以應對這些挑戰。 他們使用人工智慧軟體創造了與各種具有挑戰性的生物標誌物（包括人類激素）結合的蛋白質分子，具有極高的親和力和特異性。
值得注意的是，科學家們在計算機生成的生物分子與其靶標之間實現了有史以來最高強度的相互作用。
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D**id Baker強調了這種方法的潛在影響：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闢了從新疾病到高階診斷的可能性世界。 」
該研究題為De Novo Design of High-Affinity Binders of Bioactive Helical Peptides，於2024年12月18日發表在《自然》雜誌上。
肽類激素，如甲狀旁腺激素（PTH）、神經肽Y（NPY）、胰高血糖素（GCG）和分泌刺激素（SCT）等，在與受體結合後呈螺旋結構，是臨床護理和生物醫學研究中公認的生物標誌物，在人類生物學中發揮著關鍵作用。
Baker Labs 的 Preetham Venkatesh 解釋說：今天有許多疾病很難**，因為檢測體內的某些分子非常具有挑戰性。 作為診斷工具，設計的蛋白質可以提供更具成本效益的抗體替代品。 」
科學家們對它們的靈敏度和特異性非常感興趣，目前依靠資源密集型抗體來產生抗體，很難以高親和力生產，並且通常具有不太理想的穩定性和可重複性。 抗體的環介導的相互作用表面不是特別適合延伸螺旋肽的高度特異性結合——幾乎所有抗肽抗體都以非螺旋構象與其靶標結合。
肽結合蛋白的設計具有挑戰性
所設計的蛋白質可以很容易地在大腸桿菌中生產，具有高產量、低成本和非常高的穩定性，然而，設計具有高親和力和特異性的結合螺旋肽的蛋白質仍然是乙個突出的挑戰。 肽結合蛋白的設計具有挑戰性，原因有二。
首先，設計用於結合摺疊蛋白質的蛋白質，例如具有超穩定皮摩爾親和力的 50-65 個殘基微型結合劑，其形狀適合結合剛性凹面靶標，但不適合支援延伸的肽。 螺旋肽可以很容易地與捲曲形成的捲曲元件結合，這一原理已被用於設計鈣調蛋白肽的結合劑，但由於大量暴露的疏水表面，捲曲的螺旋亞基往往在沒有結合夥伴的情況下自締合，大大降低了有效靶標結合親和力。
其次，肽的相互作用殘基較少，並且在分離時通常部分或完全無結構。 因此，將肽構建到特定構象可能會產生熵成本，這可能會損害有利的締合自由能。 在設計與延伸鏈結構和聚脯氨酸II構象結合的肽方面取得了進展，使用蛋白質側鏈與肽骨架相互作用; 然而，由於螺旋肽內部存在大量的骨架-骨架氫鍵，這種相互作用不會發生在螺旋肽上。
新解決方案
由貝克實驗室成員Susana Vazquez-Torres，Preetham Venkatesh和Phil Leung領導的團隊正在努力創造與胰高血糖素，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的新方法，RFDIFFUSION是一種用於建立新蛋白質形狀的生成模型，並結合了序列設計工具ProteinMPNN。
研究人員可以通過擴充套件RFDIFFUSION來細化輸入結構模型，使Binder設計能夠適應更靈活的目標，並通過連續雜訊和去噪（部分擴散）來細化輸入結構模型，並且皮摩爾親和Binder可以通過其他方法生成的精細設計生成螺旋肽靶，或者完全從隨機雜訊分布開始。
到目前為止，這些一直是為任何蛋白質或小分子靶標的最高親和力而設計的結合蛋白，並且無需任何實驗優化即可直接計算生成。 RFDIFFfusion 設計能夠通過質譜法富集和隨後檢測甲狀旁腺激素和胰高血糖素，並構建基於生物發光的蛋白質生物感測器。 為構象可變靶標設計偶聯物的能力以及通過部分擴散優化天然和工程蛋白的能力應該具有廣泛的用途。
我們正在見證乙個激動人心的蛋白質設計時代，先進的人工智慧工具加速了蛋白質活性的改善。 這一突破將重新定義生物技術的未來。 巴斯克斯-托雷斯指出。
該團隊與哥本哈根大學的約瑟夫·羅傑斯（Joseph Rogers）實驗室和華盛頓大學醫學院的安德魯·霍夫納格爾（Andrew Hoofnagle）實驗室合作，進行實驗室測試以驗證他們的生物設計方法。 質譜法用於檢測人血清中與低濃度肽結合的工程蛋白，證明了靈敏和準確疾病診斷的潛力。
此外，這些蛋白質在高溫等惡劣條件下仍能保持其靶標結合能力，這是實際應用的關鍵屬性。
為了進一步證明這種方法的潛力，研究人員將高親和力甲狀旁腺激素結合劑整合到生物感測器系統中，並在含有目標激素的樣品中實現了生物發光訊號增加21倍。 這種與診斷裝置的整合展示了人工智慧生成蛋白質的直接實際應用。
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