Science｜AlphaFold2结构指导前瞻性配体发现

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基于结构的库对接在早期配体发现中广泛应用。传统对接依赖晶体学或冷冻电镜获得的实验蛋白质结构，但许多药物靶点缺乏这些实验结构，同源模型因此成为替代选择。深度学习方法如 AlphaFold2（AF2）在蛋白质结构预测方面展示了前所未有的原子精度。AF2数据库涵盖几乎所有潜在治疗靶标，在结构生物学、蛋白质设计、相互作用、靶标预测、功能预测和生物机制等方面表现出显著的实用性。尽管 AF2 结构总体准确，但在配体结合位点建模上的准确性仍存担忧。回顾性研究表明，基于未精炼 AF2 模型的对接在识别已知配体和预测配体姿态方面表现较差，可能低估了 AF2 结构在前瞻性发现新配体方面的潜力。

2024年5月，Science上介绍了一篇题为“AlphaFold2 structures guide prospective ligand discovery”的文章，探索了AF2在新配体发现中的潜力。研究通过将大型库对接到未精炼的σ2和5-HT2A受体的AF2模型中，测试数百种新分子，并将结果与实验结构的对接结果进行比较，以评估AF2模型在配体发现中的实际效果。

评估 AF2 预测

研究选择了σ2受体和5-HT2A受体作为目标，其分别属于不同的蛋白家族。通过DOCK3.8软件进行分子对接，评估AF2模型和实验结构的命中率和亲和力。σ2受体的AF2结构再现了所有正交位点残基的侧链构象，与晶体结构的RMSD值为1.1Å，5-HT2A受体的AF2模型在结合位点残基上的预测表现良好，但存在部分残基的构象差异。

图 1.σ2 受体和 5-HT2A 受体的 AlphaFold2预测结构与实验结构的比较

AF2模型预测的σ2受体结合位点未压缩，与实验结构相比，具有较高的匹配度。对于5-HT2A受体，尽管大多数结合位点残基的预测结果与实验结构相符，但某些关键残基的构象存在显著差异，导致结合位点的体积有所变化。

已知配体与 AF2 结构的回溯对接

研究首先使用DOCK3.8将已知配体与σ2和5-HT2A受体的AF2模型进行对接。结果显示，基于AF2模型的对接在识别已知配体方面表现不佳，尤其是在属性匹配诱饵的回溯富集度上低于实验结构。

在回顾性对接中，AF2模型的σ2受体和5-HT2A受体识别已知配体的能力逊于实验结构。这可能是由于AF2模型在低能构象的高保真性方面有所欠缺，而实验结构能够更准确地捕捉这些构象。

前瞻性对接分析

为了验证AF2模型在前瞻性配体发现中的实际效果，研究团队将相同的超大型库分别对接到σ2受体和5-HT2A受体的AF2模型及其实验结构。对接后从排名靠前的分子中合成并测试了数百个新分子，并比较命中率和配体亲和力。

与 σ2 受体的前瞻性对接分析

图 2.根据 σ2 受体的晶体结构和 AF2 结构进行的前瞻性筛选比较

对σ2受体的前瞻性对接研究显示，基于AF2模型对接的命中率为54%，略高于实验结构对接的51%。尽管AF2模型的正交位点略有缩小，但其对接结果显示了较高的命中率和亲和力。

与5-HT2A受体的前瞻性对接分析

图 3.根据 5-HT2A 受体的 cryoEM 和 AF2 结构进行的前瞻性筛选比较

针对5-HT2A受体的前瞻性对接研究得出了类似的结论。尽管AF2模型在结合位点残基上存在较大构象差异，但对接命中率为26%，与实验结构的23%相当。前17个命中化合物的Ki值介于15到344nM之间。

AF2模型对5-HT2A受体的前瞻性对接显示，尽管结合位点存在一定的构象差异，但整体命中率和亲和力与实验结构相当，且某些情况下，AF2模型甚至优先识别出了新的化学类型。

筛选和功能活性

研究人员筛选了两次对接中的338个分子，确定其功能活性和受体选择性。结果显示，cryoEM对接组中的10个和AF2对接组中的6个化合物是5-HT2A激动剂。进一步测试发现，AF2对接组的激动剂更有效且对5-HT2A受体更具选择性。大多数顶级激动剂偏向Gαq信号转导，而拮抗剂的效力在AF2对接组中较高。

图 4.顶级激动剂对 5-HT2A、5-HT2B 和 5-HT2C 的剂量反应曲线

与 5-HT2A 受体结合的 AF2 衍生配体的 CryoEM 结构

图 5 5-HT2A 受体与利舒利和 Z7757 复合物的结构特征

为了深入研究AF2模型对接发现的激动剂的分子识别基础，研究人员确定了一个新的冷冻电镜（CryoEM）结构。在此结构中，AF2筛选出的一种选择性激动剂Z7757与mini-Gαq复合物结合到5-HT2A受体上（见图5B）。该激动剂与已知的5-HT2A受体激动剂在拓扑结构上几乎没有相似之处。

新的CryoEM结构揭示了选择性激动剂Z7757与5-HT2A受体结合的详细分子识别模式，展示了关键识别和激活残基的相互作用，并验证了AF2模型对接预测的准确性，同时发现了一些关键残基的位置和旋转体差异。

讨论

研究发现，AF2模型在大型文库对接中的表现与实验结构相当，甚至在某些方面更优。特别是在5-HT2A受体上，AF2结构产生的化合物表现出更高的效力和选择性。CryoEM结构验证了AF2结构预测的准确性，展示了AF2模型捕捉到实验结构未揭示的低能态。尽管传统上实验结构被认为更优越，AF2模型在配体发现中仍具有重要潜力。

对σ2和5-HT2A受体的对接结果显示，AF2模型和实验结构的命中率和亲和力相似，甚至在某些情况下更佳。AF2模型能够识别不同于实验结构但同样有效的配体，展示了其在功能性配体发现中的潜力。研究表明，尽管实验结构在回顾性研究中表现更好，但AF2模型在前瞻性研究中同样出色。

然而，研究主要针对配体结合位点与实验结构接近的靶标，未探讨差异较大的情况。高pLDDT得分可能有助于筛选更适合配体发现的AF2结构。对映体混合物测试可能影响了功能配体的命中率，需要进一步研究纯对映体的效果。未来的工具如RoseTTAFold All-Atom和AlphaFold Latest可能改进大库对接模型。

供稿 | 徐艺然

责编 | 囡囡

设计 / 排版 | 可洲 王婧曈

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原文链接

https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.adn6354

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