基于AlphaFold的环肽结构预测和设计
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环肽作为一类重要的生物活性分子，在药物研发和生物医学研究中具有巨大的潜力。它们独特的环状结构使其具有更高的稳定性、更优异的渗透性能和更长的半衰期，同时由于缺少游离的末端，环肽对外切蛋白酶和肽酶也更具抵抗力。然而，环肽的结构预测和设计一直面临着挑战，因为其结构与传统的蛋白质存在显著差异，且目前缺乏有效的计算方法。在此之前，David Baker组开发了基于kinetic closure算法和Rosetta序列设计的方法，但是这种方法计算成本过高，因为它需要对环肽结构主干和序列进行大量的循环采样。
为了克服环肽结构预测和设计的难题，2023年，来自华盛顿大学的Gaurav Bhardwaj和来自哈佛大学的Sergey Ovchinnikov发布了一种名为 AfCycDesign 的新方法。该方法基于 AlphaFold 深度学习网络，通过修改其相对位置编码，引入了循环约束，使其能够识别和预测环肽的结构。该方法展现出了很好的从单个环肽序列预测天然结构的能力，在环肽序列设计和从头设计上也展现出了良好的性能。
基于AlphaFold的环肽结构预测
AlphaFold 是一种基于深度学习的蛋白质结构预测工具，在蛋白质结构预测领域取得了突破性的进展。然而，传统的 AlphaFold 网络无法直接应用于环肽，因为其无法识别环状结构。为了解决这个问题，作者对 AlphaFold 网络的相对位置编码进行了修改，引入了循环约束，使其能够识别和预测环肽的结构（图1A）。
图1. AfCycDesign的环肽相对位置编码和结构预测效果
作者首先在PDB数据库中随机挑选的环肽序列上进行了测试。这些初始测试的结果表明，模型正确预测了这些序列的“首”“尾”残基连接和它们的几何形状，环肽结构的其余部分中也没有产生扭曲（图2A）。接下来，他们改变了环肽相对位置编码的“假起点”，发现所有37个循环排列序列的输出结构非常相似（图2B）。
图2. AfCycDesign正确预测了环化，并且对于序列的循环排列具有不变性
作者使用 AfCycDesign 对 80 个已知环肽的结构进行了预测，并与实验结构进行了比较。结果显示，AfCycDesign 能够准确预测这些环肽的结构，与实验结构相比，RMSD 中位值为 1.13 Å，pLDDT 中位值为 0.88。这表明 AfCycDesign 具有很高的预测精度，可以有效地识别和预测环肽的结构（图1B）。
环肽序列设计
除了结构预测，AfCycDesign 还可以用于环肽序列的设计。作者使用之前提到的Rosetta环肽设计方法生成了457,615个骨架，并根据氨基酸的空间扭转将它们聚成29,249个类。作者首先挑选了其中一个含有13个氨基酸的骨架，使用AfCycDesign进行了序列设计（图3B），并使用高分辨率X射线确定了它的结构。结果表明，与Rosetta设计方法得到的序列相比（图3A），虽然在序列上有很大的不同（二者只有一个丙氨酸相同），但是AfCycDesign设计的序列具有更大的折叠吉布斯自由能差，其与实验结构的Cα RMSD仅为0.2 Å（图3C）。
图3. 使用AfCycDesign进行序列设计
进而，作者使用 AfCycDesign 对 3274 个独特的 13 肽环肽骨架进行了序列设计，并与传统的 Rosetta 序列设计方法进行了比较。结果显示，AfCycDesign 设计的序列具有更高的 pLDDT 值和更强的折叠倾向（图3D），表明 AfCycDesign 可以设计出具有更高稳定性和功能的环肽。
环肽从头设计
除了结构预测和序列设计，AfCycDesign 还可以用于环肽的从头设计。作者使用 AfCycDesign 对 7-13 肽环肽进行了从头幻想设计，并获得了 10,681 个具有很高 pLDDT 值和折叠倾向的设计模型。这些设计模型具有丰富的结构多样性，包括不含二硫键的大环肽。作者通过实验验证了其中七个设计结构的准确性，它们与X射线晶体结构的Cα RMSD都小于1 Å（图4）。
图4. 部分AfCycDesign从头设计的11-13mer的环肽
总结
AfCycDesign 作为一种强大的环肽结构预测和设计工具，它将循环相对位置编码合并到 AlphaFold 网络中，并利用它来进行环肽序列的结构预测、重新设计天然和设计的环肽主链上的氨基酸序列以及从头生成具有不同序列、大小和拓扑结构的新型环肽。它具有广泛的应用前景，可用于药物研发、蛋白质功能研究和材料科学。未来，作者计划将 AfCycDesign 应用于环肽配体设计，并将其与其他深度学习技术相结合，开发更强大的环肽设计工具。相信随着 AfCycDesign 的发展，环肽将在药物研发和生物医学研究中发挥更大的作用。
供稿 | 许乙
责编 | 囡囡
设计 / 排版 | 可洲 雨萱
微信号：FRCBS-THU
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原文链接
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.02.25.529956v1
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