合作成果荣登顶级期刊 —— XtalCryo™ 有效辅助药物设计的结构确证
用于药物设计的结构确证，远不止“解个结构”那么简单。
蛋白质靶点三维结构是基于结构药物设计的基础，也是了解药物作用机制的重要手段之一。冷冻电子显微镜技术的发展为结构生物学研究带来了前所未有的突破，但开展药物设计通常要求对蛋白质柔性结构特征和动态行为的捕获，且有赖于对结合口袋内外复杂微环境的精准分析，因此解析后的三维结构仍依赖精确的动力学模拟技术进行优化。
2022 年 5 月 13 日，Nature Communications 在线发表了晶泰科技与北京大学未来技术学院分子医学研究所、生命科学联合中心、国家生物医学成像中心陈雷研究组合作的题为 “Structural identification of vasodilator binding sites on the SUR2 subunit” 的研究论文[1]。在此项研究中，陈雷研究组解析了 KATP 通道（ATP 敏感钾离子通道）SUR2 亚基与两种血管扩张剂 ( P1075和Lev ) 复合物的高分辨结构；晶泰科技运用分子动力学模拟、专利性自由能微扰计算 XFEP 以及分子对接等技术对电镜结果进行优化，预测出电子云图谱未观察到的、配体与靶点的最佳结合构象。不仅辅助提升冷冻电镜结构解析的准确度，为充分了解小分子药物作用机制、开发新一代药物提供了精准结合位点的基础作用。
为什么研究KATP通道
KATP 通道基因突变可导致新生儿糖尿病、先天性高胰岛素血症等一系列疾病，以 KATP 通道为靶点的多种药物小分子已批准应用于临床疾病治疗，包括NN414（替芬那嗪）、Levcromakalim (Lev) 和 P1075 等 KATP 通道开放剂（KCO）。然而这些血管扩张剂是如何结合并激活 KATP 通道，其结合口袋、结合位点及最佳结合构象等结构生物学信息却仍然未知【2】。
晶泰科技解决了什么难题
在与北京大学的合作项目中，陈雷课题组通过冷冻电镜解析了 KATP 通道重要亚基SUR2 与两种已应用于临床治疗的血管扩张剂 Lev 和 P1075 复合物的高分辨结构。根据解析的电子密度图识别到 SUR2 与配体结合时存在两种可能的构象。但是，这两个构象是否合理？哪种结合模式更具优势？晶泰科技利用自有专利技术对多个可能的结合构象分别进行了 100ns 的分子动力学模拟，结合 MMGBSA 计算、 FEP 以及半经验计算，预测到配体与靶点的最优结合构象，并解释关键结果：
● 电子云图谱提示靶点与配体存在两种结合构象（即Pose 1和Pose 2），尽管 Pose1 更优，但两者都处于高能状态；
● 通过分子对接预测出 P1075_Pose3 的存在，且更接近低能构象，结合自由能计算结果也表明 Pose 3 为优势构象；
获得精准药物设计有效结构，
晶泰科技是怎么做的
晶泰科技 XtalCryo™结构确证分析平台在对全新蛋白进行三维结构重构的基础上，结合分子动力学模拟，包括加强构象采样以及自由能微扰计算，对解析结构进行优化、准确获取有效结合口袋的同时，精确预测配体与靶点的最佳结合构象；借助自有 AI 算法工具，对结合口袋内外微环境进行测算，并预测热点氨基酸，为基于全新靶点的小分子药物发现奠定重要基础。
● 1．获取全新靶点蛋白三维结构
运用冷冻电镜单颗粒分析（SPA）的方法对如离子通道、超级复合体、具有动态构象态等难以结晶的生物大分子进行结构解析，基于自有冷冻电镜，构建了包括载体构建、蛋白表达纯化、负染样品观察、冷冻样品制备及筛选、三维重构及原子模型搭建的全新靶点结构解析流程。
图3 晶泰科技构建了基于冷冻电镜解析结构的工作流程
● 2．结合口袋探索
复合物的晶体结构可能无法直接表明配体的具体结合位置，此时 AI 将发挥更大的能效。通过从数据库大量靶点-配体晶体结构提取空间与药效团特征并构建训练卷积神经网络，推算靶点倾向与配体结合的区域；或根据空间尺度，通过数学形态学的方法实现口袋标记、亚口袋探测划分并辅助口袋内的结合构象分析。
同时，在对同源性较高的靶点进行高选择性抑制剂开发时，可能存在静态结构中无法获得可用于药物设计的结构差异，运用分子动力学模拟，捕捉蛋白动态变化发现可令小分子稳定存在的结合口袋，是当前最为先进的高选择性激酶抑制剂类或变构类药物发现的设计方法。参考“高选择性变构剂开发中不可或缺的动力学模拟技术”。
● 3．识别结合热点氨基酸
基于 AI 的药效团识别方法可用于对结合口袋内热点区域的探测，对可能形成关键相互作用的位点和区域进行预测。在蛋白热点探测模型中，结合空间尺度和多种类型探针探测的打分结果，筛选出口袋较深、疏水基团附近有氢键相互作用等较为关键的相互作用区域，为药物科学家提供分子设计参考。尤其适合无已知配体或进行 PPI 设计时的结合位点预测，可提供可靠的构效关系信息。
随着冷冻电镜技术在近些年来的飞跃发展，离子通道、超级复合体、多构象态蛋白的结构解析不再遥不可及；与此同时，结合 AI、分子动力学模拟等技术，可从不同维度对靶点结构、结合口袋、关键相互作用位点进行解析预测，更高效地解析配体与蛋白的相互作用细节，从而辅助药物设计结构确证。
参考文献
【1】Ding,D.,Wu,JX.,Duan,X.et al.Nat Commun 13,2675 (2022).
【2】Nichols,C.G.,et al.Nature 440,470-476(2006).
晶泰科技是一家怎样的企业？
欢迎点击下面这条视频，
并关注晶泰科技视频号，
随时掌握 AI 药物研究领域的
前沿技术与最新动向