今天小編和大家分享一篇發(fā)表在Nature Communications的研究——“Targeting the intrinsically disordered AR-NTD through a machine learning-based enhanced sampling workflow"，研究團(tuán)隊開發(fā)了一套全新的、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的增強(qiáng)采樣計算工作流，成功“捕捉"到了AR-NTD的瞬時可成藥構(gòu)象，并據(jù)此發(fā)現(xiàn)了理性設(shè)計的AR-NTD拮抗劑K53。

固有無序蛋白（IDP）在細(xì)胞信號傳導(dǎo)和調(diào)控中扮演著核心角色，并與癌癥、神經(jīng)退行性疾病等多種重大疾病密切相關(guān)。與結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的蛋白不同，IDP的自由能景觀平坦，在生理條件下缺乏穩(wěn)定的三級結(jié)構(gòu)，而是以高度動態(tài)、異質(zhì)的構(gòu)象集合形式存在。這種“無形"的特性給傳統(tǒng)藥物設(shè)計帶來了巨大挑戰(zhàn)：

• 缺乏穩(wěn)定構(gòu)象：沒有固定的結(jié)合口袋，藥物分子難以找到穩(wěn)定的“錨點"。

• 構(gòu)象復(fù)雜：IDPs的構(gòu)象動力學(xué)通常具有高維度、多樣性且相互正交的特點，這給構(gòu)建能夠準(zhǔn)確捕捉其慢動力學(xué)模式的低維集體變量（CVs）帶來了顯著挑戰(zhàn)。

• 相互作用短暫：與小分子的相互作用往往是短暫且微弱的，瞬態(tài)結(jié)合口袋難以捕捉和表征。

針對上述痛點，研究團(tuán)隊構(gòu)建一套融合無偏增強(qiáng)采樣、多任務(wù)機(jī)器學(xué)習(xí)集體變量（MLCV）、動態(tài)口袋探測的通用計算工作流，以 AR-NTD 的 Tau-5 片段為模型解析 IDP 配體作用機(jī)制，并通過虛擬篩選獲得高選擇性非共價拮抗劑 K53，同時驗證該流程可遷移至另一經(jīng)典 IDP 靶點 c-Myc，為IDP 靶向藥物研發(fā)提供標(biāo)準(zhǔn)化計算范式。

鑒于IDPs的高維復(fù)雜性，首先利用REST3算法緩解構(gòu)象坍塌以探索構(gòu)象空間，并采用人工智能模型—自編碼器（AE）對海量的模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行降維分析，劃分蛋白亞穩(wěn)態(tài)；借助 SWISH 溶劑探針挖掘隱蔽小分子結(jié)合口袋；最后搭建多任務(wù)集體變量（MLCV）結(jié)合 OPES 采樣，精準(zhǔn)測算配體結(jié)合自由能、解析水介導(dǎo)結(jié)合通路。整套工具無需提前預(yù)設(shè)蛋白特征，不局限 AR 靶點，還可遷移至 c-Myc 等其他致病無序蛋白，為 IDP 類靶向藥開發(fā)提供標(biāo)準(zhǔn)化計算范式。

研究人員以AR-NTD的Tau-5片段及其已知調(diào)節(jié)劑EPI-002為模型：首先用AlphaFold2預(yù)測Tau-5初始結(jié)構(gòu)，采用 REST3 完成總計 32.8 μs 分子動力學(xué)模擬，模擬得到的NMR化學(xué)位移與實驗值高度吻合，驗證了采樣可靠性。為了更精細(xì)地分辨亞穩(wěn)態(tài)，研究引入了基于自編碼器的集體變量（AE CV），利用Tau-5內(nèi)部Cα原子間的距離作為輸入特征。通過將自由能面投影到兩個AE CV上，成功識別出九個結(jié)構(gòu)差異顯著的亞穩(wěn)態(tài)構(gòu)象。敏感性分析表明，芳香族殘基（尤其是HIS413和TRP433）在這些構(gòu)象的動態(tài)變化和穩(wěn)定性中扮演了關(guān)鍵角色。

結(jié)合 OPES 增強(qiáng)采樣測算 EPI-002 與 9 種 AR 亞穩(wěn)態(tài)的結(jié)合自由能。9 種構(gòu)象結(jié)合能分布在 - 3 ~ -5 kcal/mol 區(qū)間，其中第 6 種緊湊構(gòu)象親和力優(yōu)，結(jié)合能達(dá) - 4.82 kcal。通過 Deep-TICA 算法拆解完整結(jié)合 - 解離通路發(fā)現(xiàn)，配體和蛋白之間不只有直接氫鍵，V3、V6 等高密度橋接水分子會搭建多層水合網(wǎng)絡(luò)，穩(wěn)定配體 - 蛋白復(fù)合物；一旦水合氫鍵斷裂，配體極易脫離靶點。進(jìn)一步用Deep-TICA解析結(jié)合/解離路徑發(fā)現(xiàn)：His382、Cys404是配體結(jié)合的核心錨定殘基，既可通過直接氫鍵作用穩(wěn)定結(jié)合，也可通過結(jié)構(gòu)化水分子搭橋形成間接氫鍵網(wǎng)絡(luò)，這些水介導(dǎo)的氫鍵網(wǎng)絡(luò)不僅會穩(wěn)定結(jié)合中間態(tài)，還會引導(dǎo)配體解離路徑，揭示了IDP-配體結(jié)合的獨(dú)特分子邏輯。

基于這套工作流識別出的可成藥構(gòu)象，研究團(tuán)隊對數(shù)十萬個化合物進(jìn)行了高通量虛擬篩選，最終鎖定并合成了候選分子K53。在驗證K53與AR-NTD直接結(jié)合的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，研究團(tuán)隊使用了蘇州珀羅汀生物技術(shù)有限公司（Suzhou PLD Technology Co., Ltd.）提供的重組AR-NTD-AF1蛋白進(jìn)行SPR結(jié)合實驗，不僅直接證明了K53是AR-NTD的“命中"分子，也凸顯了蘇州PLD公司等上游企業(yè)在提供高質(zhì)量重組蛋白等關(guān)鍵科研試劑方面的重要支撐作用，它們是創(chuàng)新藥物發(fā)現(xiàn)鏈條中的一環(huán)。

為了證明該工作流的普適性，研究團(tuán)隊還將其成功應(yīng)用于另一個IDP靶點——c-Myc。同樣準(zhǔn)確地預(yù)測了已知抑制劑10058-F4與c-Myc的結(jié)合模式和親和力。這表明，該研究不僅為耐藥前列腺癌提供了臨床潛力的先導(dǎo)化合物K53，更重要的是搭建了一套可復(fù)用的IDP靶向藥物設(shè)計范式。

圖7：增強(qiáng)采樣工作流程在c-Myc系統(tǒng)中的應(yīng)用

蘇州珀羅汀生物提供的重組AR-NTD-AF1等高純度功能蛋白試劑，為前沿計算研究的實驗驗證提供了關(guān)鍵支撐，助力IDP靶向藥物研發(fā)加速從計算走向臨床，為更多難治性腫瘤的治療帶來新希望。