重大進(jìn)展！Nature發(fā)文首次實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)能量圖譜大規(guī)模解析，為精準(zhǔn)藥物設(shè)計(jì)與疾病研究開辟新維度

近日，國(guó)際頂尖學(xué)術(shù)期刊《Nature》發(fā)表一項(xiàng)蛋白質(zhì)科學(xué)領(lǐng)域的重大進(jìn)展：研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種名為“多重氫氘交換質(zhì)譜”（mHDX-MS）的全新實(shí)驗(yàn)方法，首次實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)百種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域構(gòu)象能量圖譜的大規(guī)模并行測(cè)量與分析。該研究不僅揭示了蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)波動(dòng)中隱藏的豐富變異，更為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)功能預(yù)測(cè)、理性設(shè)計(jì)與疾病干預(yù)提供了前所未有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

用于測(cè)繪能量圖譜的多重HDX-MS技術(shù)

研究背景

蛋白質(zhì)并非靜態(tài)的剛性結(jié)構(gòu)，而是在其天然折疊態(tài)與多種高能激發(fā)態(tài)之間不斷波動(dòng)的動(dòng)態(tài)分子。這些短暫存在的高能狀態(tài)對(duì)蛋白質(zhì)功能、相互作用、錯(cuò)誤折疊與免疫原性等具有深遠(yuǎn)影響，但由于其難以捕捉的特性，一直是結(jié)構(gòu)生物學(xué)中“不可見”的領(lǐng)域。盡管當(dāng)前人工智能在預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)靜態(tài)結(jié)構(gòu)方面取得了驚人成就，但對(duì)構(gòu)象波動(dòng)及其能量的預(yù)測(cè)仍然是一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。

研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一種名為“多重氫氘交換質(zhì)譜”（mHDX-MS）的多路復(fù)用實(shí)驗(yàn)技術(shù)，成功打破了這一瓶頸。該方法能夠一次性分析數(shù)百個(gè)小型蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域在溶液中的構(gòu)象波動(dòng)能量圖譜。

技術(shù)突破：讓“不可見”的動(dòng)態(tài)變得“可見且可測(cè)”

傳統(tǒng)上，研究蛋白質(zhì)動(dòng)力學(xué)依賴耗時(shí)且通量極低的核磁共振等技術(shù)。該研究開發(fā)的mHDX-MS技術(shù)，通過(guò)合成生物學(xué)方法構(gòu)建包含上千個(gè)不同蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域的定制化混合物庫(kù)，利用先進(jìn)的質(zhì)譜平臺(tái)并行追蹤每個(gè)蛋白質(zhì)在數(shù)十個(gè)時(shí)間點(diǎn)的氫氘交換動(dòng)力學(xué)。結(jié)合貝葉斯推斷算法，研究人員能從海量數(shù)據(jù)中反推出每個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域所有可交換位點(diǎn)的近似“開放自由能”。

研究團(tuán)隊(duì)將這一強(qiáng)大工具應(yīng)用于總計(jì)5778個(gè)長(zhǎng)度在28至64個(gè)氨基酸之間的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域，涵蓋了全新設(shè)計(jì)的序列及包括LysM、SH3、WW結(jié)構(gòu)域在內(nèi)的多種天然蛋白質(zhì)家族。在濾除不穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)域后，他們最終獲得了3590個(gè)穩(wěn)定結(jié)構(gòu)域的能量圖譜數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)規(guī)模比以往同類研究高出超過(guò)500倍。

核心發(fā)現(xiàn)：構(gòu)象波動(dòng)圖譜的驚人多樣性與“不協(xié)同性”

研究獲得了一系列突破性發(fā)現(xiàn)：

• 隱藏的波動(dòng)差異：即使擁有相同的整體三維折疊結(jié)構(gòu)和相似的全局折疊穩(wěn)定性，不同蛋白質(zhì)序列的構(gòu)象能量圖譜也存在顯著差異。這意味著靜態(tài)結(jié)構(gòu)高度相似的蛋白質(zhì)，其內(nèi)部的動(dòng)態(tài)“性格”可能截然不同。

• 不協(xié)同的打開模式：研究提出了“打開協(xié)同性”這一新指標(biāo)，用以量化蛋白質(zhì)是像“全有或全無(wú)”的兩態(tài)模型那樣協(xié)同地打開，還是存在大量低能的部分打開狀態(tài)。結(jié)果顯示，在低協(xié)同性的蛋白質(zhì)中，不穩(wěn)定的殘基往往聚集在特定的二級(jí)結(jié)構(gòu)元件上，這些結(jié)構(gòu)元件的穩(wěn)定性遠(yuǎn)低于整體折疊。核磁共振結(jié)構(gòu)解析證實(shí)，這些不穩(wěn)定的區(qū)域在天然態(tài)下結(jié)構(gòu)正確，但其波動(dòng)性更高。

• 穩(wěn)定性與協(xié)同性的“脫鉤”：全局折疊穩(wěn)定性最高的蛋白質(zhì)，其內(nèi)部不同區(qū)域的局部穩(wěn)定性并非均勻地高。研究發(fā)現(xiàn)了許多整體非常穩(wěn)定的蛋白質(zhì)，其內(nèi)部仍包含相對(duì)不穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)片段。

從數(shù)據(jù)到設(shè)計(jì)：機(jī)器學(xué)習(xí)指導(dǎo)下的蛋白質(zhì)工程

利用大規(guī)模實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以探尋決定蛋白質(zhì)構(gòu)象波動(dòng)模式的序列與結(jié)構(gòu)特征。分析發(fā)現(xiàn)，蛋白質(zhì)的緊湊性、特定位置的脯氨酸含量、螺旋末端的凈電荷等特征，與“打開協(xié)同性”顯著相關(guān)。

更重要的是，研究人員成功利用這些洞見進(jìn)行了前瞻性設(shè)計(jì)。他們選取了兩個(gè)被鑒定為“低協(xié)同性”的蛋白質(zhì)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)能夠提高其協(xié)同性同時(shí)保持穩(wěn)定性的雙重突變。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，與隨機(jī)突變相比，模型指導(dǎo)設(shè)計(jì)的突變能更有效地篩選出同時(shí)提升穩(wěn)定性和協(xié)同性的變體。

研究意義與未來(lái)展望

mHDX-MS技術(shù)將改變我們測(cè)量、預(yù)測(cè)和建模蛋白質(zhì)構(gòu)象波動(dòng)的能力。該研究產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)集，為優(yōu)化物理模型、機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)函數(shù)以及生成式AI方法，以精確模擬蛋白質(zhì)能量圖譜提供了全新的、直接的訓(xùn)練資源。這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用，有望在未來(lái)大規(guī)模揭示蛋白質(zhì)高能激發(fā)態(tài)與功能、聚集、免疫原性等關(guān)鍵特性之間的聯(lián)系。它標(biāo)志著蛋白質(zhì)科學(xué)研究從靜態(tài)結(jié)構(gòu)時(shí)代，正式邁入了大規(guī)模、系統(tǒng)性解析其動(dòng)態(tài)能量景觀的新階段。

https://www.nature.com/articles/s41586-026-10465-z

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