2024年10月9日，蛋白質(zhì)設計先驅 David Baker 教授與AlphaFold開(kāi)發(fā)者 Demis Hassabis、John Jumpe 共同獲得了2024年諾貝爾化學(xué)獎，表彰他們在"計算蛋白質(zhì)設計"領(lǐng)域和"蛋白質(zhì)結構預測"方面的突破。

       2024年9月25日，David Baker課題組和Carolyn Bertozzi教授團隊在nature期刊上發(fā)表了題為"Designed endocytosis-inducing proteins degrade targets and amplify signals"的文章，該研究提出了一種新型的靶向蛋白降解模式--蛋白LYTAC（pLYTAC），這項技術(shù)結合AI，在靶點(diǎn)特征基礎上從頭設計與之結合的全新蛋白質(zhì)，為多種難治疾病的精確治療開(kāi)辟了新的可能性。

       1、靶向蛋白降解的挑戰

       靶向蛋白質(zhì)降解是一種前景廣闊的策略，用于治療由有害蛋白質(zhì)引發(fā)的疾病。此方法通過(guò)內源性配體觸發(fā)細胞表面受體的內吞作用和溶酶體轉運，采用如溶酶體靶向嵌合蛋白（LYTACs）和細胞因子受體靶向嵌合蛋白（KineTACs）等手段，通過(guò)與修飾的天然配體融合，精確靶向特定蛋白的降解（圖1）。然而，這些方法面臨一些挑戰，首先，與天然配體的競爭可能降低靶向效率；其次，對化學(xué)修飾的依賴(lài)限制了其遺傳可編碼性，使得大規模應用受限；此外，缺乏能夠有效誘導內吞作用的天然配體進(jìn)一步縮小了適用范圍。這些因素共同影響了靶向蛋白降解技術(shù)的廣泛應用和臨床轉化。針對這些挑戰，David Baker課題組和Carolyn Bertozzi教授團隊提出了一種新型的靶向蛋白降解模式--蛋白LYTAC（pLYTAC），這項技術(shù)可以從活細胞中消除各種疾病相關(guān)的分子靶點(diǎn)，為多種難治疾病的精確治療開(kāi)辟了新的可能性。

圖1.LYTAC和KineTAC作用機制示意圖

       2、引入EndoTags

       研究人員利用先進(jìn)的計算方法開(kāi)發(fā)了一種名為胞吞觸發(fā)結合蛋白（EndoTags）的合成蛋白，它能夠特異性結合參與內吞作用的細胞表面受體，從而促進(jìn)內吞過(guò)程。這些EndoTags的設計無(wú)需復雜的化學(xué)修飾，且可通過(guò)基因編碼實(shí)現。通過(guò)將EndoTags附加到識別并結合疾病相關(guān)靶標的其他蛋白上，研究人員創(chuàng )建了基于蛋白質(zhì)的溶酶體靶向嵌合體（pLYTAC），能夠有效將不需要的蛋白質(zhì)導向溶酶體進(jìn)行降解。例如，在針對表皮生長(cháng)因子受體（EGFR）的研究中，pLYTAC與EGFR結合域的結合顯著(zhù)降低了EGFR水平，效果優(yōu)于現有方法。此外，在針對程序性死亡配體1（PD-L1）的研究中，在小鼠腫瘤模型中，與單獨抗體相比，與PD-L1抗體融合的EndoTag顯著(zhù)提高了療效（圖2）。作為基因編碼蛋白技術(shù)，EndoTags和pLYTACs可通過(guò)治療性mRNA或基因治療方式傳遞，并因其設計與特定受體結合而不干擾天然配體，從而降低脫靶效應的風(fēng)險。

圖2.組織特異性pLYTAC的表面受體降解

       3、技術(shù)突破與設計策略

       研究人員為不同機制和組織分布的受體定制設計EndoTags。針對組成循環(huán)受體（如Sortilin和Transferrin受體），研究人員設計了與其非重疊位點(diǎn)結合的內標簽，以避免與天然配體競爭，從而劫持內吞途徑，實(shí)現目標蛋白的內化和降解。在設計過(guò)程中，他們利用Rosetta 從頭預測蛋白結構，定位Sortilin和Transferrin受體上遠離天然配體結合位點(diǎn)的表位，生成數千種候選結合物，并通過(guò)實(shí)驗篩選其親和力和特異性。對于需要構象變化的受體（如胰島素樣生長(cháng)因子2受體，IGF-2R），研究人員設計了能夠與其兩個(gè)不同結構域結合的EndoTags，以誘導必要的結構重排并觸發(fā)內化。這一過(guò)程涉及開(kāi)發(fā)粘合劑并將其融合為一個(gè)單一分子，以橋接兩個(gè)結構域，需精確建?？臻g方向與結合域之間的靈活性。最后，對于聚類(lèi)觸發(fā)的受體（如非唾液酸糖蛋白受體，ASGPR），研究人員通過(guò)連接多個(gè)結合域創(chuàng )建了多價(jià)EndoTags，以促進(jìn)結合后的受體聚集，此設計通過(guò)組裝成二聚體或三聚體的形式增強了結合能力，有效誘導受體的聚集與內化（圖3）。

圖3.內吞觸發(fā)EndoTags的設計策略

       4、邏輯門(mén)控系統的精確瞄準

       在這項研究中，研究人員創(chuàng )新性地將多個(gè)EndoTags與之前報道的邏輯門(mén)控開(kāi)關(guān)技術(shù)相結合，構建了一種僅在特定條件下誘導降解的邏輯門(mén)控pLYTAC。這一設計使得pLYTAC能夠在HER2在同一細胞表面表達時(shí)，專(zhuān)門(mén)誘導EGFR的降解，從而顯著(zhù)增強了靶向蛋白降解的細胞精確定位（圖4）。EndoTags的模塊化特性及其遺傳可編碼性，使得邏輯門(mén)控pLYTAC能夠實(shí)現更高的特異性靶向降解，同時(shí)促進(jìn)從工程細胞中局部分泌降解物的過(guò)程。此外，通過(guò)促進(jìn)內吞作用，EndoTag的融合利用工程配體受體系統顯著(zhù)提高了近100倍的信號傳導能力。這一機制不僅使EndoTags在靶向降解誘導中展現出強大的能力，還使其成為內吞依賴(lài)途徑的信號激活劑。此外，EndoTags還能夠作為靶向抗體藥物和抗體RNA偶聯(lián)物的細胞攝取誘導劑，展現出相當大的治療潛力。這種策略為靶向蛋白降解和相關(guān)治療提供了新的思路，可能為未來(lái)的精準醫療帶來(lái)重要的應用前景。

圖4.邏輯門(mén)控靶向降解和局部分泌降解

       5、結論與展望

       在這項研究中，研究人員展示了利用人工智能和機器學(xué)習技術(shù)，在靶點(diǎn)特征基礎上從頭設計與之結合的全新蛋白質(zhì)的顯著(zhù)進(jìn)展。針對與細胞內吞相關(guān)的受體結合的EndoTags，研究人員設定了多個(gè)關(guān)鍵要求，以確保其有效性。首先，這些EndoTags與受體的結合必須不會(huì )干擾受體與其天然配體之間的相互作用。此外，有些EndoTags還需要能夠誘導受體的構象變化或促進(jìn)受體的聚集，從而增強內吞作用的發(fā)生。這一目標要求對受體蛋白上的特定表位進(jìn)行精準設計，以確保結合的特異性和有效性。研究人員指出，基于人工智能的蛋白設計策略已顯著(zhù)提高了成功率，達到原有水平的10倍以上。這一進(jìn)展使得這種策略能夠成為實(shí)驗室常規操作的一部分，從而加速了相關(guān)研究的進(jìn)展。通過(guò)這種方法，研究人員能夠更加高效地開(kāi)發(fā)出具有潛在治療價(jià)值的結合蛋白，進(jìn)一步推動(dòng)靶向蛋白降解及相關(guān)療法的發(fā)展?？傊?，這項工作代表了靶向蛋白質(zhì)降解領(lǐng)域向前邁出的重要一步。創(chuàng )造一種通用的、基因可編碼的蛋白質(zhì)消除技術(shù)，為針對目前被認為難以治療的各種疾病的精確治療開(kāi)辟了新的可能性。后續，研究人員將進(jìn)一步擴大EndoTags的靶標范圍，潛在地為更多疾病提供治療。同時(shí)，他們也計劃探索pLYTACs的臨床應用，希望開(kāi)發(fā)治療癌癥、自身免疫性疾病和神經(jīng)系統疾病的新療法。

       參考文獻

       [1]Banik SM, Pedram K, Wisnovsky S, Ahn G, Riley NM, Bertozzi CR. Lysosome-targeting chimaeras for degradation of extracellular proteins. Nature. 2020 Aug;584(7820):291-297. doi: 10.1038/s41586-020-2545-9.

       [2]Pance K, Gramespacher JA, Byrnes JR, Salangsang F, Serrano JC, Cotton AD, Steri V, Wells JA. Modular cytokine receptor-targeting chimeras for targeted degradation of cell surface and extracellular proteins. Nat Biotechnol. 2023 Feb;41(2):273-281. doi: 10.1038/s41587-022-01456-2.

       [3]Huang B, et al. Designed endocytosis-inducing proteins degrade targets and amplify signals. Nature. 2024 Sep 25. doi: 10.1038/s41586-024-07948-2.

       [4]https://www.bakerlab.org/2024/09/27/targeted-protein-degradation-through-advanced-protein-design/.