北京
分子胶降解剂（MGD）通过E3泛素连接酶（主要为CRBN）诱导非天然底物蛋白（新底物）的降解。MGD的发现很大程度上具有偶然性，且MGD介导的靶点选择特异性仍不甚明了。8月13日，发表在Nature Biotechnology杂志上的一项研究中，来自瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）等机构的一个科学家团队开发了一套MGD发现流程，用于鉴定CRBN–MGD新底物以及MGD介导降解的结构决定因素。
MGD是一类有吸引力的治疗药物，因为它们能够靶向先前被认为“不可成药”的蛋白质。MGD诱导CRBN与新底物（靶蛋白）之间产生新的蛋白–蛋白相互作用（PPIs）。这些PPIs导致新底物被泛素化并随后经蛋白酶体降解。许多新底物通过G-loop（一种在人类蛋白质组中丰度较高的结构基序）与CRBN相互作用。然而，只有一小部分含有G-loop的蛋白质会被降解，并且MGD也能招募缺乏该基序的蛋白质。目前尚不清楚MGD如何在庞大的靶点空间中诱导选择性蛋白质降解。此外，尽管MGD在临床上取得了成功，但其发现和合理设计仍面临挑战。
MGD的发现通常依赖于表型筛选方法，通过测量蛋白质降解来进行。然而，这些方法会忽略诱导弱PPI的MGD（靶蛋白未被降解）。而事实上，已经与CRBN形成新型PPI但未被降解的蛋白质可作为MGD发现和优化的起点。
在这项新研究中，科学家们认为，以binding为中心的筛选方法可用于筛选通过“通用”MGD（如泊马度胺）与CRBN结合的蛋白质。因此，他们建立了GluePCA——一种基于deepPCA3的高通量蛋白质片段互补测定方法，用于鉴定MGD诱导的CRBN互作组（图1a）。研究人员使用锌指（ZF）结构域文库对该方法进行了测试，并鉴定出超过100个以不同亲和力与CRBN–泊马度胺结合的ZF结构域。在这些ZF结构域中，只有亲和力最强的那些才会被降解。重要的是，研究鉴定出几个弱结合的ZF结构域，此前已知它们可被其他“新型”MGD降解。
接着，研究从124个双ZF binder（dual-ZF binders）生成了一个包含89,918个单点突变的深度突变扫描（DMS）文库，并用GluePCA对文库进行了分析；同时研究解析了SALL4ZF12和HeliosZF123与CRBN结合的冷冻电镜结构，目标是阐明双ZF结合CRBN–MGD复合物的结构基础。结构发现，包含G-loop的一个“主力”ZF结构域驱动结合，而邻近的辅助ZF结构域则通过多种非保守相互作用来调节结合和降解特异性。
来源： Nature Biotechnology
接下来，科学家们试图鉴定整个人类蛋白质组中潜在的MGD介导的CRBN靶点。由于缺乏保守的序列基序以及CRBN–MGD PPIs的新形态特性，基于“计算机模拟进化”的三元复合物精准预测较为困难。该研究认为，基于表面的结构对比或许能够克服这一限制。因此，研究人员基于MaSIF框架开发了一套流程，命名为MaSIF-mimicry（图1b）。MaSIF-mimicry对AlphaFold2预测的结构域与新底物Ikaros进行基于表面的结构比对，以鉴定出能够以模拟G-loop的表面（包括缺少特征性甘氨酸的蛋白）与CRBN和MGD结合的候选蛋白。
之后，研究人员又用GluePCA对筛选后的近2000个候选蛋白进行下一步验证，并揭示了43个新的CRBN MGD结合物，覆盖了多种蛋白质家族和生物过程。研究选择与结直肠癌相关的蛋白RNF39进行进一步分析。通过靶向MGD化合物筛选，研究发现MGD Z5000181945能增强RNF39–CRBN相互作用并诱导RNF39降解。
研究人员预计，他们开发的创新平台也有望适配到其他E3连接酶，从而促进下一代MGD的发现。
参考资料：
[1]https://www.nature.com/articles/s41587-026-03256-4
[2]https://www.nature.com/articles/s41587-026-03237-7
《前沿π》栏目
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