摘要:新的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)正在不断被发现,但PPI 与传统靶标相比具有不同的物理化学性质,这使得使用小分子变得困难。肽为靶向 PPI 提供了一种新的方式,但通过计算设计合适的肽序列具有挑战性。最近,AlphaFold 和 RosettaFold 使得从氨基酸序列预测蛋白质结构成为可能,并且精度极高,从而实现了从头蛋白质设计。我们使用 AfDesign 的“结合剂幻觉”协议(一种使用 AlphaFold 的从头蛋白质设计方法)设计了可能以 PPI 为靶蛋白的肽。然而,这些肽的溶解度往往较低。因此,我们使用氨基酸的溶解度指数设计了溶解度损失函数,并开发了可感知溶解度的 AfDesign 结合剂幻觉协议。使用新协议设计的序列中肽的溶解度随着溶解度损失函数的权重的增加而增加;此外,它们还捕捉到了溶解度指数的特征。此外,通过对接结合亲和力评估,新协议序列往往比随机或单残基替换序列具有更高的亲和力。我们的方法表明,可以设计出能够结合PPI界面同时控制溶解度的肽序列。
摘要:近年来已经确定了超过930,000个蛋白质蛋白质相互作用(PPI),1个,但它们的理化特性与常规药物靶标有所不同,这使使用2种常规小分子作为模态复杂化。环状肽是靶向3种蛋白质蛋白相互作用(PPI)的一种有希望的方式,但是很难预测靶蛋白4环状肽复合物的结构或设计使用5个计算方法与靶蛋白结合的环状肽序列。最近,具有环状偏移的Alphafold已启用了预测环状肽的结构6,从而实现了从头环状肽设计。我们开发了一个环状肽7复合物的偏移,以实现靶蛋白和环状肽络合物的结构预测,而8种具有环状肽络合物复合物偏移量的Alphafold2可以高精度预测结构。我们9还将环状肽复合物的偏移量应用于Afdesign的粘合剂幻觉方案,即使用Alphafold的10新蛋白设计方法,我们可以设计高预测的局部距离11差异测试和比天然MDM2/P53 12结构的单位界面区域的分离差异11差异测试和较低的分离结合能。此外,该方法被应用于其他12种蛋白质肽复合物和13个蛋白质蛋白质复合物。我们的方法表明,可以设计针对PPI的假定环状肽14个序列。15