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PARP抑制剂和蛋白质与SLX4相互作用
PARP-1蛋白通过将XRCC1募集到修饰的DNA位置来参与单链断裂修复。当抑制PARP时，细胞依赖其他DNA修复机制，尤其是同源重组，以正确复制基因组信息，而无需进行致命性有丝线的风险。在具有同源重新组合的细胞中，例如BRCA1-或BRCA2突变的细胞，PARP抑制是致命的[1，2]。在2005年提供了这些描述后，合成致死性的概念出现，而PARP抑制剂（PARPI）的开发是为了治疗BRCA-Muthated患者，在该患者中，非癌细胞具有一个野生型等位基因，而癌细胞则是BRCA的定义，因此是特异性敏感的，因此具有特异性敏感性。几个PARPI已在临床上进行了研究，可用于治疗癌症患者（Olaparib，Rucaparib，Talazoparib，Niraparib和Veliparib（ABT-888））。有关PARPI的科学文献非常丰富（自2005年以来> 12,000篇论文），研究论文，临床试验和评论涉及有关作用机理，抗药性，临床活动以及新化合物的发展。最初认为PARPI的作用机理是对PARP1相关的单链破裂修复的“简单”抑制作用，随后出现更具毒性和更容易恢复的双链断裂。然而，真理要复杂得多，正如T. Helleday [3]已经讨论的那样，自从该出版物[4]开始。关于Parpi的许多知识仍然未知，它们的临床可能比今天所描述的要强。基于这些知识的工作促进了与PARPI活性和耐药机制有关的其他蛋白质的鉴定，并有助于发展与其他DNA相关蛋白（如RAD51 [5]和EZH2 [6]的药理抑制其他与DNA相关蛋白的相关策略[6]。特别是其他DNA修复的可能参与
删除低复杂性蛋白的复杂性
Pablo Mier是对与蛋白质进化和低复杂区域有关的Web工具和数据库开发感兴趣的博士后研究人员。他在约翰内斯·古滕伯格大学的生物学学院工作。Lisanna Paladin是Padova大学生物医学科学系的博士生。她的研究着重于工具和数据库开发，以描述非全球蛋白的结构和功能。Stella Tamana是塞浦路斯大学生物科学系的博士候选人，她在那里学习生物信息学。她对蛋白质序列中构图偏置区域的研究感兴趣，其结构和功能特性的阐明以及它们在自动化比较基因组学管道中的处理。Sophia Petrosian是希腊塞萨洛尼卡的生物计算和过程实验室的最后一年。BorbálaHajdu-Soltész是匈牙利布达佩斯的EötvösLoránd大学的博士生。 她是对蛋白质疾病感兴趣的计算生物学家，以及诸如障碍特性如何有助于癌症发展的问题。 在关键词中，她的工作与无序蛋白质，癌症基因组数据库，癌症中的体细胞突变有关，蛋白质 - 蛋白质相互作用和短线性基序有关。 Annika Urbanek是蒙彼利埃（France）Biochimie Centrale中心的博士后研究员，她正在开发工具，以实验性地研究具有低复杂性区域的高度无序蛋白质。 她是波兰生物信息学协会董事会成员。BorbálaHajdu-Soltész是匈牙利布达佩斯的EötvösLoránd大学的博士生。她是对蛋白质疾病感兴趣的计算生物学家，以及诸如障碍特性如何有助于癌症发展的问题。在关键词中，她的工作与无序蛋白质，癌症基因组数据库，癌症中的体细胞突变有关，蛋白质 - 蛋白质相互作用和短线性基序有关。Annika Urbanek是蒙彼利埃（France）Biochimie Centrale中心的博士后研究员，她正在开发工具，以实验性地研究具有低复杂性区域的高度无序蛋白质。她是波兰生物信息学协会董事会成员。Aleksandra Gruca是波兰Gliwice的西里西亚技术大学信息学研究所的助理教授。她的研究兴趣集中在应用数据挖掘和机器学习方法上，用于对高通量生物学实验的自动化功能解释。dariusz plewczynski是华沙大学新技术中心（波兰华沙）的教授，功能性和结构性基因组学实验室负责人。他的主要专业知识涵盖了计算基因组学，生物统计学和生物信息学。Marcin Grynberg是波兰华沙生物化学与生物物理学研究所生物物理学系的助理教授。他的主要重点是蛋白质世界，尤其是在稀有序列上，例如低复杂性区域。他还在微生物蛋白质组学分析领域工作。PauBernadó是蒙彼利埃（法国）Biochimie Centrale中心的研究人员。他的小组有兴趣建立高度无序蛋白质和低复杂性区域的结构和功能之间的联系。ZoltánGáspári是匈牙利布达佩斯的PázmányPéter天主教大学信息技术与生物学学院的副教授。他的小组使用计算和实验方法及其组合研究了内部动力学在蛋白质功能中的作用。Christos A. Ouzounis是研究与技术中心Hellas（希腊塞萨洛尼卡）研究中心，他指导化学过程和能源资源研究所的生物计算和过程实验室。他的利益围绕基因组结构，功能和进化，生物学序列比较和合成生物学。他的一些最著名的贡献包括发现基因组上下文方法和最后一个普遍共同祖先的定义。Vasilis J. Promponas是塞浦路斯大学生物科学系的助理教授，负责生物信息学研究实验室。他对序列比较的理论和实践方面以及预测氨基酸序列的蛋白质结构和功能特征的方法感兴趣。特别是他研究了与非全球蛋白有关的不同现象，最近重点介绍了保守的真核过程，包括核质质转运和大量自源。Andrey V. Kajava是Montpellier CNRS的研究总监。 他的群体（“结构生物信息学和分子建模”）使用计算方法来了解蛋白质结构和生物分子相互作用的原理。Andrey V. Kajava是Montpellier CNRS的研究总监。他的群体（“结构生物信息学和分子建模”）使用计算方法来了解蛋白质结构和生物分子相互作用的原理。
针对含有...的质粒编码蛋白质
摘要 抗菌素耐药性 (AMR) 对人类健康构成重大威胁。尽管已经开发出疫苗来对抗 AMR，但将特定疫苗抗原与 AMR 关联起来却极具挑战性。细菌质粒在 AMR 的传播中起着至关重要的作用。我们最近的研究发现了一组细菌质粒（具体来说，IncHI 质粒），它们编码含有细菌免疫球蛋白样结构域的大分子量蛋白质。这些蛋白质位于细菌细胞的外表面，例如鞭毛或接合菌毛中。在这项研究中，我们表明这些蛋白质具有抗原性，可以保护小鼠免受携带其中一种质粒的 AMR 沙门氏菌菌株引起的感染。此外，我们成功生成了针对这些蛋白质的纳米抗体，这些纳米抗体被证明可以干扰 IncHI 质粒的接合转移。考虑到这些蛋白质也编码在其他质粒组中，例如 IncA/C 和 IncP2，针对它们可能是对抗由携带不同组 AMR 质粒的细菌引起的 AMR 感染的有效策略。由于选定的抗原与 AMR 本身直接相关，因此保护作用不仅限于特定微生物，还包括所有携带相应抗性质粒的微生物。
RNA结合蛋白，Adar，Apobec 认识到机器学习的力量和其他计算方法，以加速RNA的小分子
Cold Spring Harbour实验室出版社于2025年2月24日 - 由RNAJournal.cshlp.org出版，从
MNK 蛋白作为白血病治疗靶点
摘要：在白血病中，对治疗的耐药性是生存的主要问题。MAPK 相互作用激酶 (MNK) 已被确定为致癌相关信号的重要激活剂，并且可能是耐药性的介质。最近在白血病模型（尤其是急性髓系白血病 (AML)）中的研究集中于将 MNK 与其他抑制剂一起靶向或用 MNK 抑制剂治疗化疗耐药细胞。这些组合形式的 MNK 抑制剂的疗效的临床前证明表明在临床试验中具有良好的应用潜力。正在积极优化 MNK 抑制剂并在白血病模型中进行测试，这可能对未来具有重要意义。这些研究进一步加深了对 MNK 在癌症中的作用机制的理解，可以转化为临床研究。关键词：MNK、耐药性、MAPK、eIF4E、AML
金金属药物靶向冠状病毒蛋白
摘要：金配合物在医学上有着悠久的传统，在许多例子中，它已被证实具有抗风湿、抗癌或抗感染作用。在此，我们评估了先导化合物金诺芬和五种选定的金有机金属化合物作为严重急性呼吸综合征冠状病毒 (SARS-CoV) 的两个相关药物靶点的抑制剂。金金属药物是 SARS-CoV-2 刺突蛋白与血管紧张素转换酶 2 (ACE2) 宿主受体相互作用的有效抑制剂，因此可能干扰病毒的进入过程。金金属药物也是 SARS-CoV-1 和 SARS-CoV-2 木瓜蛋白酶样蛋白酶 (PLpro) 的有效抑制剂，PLpro 是病毒复制中的关键酶。关于 SARS-CoV-2 中的 PLpro，此处报道的抑制剂是首批经实验证实对该靶酶具有活性的例子之一。重要的是，复合物对两种 PLpro 酶的活性与抑制剂从酶的不稳定锌中心去除锌离子的能力相关。总之，这项初步研究的结果表明，应进一步评估金复合物作为 SARS-CoV 抗病毒药物的效果。
对“无药可用”的致病蛋白质进行药物治疗：重点...
信号转导和转录激活因子 (STAT) 3 被归类为“不可用药”的致病蛋白，尽管它含有 Src 同源性 (SH) 2 结构域，这是一个潜在的致命弱点，过去 30 年来一直未能被学术界和制药界成功针对。基于突变和建模研究，我们的小组开发了一种独特的虚拟配体筛选策略，针对 STAT3 SH2 结构域，结合强大的生化和细胞分析以及基于结构的药物化学，并鉴定出 TTI-101。TTI-101 是临床开发中最先进的直接小分子含 SH2 结构域致病蛋白抑制剂之一。TTI-101 目前正在进行 1 期研究，以确定其在晚期实体瘤患者中的安全性和耐受性以及药效学作用和疗效。
潜在的 SARS-CoV-2 非结构蛋白抑制剂
背景：在当前的 COVID-19 大流行中，由于缺乏批准的药物和可广泛获得的疫苗，重新利用现有药物对于快速开发治疗该疾病的方法至关重要。方法：在本研究中，我们使用由病毒蛋白序列和药物化学结构组成的数据集，用于已知药物-靶标相互作用 (DTI) 和人工生成的非相互作用 DTI，以训练具有预测新 DTI 能力的二元分类器。测试了随机森林 (RF)、深度神经网络 (DNN) 和卷积神经网络 (CNN)。选择 CNN 和 RF 模型执行分类任务。结果：这些模型对给定的 DTI 数据具有很好的泛化能力，并用于预测涉及 SARS-CoV-2 非结构蛋白 (NSP) 的 DTI。我们（使用 CNN）阐明了涉及 82 种 DTI 的 29 种药物，相互作用的概率为 97%，其中 44 种 DTI 的相互作用概率为 99%，可用于治疗 COVID-19。 RF 阐明了涉及 17 种 DTI 的 6 种药物，相互作用的概率为 90%。结论：这些结果为病毒蛋白的可能抑制剂提供了新的见解，超越了最近研究中使用的药效团模型和分子对接程序。
替代蛋白质全球政策状态
这些顶线数字包括宣布的一年中多年计划的全部价值，因此2023年的Topline数字没有反映在2023年之前宣布的正在进行的项目。因此，亚太地区在今年的年度数字中的代表性不足，尽管新加坡和其他地方的主要研究项目正在进行中。此外，包括中国和新加坡在内的该地区的主要资助者不会公开分享有关研究资金的完整信息。我们估计，该地区在澳大利亚，新加坡和日本的领导地位继续活跃并在2023年在该领域得到很好的代表。
体液先天免疫和急性期蛋白
广义的“炎症”涵盖了一系列不同的组织反应，这些反应通常由微生物识别和组织损伤引发。1,2 最近，人们认识到，从糖尿病到肥胖症等代谢异常情况会引起明显或亚临床的炎症反应。炎症反应的一般作用是增强先天抵抗力和组织修复，从而恢复体内平衡（图 1A）。炎症的全身表现包括发烧、白细胞计数改变、心血管反应、内分泌反应和代谢重新定位，同时还会导致一系列称为急性期蛋白的分子产生增加。4,5 原型急性期蛋白 C 反应蛋白最初被描述为存在于感染患者循环中的一种分子，它能够识别肺炎链球菌的 C 型多糖。 6,7 血液和其他体液中急性期蛋白水平升高（图 1B）是局部炎症或全身炎症（如脓毒症）的更复杂反应的一部分，被称为急性期反应，5 其特征是肝细胞白蛋白生成减少、铁代谢重新定位和激素变化。4,5 在慢性炎症和亚临床炎症的背景下也观察到了这些改变。在 C 反应蛋白发现近一个世纪后，急性期蛋白继续作为基本的诊断工具，应用于感染、心血管疾病、癌症、神经退行性疾病和代谢异常等一系列疾病的患者。 8-10 在 2019 年冠状病毒病 (Covid-19) 大流行期间，C 反应蛋白、纤维蛋白原及其降解产物 d -二聚体和铁蛋白等急性期蛋白在日常疾病管理和预后指标中发挥了重要作用 (表 1)。在剖析其中许多分子的产生、结构和功能方面已经取得了进展，研究结果表明急性期反应的基本功能是增强抗菌素耐药性和组织修复，而许多急性期蛋白是体液先天免疫（“前抗体”）的关键组成部分。25 从这个总体角度来看，我们回顾了某些急性期蛋白的产生、结构和功能的关键方面，这些蛋白仍然是支柱诊断工具，可以更系统地整合到最近从转录组和蛋白质组学谱中出现的分子特征中。