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CPHI制藥在線 資訊 IF 45.8 ! Science新發(fā)現(xiàn):分子膠降解劑中的靶標拓展!

IF 45.8 ! Science新發(fā)現(xiàn):分子膠降解劑中的靶標拓展!

熱門推薦: 分子膠降解劑 CRBN G-loop
來源:小藥說藥
  2025-07-09
蛋白質(zhì)降解在細胞生物學中扮演著至關(guān)重要的角色,它不僅參與細胞內(nèi)蛋白質(zhì)穩(wěn)態(tài)的維持,還與多種疾病的發(fā)生發(fā)展密切相關(guān)。

       蛋白質(zhì)降解在細胞生物學中扮演著至關(guān)重要的角色,它不僅參與細胞內(nèi)蛋白質(zhì)穩(wěn)態(tài)的維持,還與多種疾病的發(fā)生發(fā)展密切相關(guān)。近年來,分子膠降解劑(Molecular Glue Degradators, MGDs)作為一種新興的蛋白質(zhì)降解策略,引起了廣泛關(guān)注。MGDs通過誘導目標蛋白與E3泛素連接酶之間的相互作用,促使目標蛋白的泛素化和降解,為治療多種難以成藥的疾病提供了新的思路。在這一領域,CRBN(Cereblon)作為E3泛素連接酶CRL4CRBN的底物受體,已被證明是MGDs的關(guān)鍵靶點。CRBN能夠通過特定的G-loop結(jié)構(gòu)識別并結(jié)合目標蛋白(該結(jié)構(gòu)在人類蛋白質(zhì)組中普遍存在),從而實現(xiàn)對目標蛋白的降解。然而,目前對于CRBN靶標空間的探索還遠遠不夠,尤其是在G-loop結(jié)構(gòu)之外,是否存在其他能夠被CRBN識別的結(jié)構(gòu)或機制,仍然是一個亟待解決的問題。

       2025年7月3日,來自美國Monte Rosa Therapeutics公司的研究團隊在Science期刊上公布了一篇名為"Mining the CRBN target space redefines rules for molecular glue-induced neosubstrate recognition"的文章,對這一問題進行了深入探究。

2025年7月3日,來自美國Monte Rosa Therapeutics公司的研究團隊在Science期刊上公布了一篇名為“Mining the CRBN target space redefines rules for molecular glue–induced neosubstrate recognition”的文章

       文章標題,來源:doi/10.1126/science.adt6736

       該文章主要描述了關(guān)于分子膠降解劑(MGDs)的研究,特別是它們?nèi)绾瓮ㄟ^誘導目標蛋白與E3泛素連接酶CRL4CRBN之間的接近性,導致目標蛋白的泛素化和降解。研究人員通過計算匹配算法和實驗驗證,系統(tǒng)地探索了CRBN靶標空間,并重新定義了MGD誘導的新底物識別規(guī)則,為未來的小分子藥物開發(fā)提供了新的靶點和機制。

CRBN靶標空間在G-loop內(nèi)的擴展以及超越G-loop的拓展

       CRBN靶標空間在G-loop內(nèi)的擴展以及超越G-loop的拓展

       分子膠降解劑(MGDs)是一類小分子化合物,它們通過一種通用的G-loop識別結(jié)構(gòu)將目標蛋白招募至CRBN。研究人員利用結(jié)構(gòu)化的G-loop模板進行的計算匹配算法預測了1600多種人類蛋白質(zhì),這些蛋白質(zhì)具有表面暴露且與CRBN兼容的β-發(fā)夾或螺旋G-loop結(jié)構(gòu)。基于表面的模擬搜索方法突破了G-loop模式,并為擴展CRBN靶標空間至G-loop降解之外提供了機會。

       研究方法與結(jié)果

       β-發(fā)夾G-loop靶標空間的探索與驗證

       通過計算方法挖掘人類蛋白質(zhì)組中與CRBN兼容的β-發(fā)夾G-loop蛋白質(zhì)。研究人員使用CK1α的β-發(fā)夾G-loop作為模板,從PDB和AlphaFold2模型中識別出6123個G-loop結(jié)構(gòu),分布在1424 個蛋白質(zhì)中,這些結(jié)構(gòu)不僅涵蓋了已知的β-發(fā)夾G-loop靶標(例如IKZF1、IKZF2、GSPT1等),還包含大量C2H2鋅指蛋白(C2H2 ZF)。除此之外,還有912個非C2H2類的β-發(fā)夾G-loop樣結(jié)構(gòu),它們分布在729種蛋白質(zhì)中,涉及96個不同的蛋白質(zhì)類別和272種結(jié)構(gòu)域類型。通過TurboID鄰近標記實驗和質(zhì)譜分析驗證了MGDs對預測靶標的招募能力,并使用TR-FRET和NanoBRET技術(shù)進一步驗證了多個靶標的三元復合物形成,包括NEK7、MNAT1、PPIL4等,又通過突變實驗確認了G-loop在CRBN結(jié)合中的關(guān)鍵作用。

通過TurboID鄰近標記實驗和質(zhì)譜分析驗證了MGDs對預測靶標的招募能力,并使用TR-FRET和NanoBRET技術(shù)進一步驗證了多個靶標的三元復合物形成,包括NEK7、MNAT1、PPIL4等,又通過突變實驗確認了G-loop在CRBN結(jié)合中的關(guān)鍵作用。

       新鑒定的非C2H2鋅指蛋白類的β-發(fā)夾G-loop靶標

       聚焦于驗證非C2H2鋅指蛋白類的β-發(fā)夾G-loop靶標。

       研究人員選擇了多個非C2H2鋅指蛋白類的β-發(fā)夾G-loop靶標進行NanoBRET驗證,包括PPIL4、MNAT1、WBP4、LIMD1、CHD7、ASS1、HNRNPD、RELB、GTF2B、MAD2L1和KIFC3等。通過實驗驗證了這些靶標的三元復合物形成,并通過突變實驗確認了G-loop在CRBN結(jié)合中的關(guān)鍵作用。這些靶標覆蓋了多種不同的蛋白質(zhì)功能和結(jié)構(gòu)域類型,進一步擴展了CRBN的靶標空間。

這些靶標覆蓋了多種不同的蛋白質(zhì)功能和結(jié)構(gòu)域類型,進一步擴展了CRBN的靶標空間。

       發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)上不同的螺旋G-loop結(jié)構(gòu)

       探索CRBN是否能夠通過螺旋G-loop結(jié)構(gòu)識別靶標。

       研究人員使用最小化的G-loop模板(5個殘基)進行計算挖掘,識別出1633種蛋白質(zhì),其中包括184種攜帶螺旋G-loop的蛋白質(zhì)。通過TR-FRET和NanoBRET技術(shù)驗證了mTOR-FRB和多個酪氨酸激酶(如LCK、HCK、LYN)的三元復合物形成,并解析了mTOR-FRB與CRBN復合物的晶體結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明,螺旋G-loop通過其C端與CRBN的CULT結(jié)構(gòu)域相互作用,形成與β-發(fā)夾G-loop相似的氫鍵,盡管在結(jié)構(gòu)上有所不同,但都能被CRBN識別。

螺旋G-loop通過其C端與CRBN的CULT結(jié)構(gòu)域相互作用,形成與β-發(fā)夾G-loop相似的氫鍵,盡管在結(jié)構(gòu)上有所不同,但都能被CRBN識別。

       NEK7通過分化的PPI界面與CRBN結(jié)合

       研究NEK7與CRBN的結(jié)合機制,并探索其降解機制。

       研究人員通過化合物篩選發(fā)現(xiàn)化合物5能夠誘導NEK7(即NIMA-related kinase 7,是一種絲氨酸/蘇氨酸激酶,在多種細胞過程中發(fā)揮關(guān)鍵作用)的降解,并且這種降解可以通過MLN-4924或lenalidomide競爭抑制。研究人員還解析了NEK7與CRBN復合物的晶體結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明,NEK7通過其β-發(fā)夾G-loop與CRBN結(jié)合,但結(jié)合方式與CK1α有所不同。NEK7的N端擴展區(qū)域?qū)RBN的結(jié)合至關(guān)重要,這種擴展界面在NEK7的降解中起關(guān)鍵作用。這些發(fā)現(xiàn)揭示了CRBN與不同靶標結(jié)合的多樣性和靈活性。

NEK7通過其β-發(fā)夾G-loop與CRBN結(jié)合,但結(jié)合方式與CK1α有所不同。

       VAV1通過分子表面模擬GSPT1 degron與CRBN結(jié)合

       探索VAV1是否能夠通過非G-loop依賴的方式與CRBN結(jié)合。

       研究人員使用表面匹配算法,識別VAV1(即Vav鳥嘌呤核苷酸交換因子1,是一種重要的信號轉(zhuǎn)導蛋白,在免疫細胞信號傳導中具有關(guān)鍵作用)的SH3c結(jié)構(gòu)域與GSPT1 degron之間的表面相似性,并通過TR-FRET和NanoBRET技術(shù)驗證了VAV1與CRBN的結(jié)合。解析的晶體結(jié)構(gòu)顯示,VAV1的SH3c結(jié)構(gòu)域通過其RT-loop與CRBN的關(guān)鍵殘基形成氫鍵,模擬GSPT1 degron的結(jié)合方式,VAV1與CRBN的結(jié)合方式與GSPT1相似,但缺乏結(jié)構(gòu)同源性。VAV1的RT-loop中的特定殘基(如R798和S799)對CRBN的結(jié)合至關(guān)重要。這些結(jié)果表明,VAV1通過分子表面模擬與CRBN結(jié)合,進一步擴展了CRBN的靶標空間。

VAV1通過分子表面模擬與CRBN結(jié)合,進一步擴展了CRBN的靶標空間。

       CRBN預測的PPI熱點區(qū)域和已知新底物的足跡

       展示CRBN表面的PPI熱點區(qū)域,并映射已知新底物的結(jié)合足跡。

研究人員使用MaSIF程序計算CRBN表面的PPI傾向,并預測PPI熱點區(qū)域。結(jié)果表明,CRBN表面的PPI熱點區(qū)域具有高PPI傾向,這些區(qū)域與已知新底物的結(jié)合足跡高度重合。不同新底物通過不同的結(jié)合模式與CRBN的PPI熱點區(qū)域相互作用,展示了CRBN的多功能性和靶標空間的多樣性。

CRBN表面的PPI熱點區(qū)域具有高PPI傾向,這些區(qū)域與已知新底物的結(jié)合足跡高度重合。

       結(jié)語

       回顧上文,我們已經(jīng)了解到:除了已知的β-發(fā)夾G-loop外,還存在一種新的螺旋G-loop結(jié)構(gòu),這種結(jié)構(gòu)也能被CRBN識別。這表明CRBN的靶標空間可以擴展到G-loop樣基序之外。

       VAV1蛋白的C末端SH3結(jié)構(gòu)域(SH3c)雖然缺乏G-loop結(jié)構(gòu)特征,但也能通過分子表面模擬機制與CRBN結(jié)合。這種結(jié)合依賴于VAV1 SH3c結(jié)構(gòu)域的獨特折疊,它通過形成與CRBN的關(guān)鍵氫鍵接觸來模擬G-loop的相互作用。

       CRBN具有極高的多功能性,能夠通過不同的表面特征與多種靶標結(jié)合。這種多功能性為MGDs的開發(fā)提供了更廣泛的靶標選擇。

       這項研究不僅擴展了CRBN的靶標空間,還重新定義了MGD誘導的新底物識別規(guī)則,為開發(fā)新一代MGDs提供了理論基礎。通過計算和實驗相結(jié)合的方法,研究人員能夠系統(tǒng)地探索和驗證CRBN的潛在靶標,為未來的小分子藥物開發(fā)提供了新的靶點和機制。

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