Science：靶向无序蛋白质的新方法可能预示着医学的新时代

来源：100医药网 2025-07-28 10:22

这一突破性方法意味着更多的蛋白质可以成为新药的靶点。这有助于加快对IDRs蛋白是重要因素的疾病的研究，包括癌症和神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）。

在一项新的研究中，来自华盛顿大学的研究人员发现了一种推进药物发现和的新方法，该方法针对的是蛋白质组（一个生物体中所有蛋白质的完整集合）中一个先前被认为药物开发无法触及的部分 通常被称为 不可成药（undruggable） 靶点。相关研究结果发表在《科学》杂志上。

蛋白质是身体的 主力军 ，对药物发现至关重要。例如，在癌症或等疾病中出问题时，通常是因为一种或多种蛋白质未能正常工作。药物通常结合到这些蛋白质的特定部位，以阻断有害作用或增强有益作用。

传统方法的局限性

目前，在寻找新药时，科学家们会寻找具有稳定、不变结构的蛋白质。然而，这种方法忽略了含有固有无序区域（intrinsically disordered regions, IDRs）的蛋白质（下称无序蛋白质），这些区域占蛋白质组的50%以上。这些蛋白质没有固定的形状，这使得人们更难靶向它们。因此，科学界可能错失了大量可能改变生命的潜在新药。

设计结合IDRs的蛋白

蛋白质中的IDRs被认为在正常细胞功能中起着至关重要的作用，同时也与许多疾病过程有关。然而，传统上用抗体靶向这些柔性区域的方法既费力又往往无效。

新技术

在在这项新的研究中，诺贝尔奖得主化学家David Baker实验室的研究人员描述了一种名为 logos 的新技术。该系统利用人工智能（AI） 来设计能够结合到这些棘手位点的新分子。

那么它是如何工作的呢？logos设计的结合分子不是试图去适配一个不断变化的蛋白质的 口袋 ，而是自身成为 口袋 ，让靶标适配进来。据此，Baker及其研究团队成功地为39个非结构化靶标设计了这类结合分子。

Baker团队在这篇论文中写道： 我们的计算设计流程能够设计出与任意无序肽和蛋白质结合的蛋白质。尽管靶向无序蛋白质对传统方法来说是一个相当大的挑战，但我们表明这种无序性是一个优势：设计的结合蛋白驱动靶序列形成一种特异的、能够结合的构象。

未来可能性

这一突破性方法意味着更多的蛋白质可以成为新药的靶点。这有助于加快对IDRs蛋白是重要因素的疾病的研究，包括癌症和神经退行性疾病（如）。

这项研究的成功进一步证明，人工智能（AI） 和计算设计（computational design） 正成为解决生物学和医学中看似棘手难题的必备工具。（100yiyao.com）

参考文献：

Kejia Wu et al, , Science (2025). DOI: 10.1126/science.adr8063.

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