來源：丁香學(xué)術(shù)

當(dāng)前腫瘤免疫治療領(lǐng)域正經(jīng)歷從「廣譜殺傷」向「精準靶向」的范式轉(zhuǎn)型，其中嵌合抗原受體 T 細胞（CAR-T）療法的特異性瓶頸成為制約臨床轉(zhuǎn)化的核心難題。傳統(tǒng)依賴天然蛋白篩選（如 TCR 庫、單鏈抗體庫）的方法受限于抗原免疫原性低、脫靶效應(yīng)強及開發(fā)周期長（12~18 個月）等缺陷，難以滿足個性化治療需求。

近年來，AI 驅(qū)動的蛋白質(zhì)設(shè)計技術(shù)（如 AlphaFold、RFDiffusion）的突破，為從頭設(shè)計高特異性結(jié)合蛋白提供了革命性工具，但如何將計算設(shè)計精準轉(zhuǎn)化為臨床可用治療載體仍是未解難題。在蛋白質(zhì)設(shè)計領(lǐng)域，除了針對傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)蛋白的設(shè)計研究外，針對內(nèi)在無序結(jié)構(gòu)域（IDRs）結(jié)合蛋白（IDP）的研究也備受關(guān)注。盡管自然界已進化出抗體、MHC 分子、重復(fù)結(jié)構(gòu)蛋白等多種機制識別特定蛋白無序序列，IDR 結(jié)構(gòu)多樣未知、序列高度冗余，嚴重限制了抗體、小分子及經(jīng)典蛋白設(shè)計方法的應(yīng)用。因此長期以來被視為「不可成藥」的靶點區(qū)域。

2025 年 7 月 17 日，華盛頓大學(xué)蛋白質(zhì)設(shè)計研究所，諾貝爾獎得主、蛋白質(zhì)設(shè)計先驅(qū) David Baker 教授及團隊博士后吳可嘉一作兼共同通訊作者在Science期刊在線發(fā)表了題為

「Design of intrinsically disordered region binding proteins」

圖 1: Science

2025 年 7 月 30 日，華盛頓大學(xué) David Baker 教授及團隊博士后吳可嘉、劉彩璇在Nature上發(fā)表了題為

「Diffusing protein binders to intrinsically disordered proteins」

圖 2: Nature

IDPs 和 IDRs 在人類蛋白質(zhì)組中占比高達 60%，廣泛參與細胞信號傳導(dǎo)、轉(zhuǎn)錄調(diào)控等關(guān)鍵生理過程，并與神經(jīng)退行性疾病、癌癥等多種疾病密切相關(guān)。然而，IDPs 缺乏穩(wěn)定的三維結(jié)構(gòu)，呈現(xiàn)高度動態(tài)性，傳統(tǒng)抗體設(shè)計方法因其高成本、可重復(fù)性差及 IDPs 快速降解導(dǎo)致的免疫原性復(fù)雜等問題而難以應(yīng)用。此外，現(xiàn)有計算設(shè)計方法多依賴目標(biāo)幾何結(jié)構(gòu)的預(yù)設(shè)，無法有效應(yīng)對 IDPs 的結(jié)構(gòu)異質(zhì)性。因此，開發(fā)一種僅從序列出發(fā)、不依賴目標(biāo)構(gòu)象預(yù)設(shè)的通用方法，設(shè)計出針對不同長度 IDPs 的高親和力結(jié)合蛋白，成為解決這一科學(xué)難題的關(guān)鍵。

研究團隊采用了一種基于 RFdiffusion 的擴散模型方法，通過模擬蛋白質(zhì)結(jié)合劑與 IDPs 的動態(tài)相互作用過程，在擴散階段讓目標(biāo)蛋白和設(shè)計蛋白廣泛采樣多種構(gòu)象，在去噪階段優(yōu)化結(jié)合劑結(jié)構(gòu)，使其特異性結(jié)合目標(biāo) IDPs 的特定構(gòu)象。為了進一步提高設(shè)計效率，研究人員引入了二次結(jié)構(gòu)指定功能，允許在 RFdiffusion 中定義目標(biāo)的二級結(jié)構(gòu)，使得設(shè)計能夠更精準地針對 β-鏈構(gòu)象等特定結(jié)構(gòu)。通過這種方法，成功設(shè)計出了針對多種 IDPs 和 IDRs 的高親和力結(jié)合蛋白，包括 amylin、C-peptide、VP48 等，并通過生化實驗和細胞熒光成像驗證了它們的結(jié)合能力。

圖 3: 內(nèi)在無序區(qū)域結(jié)合劑的設(shè)計

實驗結(jié)果表明，該研究設(shè)計的結(jié)合蛋白不僅在體外實驗中展現(xiàn)出對目標(biāo) IDPs 的高親和力結(jié)合能力，而且在細胞實驗中也驗證了它們能夠有效地與細胞內(nèi)的 IDPs 相互作用。例如，針對 amylin 設(shè)計的結(jié)合蛋白能夠抑制淀粉樣纖維的形成并解離已存在的纖維，還能介導(dǎo) amylin 單體和纖維向溶酶體的轉(zhuǎn)運，提高基于質(zhì)譜的 amylin 檢測靈敏度。

此外，針對 G3BP1 設(shè)計的結(jié)合蛋白能夠破壞應(yīng)激顆粒的形成，為探究神經(jīng)退行性疾病和其他應(yīng)激相關(guān)細胞過程提供了有力工具。這些成果不僅為理解 IDPs 的功能和作用機制提供了新的研究手段，還為開發(fā)針對 IDPs 相關(guān)疾病的新型診斷方法和治療策略開辟了新途徑，具有重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價值。

值得一提的是，2025 年 7 月 24 日，華盛頓大學(xué) David Baker/劉炳旭研究團隊還在Science上發(fā)表了題為

「Design of high-specificity binders for peptide–MHC-I complexes」

圖 4: Science

該研究團隊針對腫瘤免疫治療的靶向精準性，提出關(guān)鍵的科學(xué)問題：如何通過 AI 驅(qū)動的蛋白質(zhì)設(shè)計，高效生成兼具高特異性與穩(wěn)定性的小型蛋白，以精準識別疾病相關(guān)的肽-MHC I 類復(fù)合物（pMHCI），為精準免疫治療提供了新思路。

該研究核心方法論建立在生成式人工智能與物理建模結(jié)合的基礎(chǔ)上。首先，針對肽-MHC I 類復(fù)合物（pMHCI）中肽段的外向殘基，采用 RFdiffusion 算法生成跨越 MHC-I 分子中央肽結(jié)合槽的蛋白骨架，通過多軌跡模擬篩選出與肽段形成廣泛接觸的候選結(jié)構(gòu)。隨后，利用 ProteinMPNN 算法對骨架序列進行深度優(yōu)化，確保蛋白折疊穩(wěn)定性與結(jié)合親和力。進一步通過 AlphaFold2 預(yù)測設(shè)計蛋白與靶標(biāo)的復(fù)合結(jié)構(gòu)，篩選預(yù)測結(jié)合置信度高且形成穩(wěn)定界面相互作用的設(shè)計。特別引入細化 AF2 模型，對比設(shè)計蛋白與目標(biāo)肽及非目標(biāo)肽（如密切相關(guān)肽段）在 MHC 背景下的結(jié)合預(yù)測差異，優(yōu)先選擇對目標(biāo)肽結(jié)合預(yù)測值顯著高于非目標(biāo)肽的設(shè)計。

圖 5: 高特異性 pMHCI 結(jié)合蛋白的計算設(shè)計

研究建立了從設(shè)計到功能驗證的完整技術(shù)鏈。針對每個 pMHCI 目標(biāo)，構(gòu)建包含 200-12,000 個設(shè)計的寡核苷酸池，通過酵母展示平臺表達蛋白并實施雙輪 FACS 篩選：首輪保留與目標(biāo) pMHCI 結(jié)合的蛋白，次輪排除與廣泛表達 MHC 分子（如 HLA-A2）結(jié)合的蛋白。結(jié)合下一代測序富集分析與克隆選擇，最終確定有效設(shè)計。通過表面等離子共振（SPR）測定結(jié)合親和力（KD 值范圍 1nM-1μM），并解析設(shè)計蛋白與 pMHCI 的晶體結(jié)構(gòu)（平均結(jié)合界面 820?2），驗證設(shè)計模型與實驗結(jié)構(gòu)的符合度。將驗證成功的蛋白嵌入 CAR 結(jié)構(gòu)，在 Jurkat 細胞及原代人 T 細胞中測試其特異性激活能力，結(jié)果顯示 8 個設(shè)計在 CAR-T 細胞中顯示出高效特異性殺傷活性。

研究突破性展示了設(shè)計方法的普適性與可擴展性。通過部分擴散技術(shù)，成功將靶向單一 pMHCI 復(fù)合物的設(shè)計骨架重定向為識別其他腫瘤相關(guān)抗原（如 PRAME）的新設(shè)計，顯著縮短設(shè)計周期（4-6 周）。進一步驗證了使用預(yù)測的 pMHCI 結(jié)構(gòu)（而非實驗解析結(jié)構(gòu)）作為設(shè)計目標(biāo)的可能性，拓展了方法適用范圍。最終在 11 個結(jié)構(gòu)多樣的 pMHCI 目標(biāo)（涵蓋病毒蛋白、腫瘤相關(guān)蛋白及新抗原的多樣化肽段）中實現(xiàn)高效設(shè)計，其中 8 個設(shè)計在 CAR-T 細胞中驗證了臨床前功能，證明該方法可為個性化癌癥免疫治療提供精準靶向工具。

總之，該研究證明 AI 驅(qū)動的蛋白質(zhì)設(shè)計可突破傳統(tǒng)篩選方法的局限性，為開發(fā)針對「非免疫原性」腫瘤抗原的 CAR-T 療法提供了全新范式。特別適用于那些因抗原表達密度低或存在免疫逃逸機制的傳統(tǒng)難治性腫瘤，為開發(fā)針對疾病細胞的特異性治療方法提供了新途徑。

結(jié)語：

綜上所述，華盛頓大學(xué) David Baker 研究團隊 7 月在Science 和 Nature期刊上發(fā)表的三項突破性成果，不僅展示了 AI 驅(qū)動的蛋白質(zhì)設(shè)計技術(shù)在腫瘤免疫治療和固有無序蛋白（IDPs）研究領(lǐng)域的巨大潛力，更為精準醫(yī)療和疾病機制解析提供了革命性工具。通過結(jié)合生成式人工智能與物理建模，研究團隊成功實現(xiàn)了對復(fù)雜靶點的高特異性結(jié)合蛋白設(shè)計，解決了傳統(tǒng)方法在應(yīng)對動態(tài)無序結(jié)構(gòu)時的核心瓶頸。這些成果不僅推動了 CAR-T 療法向「非免疫原性」腫瘤抗原的拓展，還為神經(jīng)退行性疾病、癌癥等 IDPs 相關(guān)疾病開辟了全新的診斷與治療策略。

參考文獻：

1. Wu K, et al. Design of intrinsically disordered region binding proteins. Science. 2025 July 17

2. Liu B，et al. Design of high-specificity Binders for peptide–MHC-I complexes. Science. 2025 July 24.

3. Liu C, et al. Diffusing protein binders to intrinsically disordered proteins.2025 June 5.

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