J. Med. Chem. | 通过深度学习设计靶向AR的PROTAC肽

大家好，今天分享一篇发表在Journal of Medicinal Chemistry上的文章“A Top-Down Design Approach for Generating a Peptide PROTAC Drug Targeting Androgen Receptor for Androgenetic Alopecia Therapy”，通讯作者为来自西安交通大学第一附属医院的李磊教授和第二军医大学的李翔教授，其中前者的主要研究方向为泌尿系统肿瘤的诊疗，后者的主要研究方向为多肽药物化学。

近年来，以RFdiffusion、ProteinMPNN和Chroma等为代表的深度学习算法在工程蛋白设计方面——尤其是对于多肽结合剂（binder）的设计——取得了令人瞩目的成就。本文中，作者以雄激素受体（AR）作为感兴趣靶点，通过深度学习算法从头生成了两段分别对靶蛋白和E3连接酶VHL具有强结合能力的多肽，并据此“自上而下”地设计了一条靶向AR的PROTAC肽，最终成功将其用于雄激素性脱发的治疗。

作者使用经典的RFdiffusion/ProteinMPNN策略为两种蛋白分别生成了结合多肽：首先使用RFdiffusion在蛋白的热点残基处生成潜在的结合骨架，随后使用ProteinMPNN为结合构象生成氨基酸序列。而后，使用AlphaFold2-multimer对生成的每种构象-序列重新折叠，并给出RMSD和pLDDT置信度打分。通过该环节，作者优选了用于结合AR的结合剂序列SSKLRQLLF，及结合VHL的YGEGTSSFWL。接下来，作者使用ZDOCK对由AR:VHL及各自的结合剂组成的四元复合物进行了对接分析，根据对接后的距离（11.4 Å）引入了合适长度的连接子（GGSGG）将两多肽片段相连接，得到了最终的PROTAC肽序列（AR-PROTAC）。最后，作者使用OpenBPMD对AR-PROTAC诱导的三元复合物形成进行了评估。在对预测的复合物结构进行深度解读的同时，作者也通过生物物理实验证实了具有上述序列的多肽实体对两种靶蛋白的结合能力，ITC结果显示该肽对AR和VHL的Kd分别为19.4和57.8 nM；此外，作者还通过荧光偏振实验证实了AR-PROTAC诱导的三元复合物形成。 

为了克服多肽药物半衰期短、膜渗透性差等问题，作者采用了纳米制剂和经皮微针策略进行肽的递送。首先，作者将该AR-PROTAC偶联在Se纳米颗粒上（Se-AR-PROTAC），随后将其负载在透明质酸纳米微针上（MNs Se-AR-PROTAC）。通过该策略，作者在细胞和动物模型上实现了多肽的高效递送。作者在多种细胞模型上验证了Se-AR-PROTAC对AR的降解能力，其在C4-2细胞中的DC50可达到693.1 nM，随后也验证了这种降解作用的UPS依赖性。最后，作者在睾酮诱导的小鼠雄激素性脱发模型上测试了MNs Se-AR-PROTAC的治疗效果。结果显示，MNs Se-AR-PROTAC有效地促进模型小鼠的毛发和毛囊细胞生长，且较阳性对照米诺地尔相比更强。