基于别构调节主导运动模式的高精度蛋白质别构位点预测新方法

蛋白质别构调控是指蛋白质中的另一个位点处的扰动能够导致蛋白质正常生物功能发生改变的一种现象。别构调控是生物体系用来调节功能的一种重要机制，在许多生物学过程中发挥着重要作用，别构调控的失调会导致多种疾病。由于靶向别构位点的药物具有更高的特异性，更少的副作用以及能有效克服存在的耐药性突变，近年来已经受到了广泛的关注。目前有关别构调控的机制还有很多不清楚之处，别构位点预测精度不高，别构调控关键残基以及别构调控强度等尚难以预测，因此别构药物的发现仍然面临着很大的挑战，。

近期，北京大学定量生物学中心/化学与分子工程学院来鲁华课题组和北京大学定量生物学中心/数学科学学院邓明华课题组合作在Journal of Chemical Information and Modeling上发表了题为“Uncovering the Dominant Motion Modes of Allosteric Regulation Improves Allosteric Site Prediction”的文章，通过揭示别构调节的主导运动模式发展了别构位点预测方法CorrSite2.0，显著提高了别构位点的预测准确度。

来鲁华课题组之前的研究表明正构和别构位点之间的运动是高度相关的，在此基础上发展了别构位点预测方法CorrSite1.0，主要是使用所有运动模式来计算正构和别构位点之间的运动相关性。受到低频和高频运动模式在调控蛋白质功能中重要性的启发，作者用高斯网络模型分析了正构和别构位点之间的运动相关性的主导运动模式以及影响因素。作者首先计算了在不同频率模式范围内，正构口袋和别构口袋以及其它口袋之间的运动相关性并将相关性归一化成了Z-score，然后根据Z-score对别构口袋和其它口袋进行排序。发现数据集中的蛋白可以分成两组，在第一组中，别构口袋在top 10 fast modes上的排名高于在其它模式上的排名，暗示快模式主导别构和正构位点之间的运动相关性；在第二组中，别构口袋在top 3 slow modes上的排名高于在其它模式上的排名（图1），暗示慢模式主导别构和正构位点之间的运动相关性。之后分析了影响快模式或慢模式主导运动相关性的因素，发现主要的影响因素有别构和正构位点之间的距离以及局部二级结构等。

图1：使用不同组别的频率模式计算运动相关性时别构位点对应的Z-score的排名分布。（A）在第一组蛋白中，别构位点在top 10 fast模式上的排名高于在其它模式上的排名。（B）在第二组蛋白中，别构位点在top 3 slow模式上的排名高于在其它模式上的排名。

基于这些分析，作者发展了新一代的别构位点预测方法CorrSite2.0，主要是通过使用快模式或慢模式计算得到的Z-score的最大值来预测别构位点（图2）。在CorrSite2.0中，只需要输入蛋白质的三维结构，可以是单体蛋白，也可以是多聚体蛋白。对于CorrSite2.0 data set I 中的36个别构位点，CorrSite2.0成功预测了其中的35个别构位点，并且别构位点的排名位于前3的概率是86.1%，优于目前常用的别构位点预测方法（图3）。对于独立测试集CorrSite2.0 Data Set II中的20个别构位点，CorrSite2.0成功预测了其中的18个别构位点，比如SARS-CoV-2主蛋白酶中的两个别构位点。

图2. CorrSite2.0的工作流程。

图3. CorrSite2.0和其它别构位点预测方法的比较。（A）不同方法在CorrSite2.0 data set I上的预测准确度。（B）在CorrSite2.0中，别构位点位于前3的概率。

总的来说，该研究揭示了蛋白质结构，动力学和别构调控的关系，并表明使用主导的运动模式能显著提高别构位点预测的准确性。CorrSite2.0的预测准确度超过了90%，优于目前常用的别构位点预测方法。CorrSite2.0已经被整合进了CavityPlus网站，用户可以很方便地通过http://www.pkumdl.cn/cavityplus访问。CorrSite2.0为别构药物和蛋白设计提供了一个强大且用户友好的工具。

北京大学前沿交叉学科研究院定量生物学中心的博士研究生谢娟为本论文的第一作者，北京大学定量生物学中心/化学与分子工程学院来鲁华教授为本论文的通讯作者，北京大学定量生物学中心/数学科学学院邓明华教授为该研究提供了关键指导，前沿交叉学科研究院PTN项目博士研究生王世伟、化学与分子工程学院博士后徐优俊博士参与了该研究工作。该研究得到了国家自然科学基金重点项目(21633001) 和科技部重点研发项目 (2016YFA0502303) 的资助。

参考文献

Xie, Juan; Wang, Shiwei; Xu, Youjun; Deng, Minghua; Lai, Luhua. "Uncovering the Dominant Motion Modes of Allosteric Regulation Improves Allosteric Site Prediction." Journal of Chemical Information and Modeling   (2021). https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.1c01267