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2025年4月13日，中國科學院上海藥物研究所陸曉杰課題組聯合復旦大學周璐課題組和浙江大學醫學院附屬第二醫院腫瘤研究所/浙江大學轉化醫學研究院孫毅課題組在國際學術期刊Angewandte Chemie International Edition上發表了題為“Proteome-Wide Data Guides the Discovery of Lysine-Targeting Covalent Inhibitors Using DNA-Encoded Chemical Libraries”的研究論文。該研究將基于活性的蛋白質組分析（Activity-Based Protein Profiling，ABPP）數據與共價DNA編碼化合物庫（Covalent DNA-Encoded Chemical Library，CoDEL）技術相結合，利用賴氨酸反應性蛋白質組學數據指導CoDEL篩選，發現了結構新穎、反應機制多樣的賴氨酸靶向共價抑制劑。這一方法不僅擴展了共價靶向策略的靶標適用范圍，也為共價抑制劑的理性設計提供了新的思路。

共價藥物通過與特定氨基酸殘基形成共價鍵，實現對靶標蛋白的持久調控，是現代藥物研發中的重要方向。相較于半胱氨酸靶向策略，賴氨酸作為共價結合位點能夠克服半胱氨酸的豐度限制，拓寬潛在靶標的選擇范圍。近年來，基于結構的藥物設計推動了賴氨酸靶向共價抑制劑的開發。然而，該方法對已知配體結構的依賴限制了其在新靶點或難成藥靶點中的應用。

CoDEL技術正逐步發展為共價藥物開發的關鍵工具。陸曉杰課題組合作將該技術成功應用于半胱氨酸靶向共價抑制劑的發現，針對BTK、JAK3、PIN1及SARS-CoV-2非結構蛋白等靶標發現了具有全新結構的共價苗頭化合物（ACS Med. Chem. Lett. 2022,13,1574-1581；J. Am. Chem. Soc. 2024,146,33983-33996）。同時，陸曉杰課題組合作開發了ABPP-CoDEL聯用策略，發現了一系列酪氨酸靶向的共價抑制劑（J. Am. Chem. Soc. 2023,145,25283-25292）。然而，目前仍缺乏專門針對賴氨酸的系統化CoDEL篩選平臺。此外，由于賴氨酸在人類蛋白質組中分布廣泛，隨機靶標篩選效率較低。

本研究中，研究團隊通過整合基于化合物和基于彈頭的ABPP數據，構建了包含高反應性且可配體化賴氨酸位點的蛋白質數據集，為篩選靶標的合理選擇提供了支持。隨后，引入8個具有不同反應機制的賴氨酸靶向共價彈頭，合成了包含1070萬個化合物的CoDELs。共價篩選結果發現了針對PGAM1、BRD家族蛋白和UBE2N的賴氨酸靶向共價抑制劑。其中，化合物1是PGAM1的活性光共價配體，化合物4與BRD家族蛋白溴結構域中未被探索的位點形成可逆共價鍵。值得注意的是，化合物9能夠不可逆地與UBE2N結合，誘導UBE2N/UBE2V2復合物的構象變化，破壞泛素鏈的形成并干擾其下游功能活性，為調節UBE2N介導的泛素化途徑提供了一種新機制。本研究通過將整合蛋白質組學數據和共價DEL技術，為賴氨酸靶向共價抑制劑的發現提供了一個高效篩選平臺。

上海藥物所博士研究生吳鑫源、復旦大學博士研究生李順堯與浙江大學轉化醫學院博士研究生梁婷為本論文的共同第一作者。上海藥物所陸曉杰研究員、復旦大學周璐教授和浙江大學醫學院附屬第二醫院腫瘤研究所/浙江大學轉化醫學研究院孫毅教授為本論文的共同通訊作者。該項工作獲得了上海藥物所鄭明月研究員、趙玉軍研究員、陳小華研究員和譚敏佳研究員的支持和幫助。本研究得到了上海同步輻射光源和上海藥物所質譜技術平臺的支持，并得到了國家自然科學基金委、國家重點研發計劃、上海市科委項目、上海藥物所自主研發項目、浙江省自然科學基金和浙江省領軍創新創業團隊引進計劃的資助。

全文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202505581

蛋白質組學數據指導的賴氨酸靶向 CoDEL 篩選策略