De novodesign of drug-binding proteins with predictable binding energy and specificity

结合亲和力 亲缘关系 小分子 结合能 结合位点 分子动力学 计算生物学 血浆蛋白结合 化学 药物发现 生物医学 分子 纳米技术 生物物理学 计算化学 生物 立体化学 材料科学 物理 生物信息学 生物化学 受体 有机化学 核物理学
作者
Lei Lu,Xuxu Gou,Sophia K. Tan,Samuel I. Mann,Hyunjun Yang,Xiaofang Zhong,Dimitrios Gazgalis,Jesús Valdiviezo,Hyunil Jo,Yibing Wu,Morgan E. Diolaiti,Alan Ashworth,Nicholas F. Polizzi,William F. DeGrado
标识
DOI:10.1101/2023.12.23.573178
摘要

The de novo design of small-molecule-binding proteins has seen exciting recent progress; however, the ability to achieve exquisite affinity for binding small molecules while tuning specificity has not yet been demonstrated directly from computation. Here, we develop a computational procedure that results in the highest affinity binders to date with predetermined relative affinities, targeting a series of PARP1 inhibitors. Two of four designed proteins bound with affinities ranging from < 5 nM to low μM, in a predictable manner. X-ray crystal structures confirmed the accuracy of the designed protein-drug interactions. Molecular dynamics simulations informed the role of water in binding. Binding free-energy calculations performed directly on the designed models are in excellent agreement with the experimentally measured affinities, suggesting that the de novo design of small-molecule-binding proteins with tuned interaction energies is now feasible entirely from computation. We expect these methods to open many opportunities in biomedicine, including rapid sensor development, antidote design, and drug delivery vehicles.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
刚刚
刚刚
1秒前
yyuu完成签到,获得积分10
1秒前
xyl完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
芋泥泥泥发布了新的文献求助10
1秒前
对对碰完成签到,获得积分10
2秒前
ZQC完成签到,获得积分10
2秒前
英姑应助科研吗喽采纳,获得10
2秒前
Ava应助天真的迎天采纳,获得10
3秒前
温柔沛容完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
萝卜发布了新的文献求助10
4秒前
科研通AI2S应助小娄娄娄采纳,获得10
4秒前
yzkkzy完成签到,获得积分10
4秒前
知许解夏应助章鱼哥采纳,获得10
5秒前
负责凛完成签到,获得积分10
5秒前
奶昔源发布了新的文献求助10
6秒前
xyl发布了新的文献求助10
6秒前
酷波er应助兰兰采纳,获得10
6秒前
彩色觅荷发布了新的文献求助10
6秒前
huenan完成签到,获得积分10
7秒前
daisies应助淡淡的苑睐采纳,获得20
7秒前
系统提示完成签到,获得积分10
8秒前
田一完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
沃利坎完成签到,获得积分10
9秒前
Troyelm举报求助违规成功
9秒前
寒江雪举报求助违规成功
9秒前
kingwill举报求助违规成功
9秒前
9秒前
wobisheng完成签到,获得积分10
10秒前
顾矜应助汕头凯奇采纳,获得10
10秒前
yznfly应助洛苏采纳,获得30
11秒前
11秒前
害羞的雁易完成签到 ,获得积分10
12秒前
高分求助中
Ophthalmic Equipment Market by Devices(surgical: vitreorentinal,IOLs,OVDs,contact lens,RGP lens,backflush,diagnostic&monitoring:OCT,actorefractor,keratometer,tonometer,ophthalmoscpe,OVD), End User,Buying Criteria-Global Forecast to2029 2000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind (Sixth Edition) 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 588
Christian Women in Chinese Society: The Anglican Story 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3961294
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3507579
关于积分的说明 11136907
捐赠科研通 3240039
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1790707
邀请新用户注册赠送积分活动 872450
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 803255