De novo design 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
出处
期刊: [Cold Spring Harbor Laboratory]
被引量:3
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
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
1秒前
1秒前
1秒前
科研通AI6.4应助wangwangwang采纳,获得10
2秒前
玻璃渣渣应助hyt采纳,获得10
2秒前
lili发布了新的文献求助10
3秒前
满意妙梦发布了新的文献求助10
3秒前
英姑应助Slby采纳,获得10
3秒前
想躺平的科研民工完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
小豹子发布了新的文献求助10
3秒前
某某完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
李爱国应助czy采纳,获得10
4秒前
4秒前
我是老大应助梦里吃早饭采纳,获得10
4秒前
宋老师发布了新的文献求助30
4秒前
4秒前
4秒前
zh发布了新的文献求助10
5秒前
研友_VZG7GZ应助帅帅的女人采纳,获得10
7秒前
白云之上发布了新的文献求助10
7秒前
JamesPei应助鲤鱼香之采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
灵泽发布了新的文献求助10
9秒前
太阳雨发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
醉熏的蚂蚁给醉熏的蚂蚁的求助进行了留言
10秒前
喔喔发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
烟花应助迷人如冬采纳,获得10
10秒前
舒适的藏花完成签到 ,获得积分10
11秒前
打打应助曾经的怜雪采纳,获得10
11秒前
xiaoen完成签到,获得积分20
11秒前
12秒前
12秒前
12秒前
欢呼的冰绿完成签到 ,获得积分20
13秒前
Sea_U应助xx采纳,获得10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
2016 Venous Blood Study (VBS) (Final V3.0) 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The Effective Clinical Neurologist 3ed 500
The Great Hymn to Šamaš 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7699388
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9258701
关于积分的说明 20015754
捐赠科研通 7274521
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3293487
关于科研通互助平台的介绍 2448934
邀请新用户注册赠送积分活动 2299794