Arg–Tyr阳离子与π电子之间的相互作用驱动了天然蜘蛛拖丝蛋白的相分离及β-折叠片结构的形成

《Proceedings of the National Academy of Sciences》：Arg–Tyr cation–π interactions drive phase separation and β-sheet assembly in native spider dragline silk

通过整合溶液NMR、固体核磁共振、分子动力学模拟和AlphaFold3建模，揭示了蜘蛛丝蛋白MaSp1中磷酸诱导的液-液相分离（LLPS）机制。研究证实Arg-Tyr多价相互作用通过稳定β-折叠界面和促进有序组装驱动相分离，并发现Arg在纤维中部分整合至β-片层界面，而Tyr多形成β-转角构象。该成果为理解无序蛋白通过相分离形成功能材料提供了新机制。

　　
蜘蛛丝蛋白的液液相分离机制与结构形成关键作用解析

蜘蛛丝因其卓越的机械性能在生物材料领域备受关注。本研究通过多维度实验与计算模拟，首次系统揭示了液液相分离（LLPS）过程中关键氨基酸残基的分子作用机制。研究团队整合了核磁共振（NMR）、分子动力学模拟和人工智能结构预测技术，深入解析了蜘蛛丝蛋白从溶液态到固态纤维的结构演化过程。

在实验设计上，研究者创新性地采用同位素标记技术，通过精准控制蜘蛛饮食中的13C和15N同位素摄入，成功制备了选择性标记的丝蛋白样本。这种分子探针技术使得研究者能够追踪特定氨基酸残基（如精氨酸和酪氨酸）在相分离过程中的动态变化。

关键发现包括：
1. 磷酸离子通过改变水分子分布，显著增强精氨酸与酪氨酸的离子-π相互作用。分子动力学模拟显示，在磷酸存在下，Arg-Tyr接触频率提升2.4倍，同时Arg-聚丙氨酸接触减少约35%。
2. 固态核磁共振首次直接观测到固态纤维中存在的T型离子-π相互作用结构，证实精氨酸残基在β-折叠界面处的关键作用。
3. AlphaFold3模型预测显示，在纤维形成的纳米结构中，精氨酸以约5.7?的距离与酪氨酸形成稳定相互作用，这种几何构型与固态NMR观测结果高度吻合。
4. 研究发现Gly-Trp-Gly（GTG）重复单元是相分离的分子开关，该结构域在磷酸诱导下发生构象变化，形成具有自组织能力的动态结构。

实验技术方面，研究团队开发了独特的X检测法（Cross-Detected approach），通过选择性标记和高效核磁检测技术，解决了传统方法中氢键动态交换难以观测的难题。这种方法成功捕捉到相分离过程中仅存在微秒级动态变化的残基相互作用网络。

动态特性分析显示：
- 聚丙氨酸链段保持快速构象变化（T1约0.7秒）
- Gly-Trp-Gly模块动态弛豫时间缩短至200微秒
- 精氨酸残基的T2弛豫时间从0.29秒缩短至0.25秒，表明局部结构刚性增强

特别值得注意的是，固态NMR观测到酪氨酸残基在纤维中主要采取β-转角构象（占比达68%），而精氨酸则同时存在β-折叠界面和灵活的随机卷曲两种存在形式。这种双态结构特性解释了蜘蛛丝在承受拉伸时既能保持高刚性又具备弹性恢复能力。

理论模型构建方面，研究团队提出了"动态界面稳定"假说：
1. 磷酸诱导的相分离通过破坏水化膜，使疏水聚丙氨酸链段形成临时有序结构
2. 精氨酸残基作为结构锚点，通过离子-π作用将酪氨酸引入β-折叠界面
3. 这种自组装过程形成"有序-无序"交替的纳米结构，为宏观纤维提供形成基础

研究还发现Gln残基在相分离中表现出独特的动态行为：其T1弛豫时间在溶液相中为0.5秒，而在相分离相中缩短至0.2秒，但T2弛豫时间显著延长，表明Gln可能通过氢键网络在相分离中起到稳定作用。

该研究突破传统认知，揭示了蜘蛛丝自组装的分子本质：
- 相分离不是简单的蛋白质聚集，而是通过离子介导的精准残基相互作用网络构建
- 动态无序区域（Gly-Trp-Gly模块）形成相分离驱动力，而静态有序区域（聚丙氨酸链段）则提供结构支撑
- 这种"动态稳定"机制为仿生材料设计提供了新思路，特别是对于需要兼具柔韧性和结构强度的工程材料

未来研究将聚焦于：
1. 多组分丝蛋白的协同作用机制
2. 不同离子环境对相分离路径的影响
3. 动态界面在机械应力传递中的角色
4. 人工合成纤维的相分离调控技术

该成果为理解生物大分子自组装机制提供了新的范式，相关技术已成功应用于碳纳米管/蜘蛛丝复合材料的制备，在抗冲击材料领域展现出应用潜力。研究团队正在开发基于此原理的智能纤维材料，该材料在拉伸过程中可自主调节相分离状态，实现力学性能的实时优化。

这项突破性研究不仅完善了蛋白质相分离理论，更为人工蜘蛛丝的产业化提供了关键技术支撑。通过解析动态无序结构中的分子作用网络，研究者能够精准设计具有特定机械性能的生物仿生材料，这为解决传统复合材料中强度与韧性难以兼顾的问题开辟了新路径。