通过高通量虚拟筛选鉴定靶向泛素特异性蛋白酶11（USP11）的新型化学支架

这篇研究通过高通量虚拟筛选（HTVS）结合生化验证，首次系统鉴定了靶向泛素特异性蛋白酶11（USP11）的新型抑制剂支架。研究基于USP11同源模型筛选63万化合物，发现苯并恶二唑（benzoxadiazole）和吡咯苯脒（pyrrolo-phenylamidine）两类结构依赖性抑制剂，并通过分子对接阐明了结合模式。该工作为开发选择性USP11抑制剂提供了关键化学工具，对阿尔茨海默病（AD）和癌症治疗具有重要意义。

　　

Abstract
泛素特异性蛋白酶11（USP11）作为去泛素化酶（DUB）家族成员，在阿尔茨海默病和多种癌症中具有重要治疗潜力，但当前仅有的抑制剂米托蒽醌（mitoxantrone）存在靶点混杂性问题。本研究通过构建USP11同源模型，对63万化合物库进行高通量虚拟筛选，鉴定出5类结构独特的活性化合物。其中苯并恶二唑衍生物和吡咯苯脒类似物展现出显著的抑制活性和可优化的结构-活性关系（SAR），而羟基苯腙类化合物因潜在泛干扰特性（PAINS）被排除。海洋天然产物角鲨胺（squalamine）虽显示抑制活性，但其弱结合亲和力（K_D=459 μM）和复杂结构限制了开发价值。

Introduction
泛素-蛋白酶体系统（UPS）通过可逆的泛素化修饰调控蛋白质稳态，其失调与神经退行性疾病和肿瘤密切相关。USP家族作为最大的DUB亚类，USP7等成员已有多款抑制剂进入临床研究，但USP11仍缺乏特异性化学工具。近年研究发现，X染色体连锁的USP11通过去泛素化tau蛋白促进其乙酰化和聚集，成为女性阿尔茨海默病高发风险的关键因素。在结直肠癌和乳腺癌中，USP11也被证实通过调控DNA损伤修复通路发挥作用。

Materials and methods
研究采用Schr?dinger计算平台（2022-4版），基于USP15模板（51.2%序列相似性）构建USP11同源模型。虚拟筛选跳过HTVS步骤直接采用标准精度（SP）初筛，保留前1%化合物进行超精度（XP）对接。生化验证采用GST-USP11重组蛋白和Ub-AMC荧光底物体系，活性化合物通过生物层干涉仪（BLI）测定结合动力学参数。

Results
在77个初筛化合物中，5个结构类型显示>40%抑制率。米托蒽醌类似物研究表明，线性侧链长度与活性正相关（IC₅₀=13.3 μM）。苯并恶二唑类化合物18g通过氰基吡唑与Thr317形成氢键（ΔG_bind=-51.43 kcal/mol），其活性显著优于氰基吡咯烷类似物18f。吡咯苯脒类中，73f因延长两个碳链（IC₅₀=19.38 μM）相比73c活性提升，而噻吩替代吡咯（73d/e）则完全失活。值得注意的是，角鲨胺虽抑制活性较强（IC₅₀=8.29 μM），但快解离 kinetics（K_off=6.34 s^-1）导致实际结合微弱。

Discussion
研究揭示了USP11抑制剂开发的三大挑战：1）催化口袋BL2环（881-887位点）构象动态变化影响对接准确性；2）PAINS结构可能产生假阳性；3）IC₅₀与K_D参数需结合评估。苯并恶二唑的氰基可能作为共价弹头（warhead）类似已报道的UCHL1抑制剂IMP-1710，而吡咯苯脒的柔性烷基链则提示溶剂暴露区改造空间。2023年USP11晶体结构（8OYP）的发布为后续优化提供了重要参考。

Conclusion
该工作不仅填补了USP11化学探针的空白，更通过多学科交叉策略（计算筛选-生化验证-结构分析）建立了DUB抑制剂开发范式。两类先导化合物为针对tau病理和肿瘤治疗的精准药物设计奠定了基础。