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MEK-ERK结合界面的不对称协同进化:从序列分歧到功能调控的结构基础
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年09月13日 来源:Journal of Biological Chemistry 3.9
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本研究针对MEK-ERK复合物结合界面的不对称进化问题,通过整合系统发育分析、AlphaFold2结构预测、分子动力学模拟和果蝇功能验证,发现MEK的N端无序区D-site在进化中加速分化但保留核心结合模式,揭示了其通过五个关键残基与ERK的DRS形成稳定互作,并证明该界面对MEK催化活性的变构调控作用,为理解蛋白互作网络的进化机制提供了新范式。
在细胞信号转导的复杂网络中,蛋白-蛋白相互作用(PPI)的进化机制一直是核心科学问题。丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)通路中的MEK-ERK模块作为经典信号传导单元,其结合界面的进化特征尤其引人深思:为何上游激酶MEK的N端 docking site(D-site)呈现高度序列变异,而下游激酶ERK的结合界面却高度保守?这种不对称性是否反映了其在互作网络中的不同功能约束?这些问题对理解信号通路的进化设计原理具有重要意义。
以往研究多集中于MEK催化域与ERK磷酸化位点的相互作用,而对N端无序区D-site的结构与功能认识有限。由于该区域固有的动态特性,传统结构生物学手段难以捕捉其结合细节。随着AlphaFold2等AI预测工具的出现,以及分子动力学(MD)模拟技术的成熟,使得在原子水平解析这类瞬态复合物成为可能。本研究通过多学科交叉方法,揭示了MEK D-site的进化规律及其功能机制。
研究人员主要采用四大技术方法:一是对309个物种的MEK序列进行多序列比对(MSA)和系统发育分析;二是利用AlphaFold2 Multimer预测人、果蝇等代表物种的MEK-ERK复合物结构;三是采用微秒级分子动力学模拟验证互作稳定性;四是通过果蝇遗传学模型(CRIMIC系统)进行体内功能验证。所有模拟均基于CHARMM36力场在显式溶剂环境中进行。
序列分析显示MEK D-site呈现簇内保守、簇间分化的特征。通过Shannon熵值分析发现,MEK激酶域高度保守(熵值<0.5),而D-site区域熵值高达2.5-3.5。系统发育聚类识别出四个主要进化分支:陆生脊椎动物、鱼类、线虫和昆虫。尽管序列差异显著,但所有D-site均符合K/R–X–K/R–X2-3–Φ–X–Φ–X4-5–D/E的分子模式(其中Φ代表疏水残基)。
AlphaFold2预测揭示D-site与ERK的D-recruitment site(DRS)结合的结构基础。在人源复合物中,Lys3、Lys5、Ile9、Leu11和Asp16五个关键残基与ERK的Glu81、Asp162等残基形成稳定的静电和疏水相互作用。pLDDT评分显示D-site在结合状态下从无序变为有序(分值从<50升至60-80)。
分子动力学模拟验证了结合界面的动态特性。通过中心质量距离(COM)分析发现,五重丙氨酸突变体(MEK5A)在600ns内发生解离,而野生型在整个微秒模拟中保持稳定。特别值得注意的是,D-site解离导致MEK活性位点(A-site)的RMSD值从1.5?增至3.0?,提示其可能通过变构机制调节催化活性。
果蝇体内实验证实D-site的功能必要性。利用CRIMIC基因编辑系统构建mek无效突变体,发现缺失D-site的MEK_ΔD-site和四重突变体MEK4A(K3A/K5A/I9A/L11A)均无法挽救雄性果蝇存活。组成型活性突变体MEK_Q56P原本引起蛹体缩短表型(增益功能),但引入D-site突变后表型完全消失,证明D-site对正常和病理状态下的信号传导均不可或缺。
研究结论表明MEK-ERK界面存在显著的不对称协同进化:ERK的DRS在300多个物种中高度保守,而MEK的D-site却在保持核心结合模式的前提下加速分化。这种进化模式使得D-site既能维持基本结合功能,又能适应不同物种的特异性需求。五个关键残基构成的结合模块虽然结构简单,但通过静电互补和疏水作用实现了结合特异性与进化可塑性的统一。
该研究的重要意义在于首次整合进化分析、结构预测、动态模拟和功能验证多个维度,揭示了无序区在蛋白互作网络进化中的特殊地位。发现的变构调控机制为理解激酶活性调控提供了新视角,而建立的跨物种研究范式可推广至其他信号系统研究。这些发现对认识MAPK通路相关疾病(如癌症、发育障碍)的分子机制具有重要启示,为靶向药物设计提供了新的思路。
论文发表于《Journal of Biological Chemistry》,通过创新性的研究方法和技术整合,为理解蛋白互作网络的进化设计原理树立了新的标杆。Anton V. Persikov、Robert A. Marmion和Stanislav Y. Shvartsman的研究团队通过这项工作为信号转导领域的进化生物学研究开辟了新的方向。
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