基于 AlphaFold2 与分子动力学的 AMPAR/NMDAR 肽类调节剂从头设计与验证

《PNAS Nexus》：Computational design and functional validation of peptide modulators for AMPAR and NMDAR

　　

摘要

离子型谷氨酸受体AMPAR和NMDAR在突触传递中起核心作用，也是神经疾病治疗的关键靶点。在此，我们开发了一种基于从头设计的流程，结合了生成式神经网络、AlphaFold2结构预测和分子动力学技术，用于创建短链、高亲和力、选择性强的肽类调节剂。该算法针对受体关键区域进行优化，确保最小接触距离和高结构精度，并通过特定位置的评分矩阵避免模式崩溃。计算机模拟显示，最佳候选肽类具有很强的结合亲和力、较低的RMSD波动以及稳定的氢键作用。选择性测试证实这些肽类对AMPA和NMDAR受体几乎没有交叉结合。将最佳候选肽类合成后，在体外实验中进行了测试。在大鼠皮质和海马细胞培养中，这些肽类能够引发强烈的浓度依赖性细胞内Ca²⁺流入，这一效应可被细胞外钙离子去除或选择性拮抗剂（CNQX、MK-801）所抑制，从而证实了这些肽类的正向调节作用。交叉抑制实验进一步证明了其严格的受体选择性。尽管这些肽类诱导的钙响应强度低于传统配体（AMPA和NMDA），但其功能调节作用得到确认。这种计算与实验相结合的方法能够高效开发出针对特定受体的肽类调节剂，为治疗发现提供了有前景的策略。

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