综述：利用交联质谱技术进行的全蛋白质组结构和相互作用分析及其应用

《Biophysical Journal》：Proteome-Wide Structural and Interaction Analysis Using Cross-Linking Mass Spectrometry and its Applications

　　

沈巴加·莫蒂·巴拉克里希南（Shenbaga Moorthy Balakrishnan）|希夫祖尔·拉赫曼·安萨里（Hifzur Rahman Ansari）|陶菲克·内贾迪（Taoufik Nedjadi）

阿卜杜拉国王国际医学研究中心（King Abdullah International Medical Research Center），邮政信箱9515，吉达21423，沙特阿拉伯

摘要

解析蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）的机制以及蛋白质在天然细胞环境中的结构变化对于推动药物发现至关重要。体内化学交联结合质谱技术（XL-MS）能够捕捉到那些在生理条件改变时常常失调的微弱、短暂且高阶的相互作用，而这些相互作用用传统方法难以检测。体内 XL-MS的应用范围从靶向定位PPIs到大规模识别细胞内的相互作用网络。定量方法的整合进一步促进了不同生理条件下的比较分析。最近将机器学习（ML）工具整合到XL-MS工作流程中，极大地提升了这项技术的深度和效率。基于人工智能的算法现在能够更准确地识别交联肽段并绘制相互作用拓扑结构。此外，将体内 XL-MS数据与AlphaFold等人工智能辅助的结构建模平台相结合，可以实现蛋白质网络的动态和高通量预测。本文综述了体内 XL-MS在复杂生物样本（从细胞器、细胞到整个组织）中的广泛应用，并强调了人工智能整合如何推动结构生物学向系统层面理解蛋白质组结构的发展。