蛋白质亲和选择性研究的未来方向——基于质谱技术的高通量蛋白质-配体识别

《Environmental Science & Technology》：Future Directions in Protein Affinity Selection–Mass Spectrometry for High-Throughput Protein–Ligand Recognition

　　

摘要

合成化学物质的迅速增多远远超出了传统毒理学方法的能力，这凸显了寻找高效识别生物活性污染物的迫切需求。尽管以往的方法在发现生物活性化学物质方面做出了重要贡献，但它们仍受限于效率低下和操作复杂性较高。为应对这一挑战，蛋白质亲和选择-质谱技术（AS-MS）利用蛋白质作为分子“诱饵”来从环境样本中选择性捕获生物活性化学物质。该技术结合高分辨率质谱（HRMS）后，能够实现生物活性化学物质的高通量识别。在这篇综述中，我们总结了AS-MS的最新进展，并强调了其在发现新的蛋白质靶点、阐明未解释的毒理学机制以及识别生物活性转化产物和内源性配体方面的独特优势。我们批判性地分析了目前限制其广泛应用的关键方法学瓶颈，并提出了应对这些挑战的策略。特别强调了机器学习（ML）在克服结构解析和直接转录活性预测难题中的作用。结合机器学习分析的AS-MS技术作为下一代环境生物活性化学物质筛选和监管优先级确定的平台具有巨大的潜力。