近日，香港中文大学（深圳）瓦谢尔计算生物研究院竺立哲课题组与复旦大学代谢与整合生物学研究院任若冰课题组，2013年诺贝尔化学奖得主、瓦谢尔计算生物研究院主任阿里耶·瓦谢尔教授（Prof. Arieh Warshel）合作，在Proceedings of the National Academy of Sciences上发表了题为“Fine-tuning activation specificity of G-protein-coupled receptors via automated path searching”的研究。该研究系全球首例基于高效自动化分子模拟阐明的激活机制（尤其是过渡态结构）信息完成的G蛋白偶联受体（G protein-coupled receptor, GPCR）高特异性激动剂设计。竺立哲课题组题如涓博士和任若冰课题组博士研究生庞滨为本文的共同第一作者。

G蛋白偶联受体是含有超800个成员的最大药物靶标家族。众多的配体种类和受体家族成员，意味着特异性是GPCR药物设计的核心问题之一，与药物的活性及毒性等问题息息相关。

S1PR家族配体结合口袋序列相似度~70%

鞘氨醇-1-磷酸受体（Sphingosine-1-phosphate receptors, S1PR）家族属于A类GPCR，包含5个亚型（S1PR1-5）。其中，S1PR1能够调节免疫细胞的迁移，受到更广泛的关注，已成为重要的药物靶标蛋白。然而，S1PR1-5具有高度相似的配体结合口袋（相似度~70%），这使得目前已知的S1PR1激动剂大多存在特异性不高的问题。

本文作者通过设计高度自动化的计算流程，仅仅通过三轮计算（每轮耗时10-14天），及一次化学合成，便成功获得了只激活S1PR1的超高特异性激动剂分子，大幅降低了湿实验次数和研发成本。

GPCR特异性激动剂设计的难点

此前，GPCR的特异性激动剂设计普遍具有以下难点：

 实验手段的局限

仅依靠现有实验技术，难以解释和预测配体对某一GPCR的特异性激活，因为这有赖于对配体结合与激活GPCR全过程的详尽认知：功能实验只能用于断定是否激活；结构生物学尽管能提供原子层面的细节，但仅能揭示过程中的少数状态，无法指明激活发生的难易程度及其根源；通过对蛋白口袋周边位点进行逐一突变来寻找与配体相互作用的关键蛋白残基虽行之有效，却过于繁琐。

分子动力学模拟的效率局限

物理驱动的全原子分子动力学模拟可以从原子尺度洞察激活的具体机制。然而，此类方法通常具有较低的计算速度，而在GPCR特异性激动剂设计中，计算通常需要模拟多种蛋白质-配体组合，高特异性的激动剂的设计也往往需经多轮迭代才可达成，对计算效率提出了苛刻的要求。由于分子动力学本身的高维度特性和整体模拟速度偏低，将之大规模、系统性地用于研究GPCR激活过程仍面临较大难题，此前尚无可精确且快速地揭示任一配体对给定GPCR激活过程细节（尤其是过渡态结构）的算法框架。

现有增强采样算法自动化程度偏低

由于涉及大量配体和受体的组合，计算流程需高度自动化，不应因受体的序列、配体的种类和结构不同而有所变化，人为选择的参数数量应降至最低。然而，现有的计算方法多依赖于对激活过程机制的事先猜测，所得路径定义在事先选择的低维度坐标空间。而GPCR与配体的复合物恰恰复杂度较高，选择错误概率大，导致其总体效率低下。定义在低维空间的构象转变路径也无法为下一步改进配体结构提供启示。

S1PR1激动剂设计的技术路线

针对以上难点，本文作者在基于旅行商问题的自动化路径搜索（Travelling-salesman based Automated Path Searching, TAPS）算法的基础上，综合运用分子对接（全局盲猜）、自由能计算（路径集体变量、伞型采样），并辅以小分子化学合成、激活功能检测实验，构建了一套通用性强、且高效自动化的GPCR激动剂理性设计平台。在不提出预先假设的情况下，该方法可以高效地找到不同配体激活GPCR的最小自由能路径（Minimum Free Energy Path, MFEP），进而根据MFEP的自由能分布预测配体的激活效力，并揭示受体的激活机理，进一步基于机理进行配体改造。计算结果与实验数据达到了高度一致。

在实际应用中，作者利用该计算平台，快速定位了决定S1PR家族配体特异性的关键残基，并基于激活机理对已有分子进行了改造，仅经过3轮计算迭代（每轮耗时14天），即预测出了一种新型S1PR1超高特异性激动剂。实验证实该新分子激活S1PR1的效率比S1PR3/5高出1-2个数量级。

小结

该研究所描述的自动化计算流程能以可承受的时间成本，揭示任意候选激动剂分子对GPCR的详细激活机制，助力配体的改造和设计。这种基于机制的修改将过去繁琐的设计过程简化为几次计算迭代，最大限度地降低了湿实验成本。作为一种通用方法，该方法在不同GPCR的激动剂设计中均有值得期待的应用前景。