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タイトルTargeting protein-ligand neosurfaces with a generalizable deep learning tool.
ジャーナル・号・ページNature, Vol. 639, Issue 8054, Page 522-531, Year 2025
掲載日2025年1月15日
著者Anthony Marchand / Stephen Buckley / Arne Schneuing / Martin Pacesa / Maddalena Elia / Pablo Gainza / Evgenia Elizarova / Rebecca M Neeser / Pao-Wan Lee / Luc Reymond / Yangyang Miao / Leo Scheller / Sandrine Georgeon / Joseph Schmidt / Philippe Schwaller / Sebastian J Maerkl / Michael Bronstein / Bruno E Correia /
PubMed 要旨Molecular recognition events between proteins drive biological processes in living systems. However, higher levels of mechanistic regulation have emerged, in which protein-protein interactions are ...Molecular recognition events between proteins drive biological processes in living systems. However, higher levels of mechanistic regulation have emerged, in which protein-protein interactions are conditioned to small molecules. Despite recent advances, computational tools for the design of new chemically induced protein interactions have remained a challenging task for the field. Here we present a computational strategy for the design of proteins that target neosurfaces, that is, surfaces arising from protein-ligand complexes. To develop this strategy, we leveraged a geometric deep learning approach based on learned molecular surface representations and experimentally validated binders against three drug-bound protein complexes: Bcl2-venetoclax, DB3-progesterone and PDF1-actinonin. All binders demonstrated high affinities and accurate specificities, as assessed by mutational and structural characterization. Remarkably, surface fingerprints previously trained only on proteins could be applied to neosurfaces induced by interactions with small molecules, providing a powerful demonstration of generalizability that is uncommon in other deep learning approaches. We anticipate that such designed chemically induced protein interactions will have the potential to expand the sensing repertoire and the assembly of new synthetic pathways in engineered cells for innovative drug-controlled cell-based therapies.
リンクNature / PubMed:39814890 / PubMed Central
手法EM (単粒子) / X線回折
解像度1.88 - 3.3 Å
構造データ

50522

9fkd

EMDB-50522, PDB-9fkd:
Progesterone-bound DB3 Fab in complex with computationally designed DBPro1156_2 protein binder
手法: EM (単粒子) / 解像度: 3.3 Å

PDB-8s1x:
Crystal structure of Actinonin-bound PDF1 and the computationally designed DBAct553_1 protein binder
手法: X-RAY DIFFRACTION / 解像度: 1.88 Å

化合物

ChemComp-ZN:
Unknown entry

ChemComp-BB2:
ACTINONIN / (-)-アクチノニン / antitumor, 抗生剤*YM

ChemComp-FMT:
FORMIC ACID / ギ酸

ChemComp-PO4:
PHOSPHATE ION / ホスファ-ト

ChemComp-K:
Unknown entry / カリウムカチオン

ChemComp-HOH:
WATER

ChemComp-STR:
PROGESTERONE / プロゲステロン / ホルモン*YM

由来
  • synthetic construct (人工物)
  • pseudomonas aeruginosa (緑膿菌)
キーワードDE NOVO PROTEIN / Actinonin / de novo / computational / binder / CID / switch / deformylase / progesterone / Fab / anti-kappa

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万見文献について

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お知らせ

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2022年2月9日: EMDBエントリの付随情報ファイルのフォーマットが新しくなりました

EMDBエントリの付随情報ファイルのフォーマットが新しくなりました

  • EMDBのヘッダファイルのバージョン3が、公式のフォーマットとなりました。
  • これまでは公式だったバージョン1.9は、アーカイブから削除されます。

関連情報:EMDBヘッダ

外部リンク:wwPDBはEMDBデータモデルのバージョン3へ移行します

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2020年8月12日: 新型コロナ情報

新型コロナ情報

URL: https://pdbj.org/emnavi/covid19.php

新ページ: EM Navigatorに新型コロナウイルスの特設ページを開設しました。

関連情報:Covid-19情報 / 2020年3月5日: 新型コロナウイルスの構造データ

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2020年3月5日: 新型コロナウイルスの構造データ

新型コロナウイルスの構造データ

関連情報:万見生物種 / 2020年8月12日: 新型コロナ情報

外部リンク:COVID-19特集ページ - PDBj / 今月の分子2020年2月：コロナウイルスプロテーアーゼ

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2019年1月31日: EMDBのIDの桁数の変更

EMDBのIDの桁数の変更

  • EMDBエントリに付与されているアクセスコード(EMDB-ID)は4桁の数字(例、EMD-1234)でしたが、間もなく枯渇します。これまでの4桁のID番号は4桁のまま変更されませんが、4桁の数字を使い切った後に発行されるIDは5桁以上の数字(例、EMD-12345)になります。5桁のIDは2019年の春頃から発行される見通しです。
  • EM Navigator/万見では、接頭語「EMD-」は省略されています。

関連情報:Q: 「EMD」とは何ですか？ / 万見/EM NavigatorにおけるID/アクセスコードの表記

外部リンク:EMDB Accession Codes are Changing Soon! / PDBjへお問い合わせ

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2017年7月12日: PDB大規模アップデート

PDB大規模アップデート

  • 新バージョンのPDBx/mmCIF辞書形式に基づくデータがリリースされました。
  • 今回の更新はバージョン番号が4から5になる大規模なもので、全エントリデータの書き換えが行われる「Remediation」というアップデートに該当します。
  • このバージョンアップで、電子顕微鏡の実験手法に関する多くの項目の書式が改定されました(例：em_softwareなど)。
  • EM NavigatorとYorodumiでも、この改定に基づいた表示内容になります。

外部リンク:wwPDB Remediation / OneDepデータ基準に準拠した、より強化された内容のモデル構造ファイルが、PDBアーカイブで公開されました。

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  • EMDB/PDB/SASBDBのエントリから引用されている文献のデータベースです
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関連情報:EMDB / PDB / SASBDB / 万見 (Yorodumi) / EMN文献 / 新しいEM Navigatorと万見の変更点

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