Laboratorul Baker proiectează proteaze IA care scindează proteine asociate bolilor

Două echipe de la Institute for Protein Design al University of Washington au publicat în Nature, pe 14 octombrie 2026, studii în care prezintă proteaze proiectate de la zero prin metode computaționale, capabile să hidrolizeze scheletul polipeptidic în secvențe alese, inclusiv în anumite regiuni ale proteinelor umane asociate bolilor TDP-43, amiloidului β și amiloidului seric A.

Legăturile amidice care unesc aminoacizii de-a lungul scheletului peptidic sunt stabile timp de sute de ani în soluții apoase neutre, din cauza barierei energetice ridicate în calea hidrolizei, iar până acum succesul proiectării de novo a enzimelor s-a limitat în mare parte la reacții-model cu bariere energetice scăzute, afirmă studiul despre proteazele cu cisteină. Un studiu a produs metaloproteaze pe bază de zinc, iar celălalt, proteaze care funcționează prin intermediul unui nucleofil de cisteină activat. David Baker este menționat ca autor corespondent în ambele studii, iar Donald Hilvert, de la ETH Zurich, este, de asemenea, autor corespondent în ambele.

O platformă de proiectare a metaloproteazelor pe bază de zinc

În Proiectarea computațională a metaloproteazelor, coautorii principali Anqi Chen și Kejia Wu și colegii lor descriu utilizarea metodelor RFdiffusion pentru a proiecta proteine cu situsuri active pe bază de zinc, care activează apa și sunt situate lângă un buzunar de legare a substratului peptidic. Potrivit studiului, dintre cele 135 de modele testate, 36% au catalizat scindarea substraturilor peptidice corespunzătoare la legătura scindabilă vizată. Cel mai bun model inițial a accelerat hidroliza legăturii peptidice de peste 10⁸ ori față de reacția necatalizată, iar patru substituții au sporit această accelerare la peste 10¹⁰ ori, îmbunătățind preorganizarea situsului activ, conform studiului.

Procesul de generare a combinat o rundă inițială de generare a scheletului proteic ghidată de motive, cu proiectarea secvenței și filtrarea cu AlphaFold 3, apoi două runde de rafinare prin difuzie parțială, cu proiectarea și filtrarea suplimentară a secvenței, urmate de o iterație finală între proiectarea secvenței și filtrarea cu AlphaFold 3. Pentru a optimiza un model numit Zn45, echipa a testat 378 de variante de saturare la un singur situs în 21 de poziții ale reziduurilor și 148 de variante combinatorii în șase poziții. Astfel a obținut o variantă îmbunătățită, Zn45_v2, pe care a caracterizat-o prin măsurători ale numărului total de conversii și prin măsurători cinetice Michaelis–Menten.

Cercetătorii au determinat structurile cristaline ale unor modele, printre care Zn5, TDPr3, ZnO7 și Zn48, și le-au depus în Protein Data Bank cu numerele de acces 11CE, 11CM, 11CP, 11CR, 11CU, 11CY și 11DU. Calculele cu câmpuri de forță bazate pe învățarea automată au analizat energiile de activare pentru etapa atacului nucleofil al proteazei naturale astacin, pe bază de zinc, și al modelelor ZnO7 și Zn45. Datele și codul studiului sunt disponibile pe Zenodo.

Scindarea selectivă a proteinelor asociate bolilor

Studiul despre metaloproteaze prezintă modele care scindează selectiv proteinele umane asociate bolilor TDP-43, amiloidul β și amiloidul seric A, cu o accelerare a vitezei de până la 10⁹ ori. Printre exemplele menționate se numără TDPr3, care țintește TDP-43; SAAc8, care țintește amiloidul seric A în secvența SSRSFFSFLG; și AbetaF3, care țintește amiloidul β în secvența KGAIIGLMVG.

În cazul TDP-43, autorii au reproiectat un schelet proteic existent pentru a-l face să scindeze proteina în domeniul C-terminal dezordonat, care controlează separarea de fază lichid-lichid și oligomerizarea, în loc să degradeze întreaga proteină. Studiul prezintă această strategie ca pe o modalitate de a modula comportamentul de fază și oligomerizarea fără a elimina funcțiile nucleare esențiale ale domeniilor structurate ale proteinei.

Echipa a proiectat, de asemenea, citokine mascate și antagoniști ai receptorilor, pe care proteazele proiectate îi activează selectiv; potrivit studiului, acest lucru permite controlul bioortogonal al stării celulare. Autorii concluzionează că proiectarea de novo poate produce proteaze foarte active și programabile, cu posibile aplicații în terapii, biotehnologie și bioremediere.

O declarație privind conflictele de interese precizează că au fost depuse cererile provizorii de brevet 64/047,504 și 63/921,483, referitoare la anumite aspecte ale metodelor și modelelor, și îi menționează pe Chen, Wu, Choi, Preetham Venkatesh, Samuel J. Pellock, Hilvert, Asim K. Bera și Baker ca inventatori sau colaboratori.

O a doua familie de proteaze, construită pe bază de cisteină

Al doilea studiu, Proiectarea de novo a proteazelor cu cisteină, avându-l ca prim autor pe Hojae Choi, a folosit o nouă metodă de învățare profundă numită RFD2-MI — dezvoltată de membrii echipei Brian Coventry și Magnus S. Bauer — pentru a proiecta enzime care folosesc un nucleofil de cisteină activat pentru a hidroliza scheletul polipeptidic într-un mod dependent de secvență. Studiul raportează 13 modele active dintre cele 69 testate, adică o rată de succes de 19%, și o accelerare a vitezei față de reacția de fond de până la 3 × 10⁷ ori.

Proteazele proiectate adoptă pliuri foarte diferite de cele ale proteazelor naturale, cu un scor TM sub 0,50, iar șase structuri cristaline corespund modelelor de proiectare cu o abatere pătratică medie a atomilor Cα mai mică de 1,2 Å, potrivit studiului. Structurile au fost depuse în Protein Data Bank cu numerele de acces 9YNL, 9YNM, 9YOX, 9YOY, 9YOZ și 9YP0. Platforma de proiectare a alternat generarea scheletului proteic cu RFD2-MI, proiectarea secvenței cu ProteinMPNN și filtrarea cu AlphaFold 3.

Într-o rundă de reproiectare a proteazei numite Dokki, 24 dintre cele 89 de variante generate au depășit designul inițial, cu îmbunătățiri ale ratei cuprinse între 1,2 și 31 de ori, iar varianta cu cea mai mare îmbunătățire a fost denumită Dokki-15. Potrivit articolului, proteazele proiectate și-au clivat eficient țintele în celule de mamifere, lucru demonstrat în celule HeLa printr-un test cu o proteină raportoare care urmărea relocarea substratului dependentă de enzimă; drept controale au fost folosiți mutanți catalitic inactivi. Analizele experimentale și computaționale ale autorilor atribuie diferența de activitate rămasă față de cele mai active proteaze native cu cisteină unor imperfecțiuni în preorganizarea situsului activ și în poziționarea substratului.

Istoricul publicării, finanțarea și codul

Nature a primit ambele articole la 14 octombrie 2025; articolul despre proteaza cu cisteină a fost acceptat la 9 septembrie 2026, iar cel despre metaloproteaze, la 15 septembrie 2026. Versiuni anterioare au apărut ca preprinturi pe bioRxiv în noiembrie 2025: studiul despre proteaza cu cisteină a fost publicat pe 22 noiembrie 2025, iar studiul despre metaloproteaze a apărut pentru prima dată pe 21 noiembrie 2025 și a fost revizuit până la a patra versiune, din 27 septembrie 2026.

Declarațiile privind finanțarea menționează Howard Hughes Medical Institute, Bill and Melinda Gates Foundation, Defense Threat Reduction Agency, National Science Foundation, National Institutes of Health, prin National Institute of Allergy and Infectious Diseases și National Institute on Aging, programul APECx al Advanced Research Projects Agency for Health, The Audacious Project din cadrul Institute for Protein Design și Open Philanthropy Project, printre alți finanțatori. Codul pentru proiectare și analiză aferent studiului despre proteaza cu cisteină este disponibil public în două depozite GitHub, iar autorii articolului despre protează au declarat că nu au interese concurente.