当前位置: 首页 > news >正文

【技术解析】非标记法靶标筛选——DARTS-MS/CETSA-MS/LiP-MS 技术原理、适用场景一文理清

DARTS-MS、CETSA-MS、LiP-MS这三种技术都是当前化学生物学和药物研发中非常核心的药物靶点鉴定的非标记(Label-free)质谱技术。它们的核心原理都是利用小分子结合靶蛋白后,改变了靶蛋白的物理或化学稳定性。

一、DARTS-MS (药物亲和力响应靶向稳定性技术)

DARTS-MS的核心原理是小分子与靶蛋白结合后,会改变蛋白质的构象,从而使其对蛋白酶(如 Pronase)的降解产生抗性(变得更难被降解)。DARTS 的关键在于控制好蛋白酶的消化比例和时间。

DARTS-MS的实验步骤一般包括:

1、细胞裂解与蛋白提取:在非变性、不含蛋白酶抑制剂的裂解液中裂解细胞(通常使用 M-PER 或类似温和去污剂),获取总蛋白。

2、小分子孵育:将裂解液分为两组,分别加入小分子药物(实验组)和溶剂对照/Vehicle(对照组),在室温或 4℃下孵育一段时间,使药物与靶蛋白充分结合。3、限制性酶解(Pronase消化):加入低浓度的广谱蛋白酶(如 Pronase)。由于小分子结合保护了靶蛋白,靶蛋白降解速度变慢。需要设置一系列蛋白酶浓度梯度或时间梯度。

4、终止反应:加入 SDS-PAGE 上样缓冲液并立即加热煮沸,或者加入蛋白酶抑制剂混合物终止消化。

5、质谱分析(或Western Blot):若用 Western Blot:跑胶后检测特定候选蛋白的条带丰度。若用 质谱(MS):进行胶内酶解或溶液内酶解,通过高分辨质谱(如标价定量/Label-free, TMT标记)检测哪些蛋白在药物存在下稳定性增加了,未被降解或者降解速度变慢。

适用场景:

1、天然产物、小分子表型筛选后的靶点初步快速鉴定。

2、细胞裂解液层面的体外(in vitro)靶点结合验证。

经典案例:雷帕霉素(Rapamycin)的靶点验证

在 DARTS 技术发展初期,研究者用该技术成功验证了雷帕霉素与 FKBP12 蛋白的结合。将细胞裂解液与雷帕霉素孵育后进行 Pronase 酶解。质谱和 WB 结果显示,在对照组中 FKBP12 很快被降解消失,而在雷帕霉素存在组中,FKBP12 条带保持完好。这证明了 DARTS 在不需要任何化学标记的情况下,就能直接鉴定小分子与高亲和力靶蛋白的互作。

适配的靶标类型:

1、可溶性蛋白质(细胞质、细胞核蛋白)。

2、对因小分子结合而产生显著构象变化的蛋白质效果最好。

优点:

1、简便快速:不需要复杂的仪器,主要步骤就是孵育和酶切。

2、无需标记:药物和小分子都不需要进行化学修饰。

3、背景干扰相对较小:基于最基础的物理阻碍原理。

缺点:

1、不适用于活细胞:通常只能在细胞裂解液中进行。

2、假阳性/假阴性高:酶切条件(时间和浓度)非常敏感,难以精确控制;如果靶蛋白本身对蛋白酶高度耐受,则无法检测。

3、不适合膜蛋白:去污剂会干扰酶切反应。

二、CETSA-MS (细胞热转变分析-质谱联用)

CETSA-MS的核心原理是基于热变性原理。小分子与靶蛋白结合后,通常会提高蛋白质的热稳定性(使其在高温下不易变性沉淀)。通过离心去除变性沉淀,用质谱定量上清液中残留的互作蛋白。CETSA 的核心是利用“热变性”差异,质谱联用时通常采用 ITDR(等温剂量反应) 或 Melt Curve(熔解曲线) 两种模式。

CETSA-MS的实验步骤一般包括:

1、小分子处理:

活细胞模式(In cell):直接将小分子药物加入活细胞培养基中孵育。

裂解液模式(In lysate):将细胞裂解后,在体外与小分子孵育。

2、热冲击处理(Heating):将样品平分到不同的 PCR 管中。

Melt Curve 模式:分别在不同的温度(如40℃至70℃,通常设置10个温度点)下加热数分钟。

ITDR 模式:在固定温度下,处理不同药物浓度梯度的样品。

3、离心分离(Separation):加热后立即降温,并在高转速下离心。变性沉淀的蛋白会沉到管底,而未变性(被药物稳定住)的靶蛋白留在上清液中。

4、上清液提取与消化:收集上清液,利用 Trypsin(胰蛋白酶)将上清中的蛋白质完全消化成肽段。

5、质谱定量(MS):通常结合 TMT(同位素标签变性标记) 技术,将不同温度或不同浓度点的样品合并一管进行定量质谱分析,绘制出蛋白质的熔解曲线(Melting Curve)。

适用场景:

1、活细胞(in situ)或组织内的靶点验证与筛选,最接近生理真实状态。

2、药物在体内分布、靶点占有率(Target Engagement)的定量评估。

经典案例:抗癌药物 methotrexate (MTX,氨甲蝶呤) 的靶点网络动态研究

MTX 是广为人知的二氢叶酸还原酶(DHFR)抑制剂。研究人员将活的癌细胞暴露于 MTX 中,利用 CETSA-MS 技术进行全蛋白组热稳定性分析。结果不仅观察到主靶点 DHFR 的热变性温度(Tm)发生了极显著的右移(即被大幅度稳定),同时也鉴定到了下游信号通路中一些协同变化的“脱靶(Off-target)”蛋白或复合物组分。这为评估药物在活细胞内的靶点占有率和选择性提供了直接证据。

适配的靶标类型:

1、外周膜蛋白、胞质蛋白、胞核蛋白。

2、通过改进(如微粒体CETSA),也可以用于部分膜蛋白和多蛋白复合物。

优点:

1、可在活细胞/体内进行:能反映药物穿透细胞膜的能力以及细胞内真实环境的竞争结合。

2、技术非常成熟:是目前工业界和学术界认可度极高的靶点验证金标准之一。

缺点:

1、样品消耗量大、成本高:需要设置一系列温度梯度,每个温度都要跑质谱。

2、存在局限性,约有20-30%的蛋白质在受热时行为异常(不沉淀或受其他蛋白协同沉淀影响),导致无法分析。

三、LiP-MS (限速酶解-质谱联用)

LiP-MS的核心原理是在非变性条件下对蛋白质进行短时间的限制性内切酶(如蛋白酶K)降解。小分子结合会掩盖切位点或改变构象,导致该特定区域的酶切片段发生变化。随后将蛋白完全变性并用Trypsin切成肽段进行质谱分析。LiP 的核心在于利用非特异性酶进行“表面结构探测”,再用特异性酶进行“序列切断”。

LiP-MS的实验步骤一般包括:

1、细胞裂解与药物孵育:在维持蛋白质天然三维构象的缓冲液中裂解细胞,加入小分子药物或对照,孵育使其结合。

2、限制性内切酶降解(LiP 消化):加入极少量的蛋白酶K(Proteinase K),在室温或低温下进行极短时间(如 1–5 分钟)的反应。蛋白酶K只会切割暴露在蛋白质表面、未被药物掩盖或因构象改变而暴露的特定位点。

3、完全变性与终止:加入强变性剂(如高浓度尿素或加热)使蛋白酶K失活,并让所有蛋白质彻底伸展。

4、完全酶解(Trypsin 消化):加入常规的胰蛋白酶(Trypsin),在变性条件下将所有蛋白质完全消化成标准质谱肽段。

5、数据依赖/非依赖型质谱分析(DDA/DIA-MS):由于蛋白酶K切断了部分位点,导致最后产生的 Trypsin 肽段中,有一些原本应该完整的肽段“变短”或消失了(被称为 LiP 肽段)。通过高精度质谱(如 DIA 模式)定量比对,找出这些由于药物结合而受到保护或发生改变的特定肽段。

经典案例:代谢物-蛋白质互作网络(Metabolite-Protein Interactions)的大规模筛选。

细胞内的天然代谢产物(如 ATP、脂肪酸、氨基酸)通常具有多靶点、弱亲和力的特点,很难用传统方法捕捉。苏黎世联邦理工学院(ETH)的 Picotti 团队利用 LiP-MS 技术,在酿酒酵母细胞裂解液中直接添加不同浓度的代谢物(如高浓度的20种氨基酸)。通过 LiP-MS,他们不仅在全蛋白组水平上绘制出了上千种代谢物-蛋白质的互作网络,而且精准定位到了代谢物结合在酶的变构调节位点(Allosteric site)上的具体肽段序列。这证明了 LiP-MS 在寻找未知小分子构象变化位点上的独特优势。

适用场景:

1、全蛋白质组级别的靶点高通量筛选(能够同时鉴定成千上万个蛋白)。

2、结合位点(Binding Site)的精确图谱绘制(不仅知道哪个是靶点,还能定位到哪个结构域结合)。

适配的靶标类型:

非常广泛,包括可溶性蛋白、复合体,甚至包括部分复杂的膜蛋白。

优点:

1、分辨率极高:可以精确到氨基酸序列/肽段水平的结构变化。

2、通量高且信息量大:一次实验既筛选了靶点,又拿到了位点信息。

3、可在接近生理浓度的复杂裂解液中进行。

缺点:

1、数据分析极度复杂:需要极其高精度和高速度的质谱(如DIA模式)以及强大的生物信息学算力支持。

2、通常也在裂解液中进行,虽然有活细胞LiP的尝试,但技术难度极高。

DARTS-MS / CETSA-MS / LiP-MS 技术综合对比表

http://www.jsqmd.com/news/1106800/

相关文章:

  • 毫米级高级精度RFID定位读卡器CK-PR09系列应用与解决方案
  • 工程现场施工管理系统怎么选?落地避坑实用指南
  • Axure RP中文界面汉化终极指南:3分钟完成专业原型设计工具本地化
  • AI集群的Scale-out与Scale-up:解构“万卡互联”与“超节点”的网络架构
  • MinIO是什么?和阿里云OSS有什么区别?
  • 一体机的散热技术是如何突破空间限制的?
  • 射频芯片晶圆级测试
  • 不是技术也能看懂云计算,大数据,人工智能
  • 离职前对项目进行复盘
  • MC74HC165A与PIC32MZ构建高效输入扩展系统
  • 终极指南:NFD云解析如何一键解析20+网盘直链
  • 嵌入式条形码识别系统开发与TM4C123优化实践
  • 从算卦到具身:一套跨越三千年的“不确定系统建模”抽象
  • Ansible 遇见 AI:从自动化到智能化的运维新纪元(小白也能懂)
  • 超高性能管线式HTTP请求(实践·原理·实现)
  • 经常遇见的问题--1
  • 国产升降压突破:ZCC8710对标TPS631000,宽压低功耗双优势
  • AI数字员工的技术架构分层:从轻量验证到全栈私有化,怎么选?
  • 化工设计流程与阶段解析:从可研到竣工图的全过程管理
  • AI Collection:3367 个生成式 AI 应用,一个地方全找到
  • 2026大厂Java岗面试总结(八股/场景/项目/AI全覆盖,附答案)| 建议收藏
  • 操作系统复习(一)
  • SSH 协议学习:Xshell 连接虚拟机与 Xftp 文件传输实操教程
  • 基于自抗扰+重复控制的永磁同步电机转速、电流环控制仿真(仿真+参考文献)
  • 6DoF姿态测量:IIM-42652与PIC18F4455的硬件融合与算法优化
  • Project Maven、Palantir Ontology、Gotham与AIP:从数据融合到作战流程的技术链路
  • C++密码学工具箱:从凯撒密码到AES/RSA的算法实现与工程实践
  • TensorFlow 3D U-Net医学影像分析实战:从DICOM到临床可用工具
  • 央媒、门户、垂直、地方、自媒体、一站式平台:2026年六类媒体发稿渠道选型指南
  • League Akari:英雄联盟玩家的智能工具箱,提升游戏体验的终极指南