JUN 12, 2025

用于靶向基因抑制的全新转录因子计算设计

摘要：

DNA结合蛋白（DBPs）在自然和合成环境中都对基因调控和操纵起着关键作用。得益于机器学习（ML） 和蛋白质工程 领域的进展，如今已经可以设计出从头合成的DNA结合蛋白。虽然早期的尝试合成了能够特异性结合DNA的小型单链蛋白，但这些单体无法改变基因表达。相比之下，许多天然转录因子（TFs）是同源二聚体，因此能够形成比从头合成的DNA结合蛋白更多的蛋白质-DNA接触点。 我们假设，这些转录因子的二聚体性质能增强其DNA结合能力亲和力 ，并确保转录因子即使在天然转录机器存在的情况下仍能保持与DNA的结合。为验证这一假设，我们通过基于结构的方法对从头设计的同源二聚体转录因子进行了计算设计，旨在实现细菌中可测量的基因抑制效应。 我们使用RFdiffusion设计了同二聚体转录因子的主链，随后利用ProteinMPNN为其配对氨基酸序列。预测的序列通过AlphaFold2进行折叠，并根据与RFdiffusion设计比对时的预测局部距离差异测试（pLDDT）、预测比对误差（PAE）以及Cα原子均方根距离（RMSD），筛选出排名前96位的转录因子。 选定的转录因子在大肠杆菌中表达，并通过荧光检测法测定其抑制效果。其中6个转录因子实现了超过4倍的抑制效果，表现最佳的转录因子抑制效果接近20倍。所有转录因子均表现出显著的正交性，且抑制倍数可与CRISPR干扰系统相媲美，这证明设计有效的从头合成的同二聚体转录因子确实可行。 未来，可通过设计DNA弯曲型转录因子或由两个以上亚基组成的更大转录因子寡聚体，来增强从头设计转录因子的抑制效果。成功的设计可应用于合成基因电路、各种细胞过程的生物传感器，以及针对遗传性疾病的强效治疗方法。