人工智能助力解析膽固醇代謝之謎 相關研究發表在《細胞報告》

6月29日，美國普林斯頓大學教授顏寧與中國清華大學助理教授閆創業、西湖大學鄢仁鴻等合作，在《細胞報告》上進一步揭示了膽固醇代謝的關鍵調控機理。

“這項工作有兩大亮點：第一是用人工智能(AI)技術輔助解析中低分辨率的結構，第二是進一步了解了Scap蛋白和Insig蛋白作為細胞內膽固醇感應器的工作機理。”顏寧告訴《中國科學報》。

人體如何通過負反饋調節機制維持膽固醇的穩態?膽固醇代謝調節機制——SREBP信號通路扮演了非常重要的角色。

Scap和Insig是SREBP通路中的兩個關鍵蛋白，它們之間由膽固醇分子或膽固醇衍生物介導的相互作用，能夠調控SREBP轉錄因子的活性，實現在細胞內膽固醇含量降低時激活其攝取和合成基因的表達，而在含量升高后抑制這一過程，從而實現負反饋調節模式。然而，由于技術難度較高，這個通路的結構生物學研究一直進展緩慢。

2021年1月，顏寧和閆創業、鄢仁鴻等人在《科學》上發表一項研究，首次獲得了跨膜區平均分辨率約3.7埃的人源Scap與Insig-2蛋白復合物的電鏡結構，可以直接觀測分子間相互作用細節。他們還在Scap和Insig-2相互作用界面上首次看到了具有重要功能的分子25—羥基膽固醇(25HC)，顛覆了此前人們對25HC結合位點和調控機理的認知。

此次發表的論文是上一篇論文的延續。論文第一作者兼共同通訊作者鄢仁鴻對《中國科學報》說，“上一篇發表于《科學》的論文已經揭示了由25HC介導的Scap和Insig在跨膜區部分的作用細節，而本篇論文則是試圖解析Scap在胞外區Loop1和Loop7的作用機制。”

研究人員通過去垢劑篩選的方法進一步優化了Scap和Insig的復合物樣品，獲得了Scap的loop1和loop7的中低分辨率密度圖，但并不足以搭建它的原子模型。如何用分辨率相對較低的圖像做好結構解析?研究人員采用了騰訊公司開發的AI工具“tFold”對Scap蛋白在胞外區的結構進行預測，同時結合較低分辨率的電子密度圖進行最終的結構模型搭建。

“這項技術的優勢是通過AI方法，結合蛋白質氨基酸序列特征，較好預測出一個類似的結構模型，從而加快對蛋白質結構的理解。”鄢仁鴻說。

該研究還有一個意外收獲：研究人員用一種被稱為“洋地黃皂苷”的去垢劑將蛋白質從細胞膜上抽提出來，首次發現這種物質在結構上可以特異性地替代25HC，促進Scap和Insig之間的相互作用。這可能為膽固醇調節新藥研發提供一個潛在靶點。

（記者李晨陽)