引言
在當今迅速發展的醫藥領域中，結構生物學以其獨特的視角和方法，為藥物發現的過程提供了重要的支援。透過深入分析蛋白質和其他生物大分子的三維結構，研究人員能夠揭示出分子間複雜的相互作用機制，從而為設計新藥提供了堅實的基礎。然而，儘管結構生物學的貢獻不可小覷，我們也必須認識到它的侷限性，並探索如何超越這些限制。
結構生物學展現了分子世界中的精細結構，使我們能夠直觀地理解生物大分子如何工作。例如，透過X射線晶體學和核磁共振（NMR）技術，科學家們可以觀察到蛋白質的摺疊方式和藥物分子如何與其靶點精確結合。這種直觀的結構資訊極大地促進了靶向藥物的設計和最佳化。然而，靜態的結構影象並不能完全揭示分子在自然狀態下的動態性和複雜性。實際上，蛋白質和其他生物大分子在生物體內是處於不斷運動和變化中的，這種動態性對其功能至關重要，但用傳統的結構生物學方法難以捕捉到。
近年來，AlphaFold2的出現為結構生物學領域帶來了革命性的變化。作為一種先進的人工智慧演算法，AlphaFold2能夠預測蛋白質的三維結構，其準確度令人驚訝。這一技術的成功應用，不僅為那些難以透過傳統方法解析結構的蛋白質提供了新的希望，也為藥物發現提供了新的思路。透過高精度的結構預測，研究人員可以更快速地識別潛在的藥物靶點，加速藥物設計和篩選過程。然而，儘管AlphaFold2的預測結果具有很高的精度，但它們仍然是基於演算法的預測，可能無法完全反映蛋白質在生物體內真實的動態變化和複雜環境中的行為。
結構模型為我們提供了一種理解和探索生物分子世界的方式，但它們並不等同於實驗現實。實驗資料通常包含了豐富的動態資訊，反映了生物分子在不同條件下的行為和相互作用。而結構模型，無論是透過實驗方法還是計算預測得到的，往往是對這些動態過程的靜態快照。因此，雖然結構模型在藥物發現中發揮著重要作用，我們也需要透過其他方法和技術，如動態模擬和體內實驗，來補充和驗證這些模型的預測。2024年2月1日Cell雜誌 “Structure is beauty, but not always truth” 就這些問題展開了討論。
結構模型的四個基本挑戰
結構生物學在藥物發現過程中發揮著不可或缺的作用，但它也面臨著多個基本挑戰，這些挑戰可能影響其準確性和應用的廣泛性。
結構是模型，非實驗現實
AlphaFold2的影響與侷限
AlphaFold2的出現標誌著結構生物學領域的一個重大突破，提供了一種透過人工智慧預測蛋白質結構的方法。儘管AlphaFold2在蛋白質結構預測方面取得了顯著成就，但我們必須認識到，這些結構仍然是基於計算模型的預測，而非直接從實驗資料中獲得。這意味著，儘管這些模型在結構預測方面表現出色，但它們可能無法完全捕捉到蛋白質在生物體內的真實動態性和複雜環境下的行為。
對實驗資料的誤讀
實驗資料是理解生物分子行為的關鍵，但在解析這些資料時可能會遇到諸多挑戰。在某些情況下，實驗結構資料的解讀可能會受到限制，尤其是在處理低解析度資料或複雜生物分子系統時。此外，實驗條件下獲得的結構可能不完全反映生物分子在其自然環境中的狀態，從而導致對其功能和相互作用的誤解。
結構生物學資料流中資訊的丟失（Credit: Cell）
描述動態性的困難
蛋白質的運動與藥物設計
蛋白質的動態性是其功能的重要組成部分，理解這一點對於藥物設計至關重要。蛋白質不是靜態的結構，而是在其功能執行過程中經歷各種形態變化。這些動態變化對於識別藥物靶點、最佳化藥物分子與靶標的相互作用以及預測藥物的生物活性至關重要。然而，捕捉並描述這種動態性仍然是一個巨大的挑戰，尤其是在需要精確預測藥物與蛋白質相互作用的情況下。
動態模擬在藥物設計中的應用
為了克服這一挑戰，動態模擬技術，如分子動力學（MD）模擬，已被廣泛應用於藥物設計過程中。這些技術可以模擬蛋白質在原子水平上的運動，從而提供對蛋白質動態性的深入理解。透過動態模擬，研究人員可以觀察到藥物分子與蛋白質相互作用的過程，識別新的藥物結合位點，並最佳化藥物分子的設計。儘管這些技術提供了寶貴的見解，但它們的計算成本高昂，且對於複雜系統的模擬仍存在限制。
體外研究的誤導性
重組蛋白與其細胞環境的差異
在藥物發現的過程中，重組蛋白的使用是解析蛋白質結構和功能的常見手段。然而，這種方法存在一個根本的侷限性：它無法完全模擬蛋白質在細胞內的自然狀態。重組蛋白質通常在體外表達和純化，這可能會導致缺乏或錯誤的翻譯後修飾，如磷酸化和糖基化，這些修飾在調節蛋白質功能中扮演著關鍵角色。此外，體外環境缺少細胞內的相互作用網路，這可能會影響蛋白質的結構穩定性和活性。因此，雖然重組蛋白提供了一個便利的工具，但它們的使用需要謹慎，以避免對蛋白質功能的誤解。
結構生物學對複雜生物系統的適用性
結構生物學在解析單一蛋白質或蛋白質複合體結構方面取得了巨大進展，但其在處理更復雜的生物系統時面臨挑戰。生物體內的許多重要過程涉及到多個蛋白質和其他生物大分子的相互作用，這些相互作用在空間和時間上高度動態和調節。傳統的結構生物學方法往往難以捕捉這種複雜性，尤其是在需要考慮細胞內環境的情況下。因此，發展新的技術和方法，能夠在更廣泛和更復雜的生物學背景下解析結構資訊，對於拓寬結構生物學的應用範圍至關重要。
藥物與多種受體的相互作用
多藥效應與不良反應
藥物在體內往往不僅與其靶蛋白相互作用，還可能與其他多種蛋白質發生相互作用，導致所謂的多藥效應。這些額外的相互作用可能會引發不良藥物反應，限制藥物的有效性或安全性。因此，在藥物設計過程中，理解藥物分子可能的多靶點效應是至關重要的。這不僅需要精確的結構資訊來預測藥物與潛在非目標蛋白的結合可能性，還需要深入瞭解這些相互作用對藥物作用機制和毒理學影響的生物學背景。
"避免組"的結構與影響
在藥物發現過程中，識別和避免那些可能導致不良反應的蛋白質靶點（即“避免組”）是一項重要任務。這包括一系列的代謝酶、轉運蛋白和其他可能與藥物發生相互作用的蛋白質。透過結構生物學方法解析這些“避免組”蛋白的結構，可以幫助研究者設計出更為安全和有效的藥物分子，減少其與非目標蛋白相互作用的可能性。然而，由於這些蛋白質的結構和功能多樣性，完整地理解和預測藥物分子的多靶點效應仍然是一個複雜的挑戰。
結構表示了與藥物代謝和藥物動力學（DMPK）相關的‘避免組’（avoidome）中選定蛋白的結構表徵（Credit: Cell）
利用結構資訊最佳化藥物設計
結構基礎設計的成功案例
過去幾十年裡，結構生物學的進步為許多重大藥物發現提供了關鍵支援。例如，HIV逆轉錄酶抑制劑和HCV聚合酶抑制劑的開發，就是基於對這些病毒酶詳細結構的深入瞭解。這些成功案例不僅展示了結構生物學在藥物設計中的強大能力，也為未來的藥物研發提供了寶貴的經驗和啟示。
面向動態性的設計策略
隨著對蛋白質動態性理解的深入，結構生物學的應用也在不斷進化。傳統上，藥物設計往往側重於靶蛋白的靜態結構，而忽略了蛋白質在生物體內可能存在的多種構象。近年來，越來越多的研究開始關注蛋白質的動態性和構象多樣性，嘗試從動態的角度進行藥物設計。這種策略不僅有助於識別新的藥物靶點，還有助於設計出能夠適應靶蛋白動態變化的更為有效的藥物分子。
結構生物學的新方向與挑戰
隨著科技的發展，結構生物學正迎來新的方向和挑戰。這些新的發展方向不僅為藥物發現提供了新的機遇，也帶來了前所未有的挑戰，要求我們在實驗技術和計算模型方面進行更深入的探索和創新。
結合實驗技術與計算模型
在結構生物學的新發展方向中，實驗技術與計算模型的結合是一個重要趨勢。隨著高解析度成像技術的進步，如冷凍電子顯微鏡（cryo-EM）技術，我們能夠以前所未有的精度觀察到生物大分子的結構。同時，計算模型，特別是機器學習和人工智慧技術的應用，正在革新我們對這些結構資料的分析和解讀方式。透過結合這兩方面的優勢，科學家們可以更準確地預測蛋白質結構，識別藥物與靶標蛋白之間的相互作用機制，從而為藥物設計提供更為堅實的科學基礎。
未來結構預測技術的發展
結構預測技術的發展是結構生物學面臨的另一個重要挑戰。儘管AlphaFold等工具已經取得了顯著成就，能夠以高精度預測蛋白質結構，但仍存在一些侷限性，特別是在預測蛋白質在複雜生物系統中的動態行為方面。未來的研究需要進一步提高預測模型的準確性和適用範圍，特別是對於那些結構未知或高度動態的蛋白質。此外，開發能夠預測蛋白質複合體結構和蛋白質-藥物相互作用的高階模型，將是推動藥物發現程序的關鍵。
FAQs
AlphaFold2如何改變藥物設計？
AlphaFold2透過其革命性的蛋白質結構預測能力，為藥物設計領域帶來了深遠的影響。它能夠準確預測蛋白質的三維結構，這對於理解蛋白質的功能和它們如何與藥物相互作用至關重要。因此，AlphaFold2不僅加速了新藥發現的過程，還提高了藥物設計的精確性，使得針對以往難以解析結構的蛋白質成為可能。
結構模型與實驗資料有哪些主要差異？
結構模型通常是基於理論和計算方法構建的，它們能夠提供關於蛋白質結構的有用資訊，但可能無法完全捕捉到所有的實驗細節。實驗資料，如X射線晶體學或冷凍電子顯微鏡所提供的，能夠揭示蛋白質的實際物理結構。主要差異在於，結構模型可能無法完全反映蛋白質在生理條件下的動態變化和複雜的相互作用。
如何解決結構生物學中的動態性問題？
解決結構生物學中的動態性問題需要採用多種技術和方法。動態模擬，如分子動力學模擬，提供了一種手段來觀察和分析蛋白質在模擬生理條件下的行為。此外，結合多種實驗技術，如核磁共振（NMR）光譜學和時間分辨熒光光譜，可以幫助研究者更好地理解蛋白質的動態特性。
體外研究與實際應用中的差異有哪些？
體外研究通常在受控環境中進行，可能無法完全模擬出生物體內的複雜環境。這可能導致研究結果與生物體內的實際情況存在差異。例如，體外實驗可能無法完全重現細胞內的分子擁擠效應、pH值變化和細胞間通訊等。
Fraser JS, Murcko MA. Structure is beauty, but not always truth. Cell. 2024;187(3):517-520. doi:10.1016/j.cell.2024.01.003
https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.01.003
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