从偶然发现到精准“捕猎”:热蛋白质组分析(TPP)的十年传奇

引言

2024 年,全球蛋白质组学的 “奥斯卡”——HUPO 大会把 “蛋白质组学科学发现奖”,砸给了一位叫 Mikhail Savitski 的博士!这位欧洲分子生物学实验室(EMBL)的大佬,凭啥拿下顶流荣誉?答案超简单:他一手打造了热蛋白质组分析(Thermal Proteome Profiling, TPP)这项 “科研神器”,用十年时间彻底改写了药物与蛋白质研究的游戏规则!

这可不是啥枯燥的技术攻关故事,而是一段 “从教科书冷知识,逆袭成药物研发超级猎手” 的热血传奇 —— 作为科研人,读懂它,说不定你的下一个实验灵感就藏在这里!

起点:教科书里躺了几十年的 “冷知识”,被瑞典团队玩出花

先科普一个老掉牙的生物物理学原理:蛋白质一旦和药物小分子这类 “搭档” 牵手,结构会变稳定,耐热性直接飙升!这知识点,几十年前就躺在教科书里积灰了,没人觉得它能搞出大动静。

直到一个灵魂拷问出现:怎么在乱糟糟的细胞里,亲眼确认药物真的撞上了它的目标蛋白?

2013 年,瑞典卡罗林斯卡学院的团队终于给出了答案 —— 他们开发了一种名为细胞热位移分析(Cellular Thermal Shift Assay, CETSA)的方法,堪称科研界的 “神操作”:直接给细胞加热!没结合药物的蛋白像没穿铠甲的士兵,一热就 “垮掉” 沉淀;而绑了药物的蛋白像穿了防弹衣,稳稳当当保持可溶。只要检测上清液里的目标蛋白,就能知道药物和靶点是不是成功 “双向奔赴” 了!

CETSA 的诞生,直接打破了 “只能在试管里验证药物结合” 的僵局,首次实现了在活细胞、组织里 “实时围观” 药物与蛋白牵手。但它有个致命短板:检测全靠 Western Blotting(蛋白印迹法),一次只能盯 1-2 个蛋白,效率堪比用放大镜在操场找蚂蚁 —— 适合验证已知靶点,想大规模筛未知靶点?门都没有!

飞跃:大佬出手,把 “放大镜” 升级成 “卫星地图”

CETSA 刚打开一扇窗,Savitski 团队就琢磨着:能不能把这扇窗砸成通往整个蛋白质组世界的大门?

他们的脑洞超简单却超致命:把 CETSA 的原理,和当时已经成熟的定量质谱蛋白质组学技术绑在一起!2014 年,这个想法落地 ——TPP 技术横空出世,直接让科研圈炸了锅!

如果说传统 CETSA-WB 是 “放大镜”,一次只能聚焦一个目标; TPP 就是 “卫星地图”,一次实验就能给细胞里成千上万种蛋白画 “耐热变化图谱”!

有了 TPP,研究者再也不用 “盲人摸象”:不仅能确认药物有没有精准命中预期靶点,还能揪出那些被 “误伤” 的 “无辜蛋白”(脱靶蛋白),甚至能发现藏在背后的下游信号通路!这就像给药物做了个 “全身体检”,既能看到它的疗效,还能提前预判副作用 —— 这种全局视角,以前想都不敢想!

解锁新大陆:TPP 不止能找药,还能揭秘蛋白质的 “朋友圈”

谁能想到,TPP 的本事远不止药物研发?蛋白质的耐热性,除了受药物影响,还和它的 “社交生活” 息息相关 ——TPP 直接成了揭秘蛋白 “朋友圈” 的神器!

1. 药物研发:从 “盲猜靶点” 到 “精准捕猎”+ 揪出 “捣蛋分子”

很多药物是靠 “表型”(比如能抑制癌细胞生长)被选中的,但没人知道它到底作用于哪个蛋白 —— 这就是科研界的 “盲盒难题”。TPP 一出手,直接在细胞里 “精准钓出” 药物的 “真命蛋白”,让新药研发速度翻倍!

更绝的是,它能系统性找出药物的 “脱靶效应”—— 也就是药物不小心撞到的 “无辜路人”,这些往往是副作用的元凶。早早就把这些 “捣蛋分子” 揪出来,就能筛选出更安全、更有效的候选药物,少走超多弯路!

2. 超越药物:蛋白世界的 “社交侦探”

蛋白与代谢物的 “悄悄话”:用 TPP 能画出 ATP、GTP 这些代谢物和蛋白的互动网络,以前没发现的代谢调控机制,全被它挖出来了!

蛋白的 “美容术” 后遗症:磷酸化、乙酰化这些 “蛋白美容术”(翻译后修饰),会改变蛋白的结构和功能,也会影响它的耐热性。TPP 能精准捕捉到这些变化,相当于实时监测细胞信号通路的 “动态朋友圈”!

蛋白复合物的 “抱团秘密”:同一复合物里的蛋白,耐热曲线超像,这叫 “热邻近共聚集”(TPCA)。用 TPP 就能看穿蛋白复合物的组成,甚至能跟踪它们的 “抱团”“解散” 动态!

一张图 get TPP 的应用版图:从药物研发到基础科研,全领域通吃!

TPP的应用实例(Mateus A,et al. 2017)

永不止步:TPP 的 “升级打怪” 之路

TPP 的故事可没在 2014 年结束,这十年里它一直在 “进化”:

2D-TPP:加了 “温度 + 药物浓度” 双 buff,能更精准地算出药物和蛋白的亲和力,相当于给 “捕猎” 装了瞄准镜!

CS-TPP:专攻细胞表面的膜蛋白,以前难研究的受体、转运蛋白,现在全成了它的 “猎物”!

新技能持续解锁:Label-free 等新质谱方法、更智能的数据分析流程,让 TPP 实验更快、更准,新手也能轻松上手!

正如 Savitski 实验室所说,TPP 的未来还要解锁更多 “高难度副本”:搞懂蛋白 “聚集又解聚” 的玄机、画出信号通路的 “完整地图”、揭秘微生物蛋白的功能,甚至看穿噬菌体感染的 “全过程”!

结语:一场从 “冷知识” 到 “科研顶流” 的逆袭

从教科书里的简单原理,到低通量的验证工具,再到高通量的 “发现引擎”,TPP 的十年,是科学脑洞和技术创新的完美碰撞!它不仅讲了一个超酷的科研故事,更在持续给生命科学、医学研究 “加 buff”。

参考资料

[1] Martinez Molina D, Jafari R, Ignatushchenko M, et al. Monitoring drug target engagement in cells and tissues using the cellular thermal shift assay. Science. 2013;341(6141):84-87. doi:10.1126/science.1233606

[2] Mateus A, Kurzawa N, Becher I, et al. Thermal proteome profiling for interrogating protein interactions. Mol Syst Biol. 2020;16(3):e9232. doi:10.15252/msb.20199232

[3] Mateus A, Määttä TA, Savitski MM. Thermal proteome profiling: unbiased assessment of protein state through heat-induced stability changes. Proteome Sci. 2017;15:13. Published 2017 Jun 24. doi:10.1186/s12953-017-0122-4

[4] Sandbaumhüter FA, Nezhyva M, Andrén PE, Jansson ET. Label-Free Quantitative Thermal Proteome Profiling Reveals Target Transcription Factors with Activities Modulated by MC3R Signaling. Anal Chem. 2023;95(41):15400-15408. doi:10.1021/acs.analchem.3c03643

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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