TPP热蛋白组分析技术 | 助力止咳药抗肺纤维化 /驱虫药抗癌，老药新用竟如此简单？

引言

在医药研发领域，“老药新用” 一直是绕不开的黄金赛道 —— 跳过漫长的安全性验证，直接挖掘现有药物的新潜力，可大幅缩短研发周期、降低风险。但最大的瓶颈始终是：找不到老药的新作用靶点，不知道它能如何作用于疾病通路。

而热蛋白组分析（TPP）技术的出现，彻底打破了这一僵局。它就像给科研人员装上了 “火眼金睛”，能在活细胞内精准捕捉老药的作用靶点，让老药新用从 “靠运气” 变成 “有方向”。

那么，TPP 技术究竟如何凭借 “检测蛋白热稳定性” 的核心逻辑，破解老药靶点筛选难题？接下来，我们将结合《Science Translational Medicine》（止咳药右美沙芬抗肺纤维化）与《Cell Death & Disease》（驱虫药伊维菌素抗前列腺癌）两大顶刊研究，不仅拆解 TPP 在实验中的关键功能、看懂老药 “跨界治疗” 的机制，更会提炼出可复用的 TPP 靶点筛选思路范式 —— 让你既能 get 顶刊研究的核心设计，也能掌握 TPP 助力老药新用的实用方法！

TPP 技术的核心逻辑与实验价值

TPP 的核心逻辑基于一个简单现象：当药物与蛋白发生直接结合时，会增强蛋白的热稳定性 —— 简单说，就是结合后的蛋白更耐高温，不易变性沉淀。

它的实验功能简单直接却极具威力：通过梯度升温处理药物干预后的细胞，结合质谱技术，检测全蛋白组的热稳定性变化 —— 那些热稳定性显著提升的蛋白，就是药物的直接作用靶点。这种 “无偏向性筛选 + 活细胞验证” 的模式，完美解决了传统靶点筛选 “假阳性多、通量低、脱离生理状态” 的痛点。

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—— 掌握了 TPP 的核心逻辑，我们再通过两个顶刊案例，看它如何在实际研究中精准挖掘老药新靶点、破解机制难题。

Science子刊 | TPP 锁定“羟化酶”，止咳药右美沙芬直击抗肺纤维化靶点

背景：右美沙芬的 “跨界猜想”

肺纤维化的核心病理问题是肺间质中胶原（尤其 COL1）过度沉积，导致肺组织硬化、呼吸功能衰竭。目前已上市的两款药物仅能延缓病情进展，无法治愈，且存在腹泻、光敏等副作用，价格高昂。

研究团队选择右美沙芬（DXM）作为候选老药：它是临床常用的非处方止咳药，通过抑制咳嗽反射起效，已在人体应用数十年，安全性数据充分，不存在 “未知毒性” 风险。

TPP 的核心功能：筛选并验证关键酶靶点

为找到 DXM 的作用靶点，研究团队对其处理后的人肺成纤维细胞（NHLFs）进行了 TPP 分析：

1. 锁定热稳定性提升的关键蛋白：TPP 检测发现，DXM 处理后，脯氨酰羟化酶家族的热稳定性显著升高（ΔTm 值明显增加），表明 DXM 与这些酶直接结合，改变了酶的结构稳定性。

【 TPP 技术最核心的 “靶点筛选” 功能，无需提前假设，直接从全蛋白组中捕获候选靶点。】

2. 关联靶点功能与疾病机制：已知脯氨酰羟化酶是胶原蛋白合成的关键酶（负责胶原蛋白的脯氨酸、赖氨酸残基羟化）。TPP 发现的 “酶稳定性提升”，为后续机制研究指明方向：进一步实验证实，DXM 结合羟化酶后促进其活性，导致胶原蛋白（COL1、COL3 等）过度羟化；而过度羟化的胶原蛋白无法正常从内质网分泌到细胞外，最终抑制了肺纤维化的核心病理过程。

实验闭环：TPP 指导下的靶点效果验证

在 TPP 锁定羟化酶靶点、明确初步机制后，研究团队通过系列实验验证效果：

▶体外：DXM 处理后，肺成纤维细胞的胶原沉积量显著减少，10μM 即为有效浓度；

▶体内：肺纤维化小鼠模型中，DXM（预防 / 治疗给药）均能减少肺部胶原瘢痕；

▶临床相关：人源精准切割肺切片模型中，DXM 同样抑制胶原沉积。

【所有结果都围绕 TPP 揭示的 “羟化酶 - 胶原分泌” 通路展开，验证了靶点的可信度】

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Cell death & disease | TPP-TR 捕获驱虫药伊维菌素抗前列腺癌的“双靶点”

背景：伊维菌素的 “抗癌潜力”

前列腺癌的治疗核心是抑制雄激素受体（AR）信号，但进展到去势抵抗性前列腺癌（CRPC）后，常因 AR 过表达、突变或剪接变异导致现有药物耐药，患者生存期仅 1-2 年。

研究团队选择伊维菌素作为候选老药，原因在于：它是经典广谱驱虫药，全球数十亿人 / 动物使用过，安全性极高，且已有研究提示其对癌细胞有抑制作用。

TPP的核心功能：无偏向性捕获双靶点，解析双重机制

研究团队采用 “温度范围热蛋白组分析（TPP-TR）”—— 精准检测不同温度下蛋白的热稳定性变化：

1. 全蛋白组筛选，锁定双靶点：对伊维菌素处理的前列腺癌细胞进行 TPP-TR 分析，共检测 4433 个蛋白的熔解曲线。结果发现，FOXA1（先锋转录因子）和 Ku70/Ku80（DNA 修复蛋白）的熔解温度（Tm）显著升高（ΔTm＞3℃），且这一变化具有浓度依赖性。

【这种“无偏向性筛选”，直接从全蛋白组中捕获到两个关键作用蛋白，打破了 “单一靶点” 的固有认知。】

2. 验证靶点结合，支撑机制解析：研究团队通过 “细胞热迁移实验（CETSA）” 进一步验证筛选到的靶点 —— 伊维菌素处理后，FOXA1、Ku70/Ku80 在更高温度下仍能保持可溶性（热稳定性提升），与 TPP-TR 结果完全一致。

实验闭环：双靶点指导下的抗癌效果验证

基于 TPP-TR 发现的双靶点，研究团队验证了伊维菌素的抗癌效果：

▶细胞层面：对阳性前列腺癌细胞的 IC50 低至 1-3μM，能诱导 G0/G1 期阻滞和凋亡；

▶动物层面：前列腺癌裸鼠模型中显著抑制肿瘤生长，降低增殖标志物水平，增加 DNA 损伤标志物；

▶补充：对雄激素受体变异型前列腺癌同样有效，为解决现有药物耐药问题提供新方向。

两篇顶刊研究的 TPP 靶点筛选思路范式总结

1. 老药候选筛选：以 “安全性 + 潜在活性” 定方向

▶优先选择临床应用多年、安全性数据充分的老药；

▶结合疾病需求锚定潜在活性。

2. TPP 核心筛选：活细胞内全蛋白组热稳定性检测

▶对药物处理后的目标细胞进行 TPP 分析；

▶依据 “药物结合增强蛋白热稳定性” 原理，筛选熔解温度（Tm）显著升高的蛋白，无需提前假设靶点。

3. 靶点验证：多维度交叉确认结合特异性

▶功能关联验证：结合已知蛋白功能，建立靶点与疾病通路的联系；

▶技术交叉验证：用互补技术（如伊维菌素研究用 CETSA 实验）再次确认药物 - 靶点结合，排除假阳性。

4. 机制与效果闭环：围绕靶点展开疗效验证

▶解析机制：基于靶点功能明确药物作用通路（如右美沙芬通过激活羟化酶抑制胶原分泌）；

▶分层验证：从体外细胞到体内模型，再到临床相关模型，验证疗效与靶点机制的一致性。

TPP 让老药新用“有迹可循”

TPP 技术在老药新用中承担了 “靶点发现者” 和 “机制引路者” 的双重角色，其核心价值可总结为三点：

1. 破局 “无靶点可寻”：无需提前假设靶点，一次实验覆盖全蛋白组，甚至能发现传统技术遗漏的 “双靶点”；

2. 确保 “靶点真实可靠”：在活细胞内检测药物 - 蛋白结合，避免体外实验的假阳性，让后续机制研究和效果验证“有的放矢”；

3. 缩短 “研发路径”：从靶点筛选到机制初步解析仅需数周，大幅减少 “盲试” 带来的时间和成本浪费。

结语：老药新用“从偶然到必然”

过去，我们可能很难想象：药店随手买的止咳药能抗肺纤维化，宠物用的驱虫药能抗癌。但 TPP 技术的出现，让这些 “跨界治疗” 不再是偶然 —— 它用 “检测蛋白热稳定性” 这一简单逻辑，精准锁定老药的新靶点，为老药新用搭建了从 “猜想” 到 “验证” 的桥梁。

未来，随着 TPP 技术的普及，更多躺在药箱里的老药，或许都会被 TPP 挖掘出 “隐藏技能”。而对于科研人员来说，TPP 早已不是单纯的技术工具，更是打开老药新用大门的 “金钥匙”。

不过，掌握 TPP 的核心价值后，很多研究者会面临新的困惑：该如何选择最适配的 TPP 技术？是选侧重机制深挖的 TPP-TR、擅长定量分析的 TPP-CCR，还是高效便捷的 ITSA、适合大规模筛选的 PISA？想要避开 “技术选错白费功” 的坑，精准匹配自身实验需求，小谱已经准备好了《TPP 热蛋白组分析 4 大技术选型指南》：拆解 4 大 TPP 技术特点与适用场景，结合顶刊案例给选型方案，帮你快速找适配技术路径，提升靶点筛选与机制研究效率。

参考资料

[1] 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

[2] Khan MM, Galea G, Jung J, et al. Dextromethorphan inhibits collagen and collagen-like cargo secretion to ameliorate lung fibrosis. Sci Transl Med. 2024;16(778):eadj3087. doi:10.1126/scitranslmed.adj3087

[3] Lv S, Wu Z, Luo M, et al. Integrated analysis reveals FOXA1 and Ku70/Ku80 as targets of ivermectin in prostate cancer. Cell Death Dis. 2022;13(9):754. Published 2022 Sep 1. doi:10.1038/s41419-022-05182-0

首个蛋白质组水平无偏倚药物靶点筛选方法——TPP药物靶点筛选解决方案

▶全面直接筛选真实药靶组合：蛋白质组水平筛选药物结合的蛋白靶点，全面覆盖治疗靶点与脱靶靶点；使用药物分子本体进行试验，无需设计合成分子探针，药靶结合更真实

▶多种数据分析策略：结合蛋白热变性曲线分析和非参数分析方法（NPARC），全面捕获潜在药物靶点

▶多种生信分析数据库挖掘辅助筛选：对潜在药物靶点进行生信分析与数据库挖掘，辅助最终药物靶点的确认

▶多种衍生技术可选：除常规温度范围（TPP-TR）、药物浓度范围（TPP-CCR）、两者结合（2D-TPP）的常规热蛋白组分析方法外，还可进行单温度点（ITSA）、多温度点混合（PISA）等高通量热蛋白组分析方法