引言
在药物研发的早期筛选中，我们习惯了依赖HeLa、HepG2这些经典的“全能”细胞系。但我们不得不面对一个房间里的大象：细胞系不仅代表不了人体，甚至代表不了器官。
近日，发表在Nature Communications上的一项研究"Streamlined analysis of drug targets by proteome integral solubility alteration indicates organ-specific engagement"给出了强有力的证据：不仅是药效，连药物结合的靶点蛋白，在不同器官中都可能完全不同。
01 为什么“超越细胞系”刻不容缓？
长期以来，药物靶点鉴定受限于通量和样本来源，大多局限于体外培养的癌细胞。然而，该研究团队一针见血地指出：虽然人类细胞系是无价的工具，但为了全面覆盖不同细胞类型和蛋白质组背景下的靶点，我们需要更复杂的模型。
即使是同一种药物，在肝脏中的行为可能与在脑部或肌肉中截然不同。为了验证这一点，研究人员并没有止步于细胞系，而是直接构建了大鼠的真实器官图谱，包括肝脏、脾脏、肾脏、肌肉以及大脑的不同区域（海马体、小脑等）。
02 颠覆性发现：同一药物，不同“战场”，不同“敌人”
研究人员利用改进后的 TPP-PISA（热蛋白质组分析-蛋白质整合溶解度改变） 技术，对广谱激酶抑制剂 Staurosporine 进行了全器官扫描。结果令人深思：
▶ 激酶谱的差异性： 虽然 Staurosporine 在所有样本中都结合了大量激酶，但在不同器官中被鉴定的靶点激酶谱存在显著差异 。
▶ 环境决定命运： 有些激酶只在特定的1到2个器官中被识别为靶点 。更令人惊讶的是，同一个激酶，在某种器官环境下表现为热稳定性增加，而在另一种环境下却表现为热稳定性降低。
这一发现揭示了药物作用的环境依赖性：
蛋白质组的“背景”—— 即蛋白质的丰度、辅因子的存在以及蛋白质-蛋白质相互作用的差异，直接决定了药物是否能结合其靶点，以及结合后的后果 。
03 技术赋能：高通量与类器官筛选的结合
为什么以前很难做到这一点？因为传统的 TPP 技术太慢、太贵、太复杂。
这项研究开发了一套流线型的无标记（Label-Free）TPP-PISA 工作流，打破了这一瓶颈：
▶ 摆脱TMT标记：采用LFQ-DIA（数据非依赖性采集）模式，大大降低了成本并简化了操作，同时保持了极高的数据完整性。
▶ 告别超速离心：创新性地引入96孔过滤板去除不溶性蛋白，替代了繁琐的超速离心步骤，将处理时间从数小时缩短至几分钟，实现了真正的自动化和高通量。
▶ 数据化繁为简：采用 PISA 积分策略，仅需整合53-59°C的三个关键温度点即可替代繁琐的熔解曲线拟合，这种“降维打击”不仅降低了数据噪声，更使靶点鉴定数量相比传统TPP翻了2倍以上。
正是这种高通量能力的释放，使得在一个实验中并行筛选22种药物在多种大鼠器官和人类细胞系中的表现成为可能。
04 重新定义“靶点”：不仅是“结合”，更是“效应”
这项研究展示了TPP-PISA技术如何超越简单的“结合筛选”，帮助我们厘清药物在复杂生物系统中的真实角色：既能挖掘老药的“隐藏技能”，又能区分“直接打击”与“隔山打牛”。
（一）老药新用：布洛芬的“隐藏身份”
我们熟知的布洛芬（Ibuprofen）通常被视为COX酶抑制剂，但其降低结直肠癌风险的机制一直未被完全参透。本研究补上了关键一环：
▶ 新靶点捕获：筛选发现布洛芬能直接结合并热稳定Pirin蛋白。
▶ 硬核验证：SPR实验证实两者存在特异性结合，且结合位点与Pirin特异性抑制剂（TPhA）重叠。相比之下，结构相似的阿司匹林并没有这种相互作用。
▶ 临床启示：Pirin是结直肠癌相关的转录调节因子5。这一发现为布洛芬的抗癌潜力提供了全新的分子解释，展示了该技术挖掘“老药新靶点”的强大能力。
（二）拨开迷雾：直接靶点vs. 间接效应
药物进入体内后的效应错综复杂。TPP-PISA通过热稳定性的变化方向，为我们提供了一把区分“直接靶点”与“下游效应”的钥匙。
【案例直击】
Q：筛选显示二甲双胍导致溶酶体蛋白HexB显著热稳定性变化，这是直接抑制吗？
A：并没有。体外酶活性实验证明，即使在1mM浓度下，二甲双胍也不直接抑制HexB的活性。
【深层价值】这表明HexB的变化是二甲双胍引发的下游间接效应（如复合物解离或细胞状态改变）。这种区分能力对于早期识别药物脱靶毒性、解析复杂的药物作用网络至关重要。
05 经济与战略价值：研发效率的“加速器”
除了科学层面的突破，TPP-PISA技术更直击药物研发的成本与效率痛点，成为行业“降本增效”的关键助力。
【成本与效率的双重飞跃】
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对比维度 |
传统技术（TMT-TPP） |
TPP-PISA技术 |
PISA的核心优势 |
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试剂成本 |
高（TMT试剂盒） |
低（仅需常规实验溶剂） |
成本降低超70% 大幅降低研发门槛 |
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质谱机时 |
10个温度点×N个样本， 耗时久 |
1个混合样本即可完成分析 |
效率提升10倍 节省宝贵机时资源 |
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人力与周期 |
3-4天 （含复杂标记、除盐等步骤） |
1-2天（自动化流程，操作简便） |
研发周期显著缩短 加速项目推进 |
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数据分析 |
复杂（需校正同位素干扰） |
简便（直接进行LFQ定量比较） |
降低分析门槛 减少专业人力投入 |
06 结语：技术革新与生物学问题的 “双向奔赴”
TPP-PISA技术的成功，核心在于其始终围绕药物研发的真实痛点 —— 组织特异性、规模化筛选、老药新用机制解析，实现了技术优化与生物学需求的精准匹配。作为研究者，我们既要掌握该技术“更快、更省、更准”的核心优势，也要清醒认识其局限性，通过合理的实验设计与验证闭环，最大化技术价值。
未来，随着膜蛋白检测优化、活细胞适配方案完善等进一步突破，TPP-PISA有望在肿瘤精准治疗、罕见病药物研发、中药多靶点筛选等领域实现更广泛的应用。这篇《Nature Communications》文献不仅提供了一项实用技术，更传递了“从问题出发优化技术，用技术解决实际问题”的研究逻辑，值得每一位相关领域研究者深入研读与借鉴。
参考资料
1. Batth TS, Locard-Paulet M, Doncheva NT, et al. Streamlined analysis of drug targets by proteome integral solubility alteration indicates organ-specific engagement. Nat Commun. 2024;15(1):8923. Published 2024 Oct 16. doi:10.1038/s41467-024-53240-2
2. Van Vranken JG, Li J, Mitchell DC, Navarrete-Perea J, et al. Assessing target engagement using proteome-wide solvent shift assays. Elife. 2021;10:e70784. Published 2021 Dec 8. doi:10.7554/eLife.70784
3. Van Vranken JG, Li J, Mintseris J, et al. Large-scale characterization of drug mechanism of action using proteome-wide thermal shift assays. Elife. 2024;13:RP95595. Published 2024 Nov 11. doi:10.7554/eLife.95595
4. Meng Z, Saei AA, Lyu H, et al. One-Pot Time-Induced Proteome Integral Solubility Alteration Assay for Automated and Sensitive Drug-Target Identification. Anal Chem. 2024;96(48):18917-18921. doi:10.1021/acs.analchem.4c05127
5. Liu F, Rehmani I, Esaki S, et al. Pirin is an iron-dependent redox regulator of NF-κB. Proc Natl Acad Sci U S A. 2013;110(24):9722-9727. doi:10.1073/pnas.1221743110
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