共價藥物已成為創新藥物研發的重要方向，在臨床治療中展現出獨特價值。與主流的半胱氨酸靶向策略相比，賴氨酸靶向共價抑制劑能夠突破半胱氨酸豐度限制，擴展潛在靶標蛋白的范圍。近年來，基于結構的藥物設計推動了賴氨酸靶向共價抑制劑的開發。然而，該方法主要依賴于已知高親和力配體的結構，這限制了其在新靶點或難成藥靶點中的應用。 共價DNA編碼化學庫（CoDEL）技術通過引入具有不同殘基反應性的親電彈頭，能夠實現對特定氨基酸位點共價抑制劑的精準篩選。近日，中國科學院上海藥物研究所陸曉杰教授、復旦大學周璐教授和浙江大學醫學院附屬第二醫院腫瘤研究所/浙江大學轉化醫學研究院孫毅教授合作，結合基于活性的蛋白質組分析（ABPP）數據和CoDEL技術，建立了一個以反應性賴氨酸蛋白質組學數據為指導的共價DEL篩選平臺，發現了結構新穎、反應機制多樣的賴氨酸靶向共價抑制劑。
通過整合基于化合物和基于彈頭的ABPP數據，作者構建了包含高反應性且可配體化賴氨酸位點的蛋白質數據集，為篩選靶標的合理選擇提供了支持。隨后，引入8個具有不同反應機制的賴氨酸靶向共價彈頭，合成了包含1070萬個化合物的CoDELs。 共價篩選發現了針對磷酸甘油酸變位酶1（PGAM1）、溴結構域（BRD）家族蛋白和泛素結合酶E2 N（UBE2N）的賴氨酸靶向共價抑制劑。其中，化合物1是PGAM1的活性光共價配體，化合物4與BRD家族蛋白溴結構域中未被探索的位點形成可逆共價鍵。值得注意的是，化合物9能夠不可逆地與UBE2N結合，誘導UBE2N/UBE2V2復合物的構象變化，破壞泛素鏈的形成并干擾其下游功能活性，為調節UBE2N介導的泛素化途徑提供了一種新機制。此外，該研究首次解析了包含o-NBA或方酸酯彈頭的共價化合物與靶標蛋白的復合物晶體結構。 綜上所述，該研究通過將蛋白質組學數據和共價DEL技術相結合，為賴氨酸靶向共價抑制劑的發現提供了一個高效篩選平臺。這一策略不僅擴展了共價靶向策略的靶標應用范圍，也為共價抑制劑的合理設計提供了新的思路。 論文信息 Proteome-Wide Data Guides the Discovery of Lysine-Targeting Covalent Inhibitors Using DNA-Encoded Chemical Libraries Xinyuan Wu, Shunyao Li, Ting Liang, Qing Yu, Yiwei Zhang, Jiaxiang Liu, Kaige Li, Zijian Liu, Mengqing Cui, Yongchao Zhao, Xin Han, Rui Jin, Minjia Tan, Xiao-Hua Chen, Yujun Zhao, Mingyue Zheng, Yi Sun, Lu Zhou, Xiaojie Lu Angewandte Chemie International Edition DOI: 10.1002/anie.202505581
