分享一篇發表在Science上的文章，題目為“Mining the CRBN target space redefines rules for molecular glue-induced neosubstrate recognition"，通訊作者是來自美國Monte Rosa Therapeutics公司的Sharon A. Townson和John C.Castle。該公司致力于開發新型分子膠（molecular glue）和蛋白降解劑藥物。

分子膠降解劑（MGDs）是一類小分子藥物，通過介導靶蛋白與E3泛素連接酶（如CRBN）的特異性結合，誘導靶蛋白的泛素化降解。研究表明，MGDs主要利用β-發夾甘氨酸環降解決定子（β-hairpin G-loop degron）這一保守識別基序實現靶蛋白招募。該結構作為人類蛋白質組中廣泛存在的簡單二級結構，能夠與CRBN-MGD 復合物形成精準互補，從而模擬天然底物的識別過程?；贕-loop與CRBN相互作用的簡單性、該作用對MGD分子的依賴性，以及人類蛋白質組中G-loop樣基序的廣泛性，作者預計會有更多的蛋白質適用于這種模式。

在本文中，作者通過系統性探索CRBN靶向空間，建立全新的分子膠介導的底物識別理論框架，為拓展靶向蛋白降解技術的治療應用提供重要依據。

為繪制CRBN靶標空間圖譜，作者構建了多種G-loop模板以捕捉決定CRBN兼容性的關鍵要素。通過將這些模板與現有蛋白質組結構數據庫（PDB及AlphaFold2模型）進行計算機匹配，預測出1633種人類蛋白質可能通過表面暴露的類G-loop基序與CRBN結合。這些預測的G-loop分布于超過250種結構域類型和近100種不同靶標類別中，其中許多靶標此前被認為無法被小分子配體靶向。該挖掘方法不僅在全蛋白質組中識別出β-發夾甘氨酸環，還發現螺旋型G-loop作為一種結構迴異的CRBN識別基序。后續作者通過 TurboID鄰近標記實驗和質譜分析驗證了MGDs對預測靶標的招募能力，并使用TR-FRET和NanOBRET技術進一步驗證了多個靶標的三元復合物形成，并通過突變實驗確認G-loop在CRBN結合中的關鍵作用。

由于G-loop通過表面特征模擬內源性CRBN底物的相互作用機制，作者推測可能存在不依賴預定義G-loop結構的其他模擬機制?；诖?，作者鑒定出VAV1，一個在自身免疫和慢性炎癥領域具有廣泛治療潛力但長期被視為不可成藥的靶標。VAV1的C端SH3結構域（SH3c）雖缺乏G-loop降解子的結構特征，卻通過分子表面模擬機制以分子膠降解劑依賴的方式結合CRBN，其作用模式與已確立的CRBNG-loop靶標GSPT1類似。結構分析顯示, VAV1 SH3c結構域通過獨特折疊與CRBN形成關鍵氫鍵相互作用，而這些相互作用通常由G-loop介導。這些發現重新定義了分子膠降解劑誘導靶標結合的規則，表明還存在其他通過分子表面模擬實現CRBN互補性的機制。

本研究通過系統性探索CRBN靶標空間，揭示了CRBN靶標的可塑性，重新定義了靶標結合規則，并為拓展B-hairpin G-loop degron 范式內外的靶標空間提供了新機遇。作者證明靶標互補性取決于CRBN表面特征（其核心分子膠降解劑結合位點可調控這些特征），這一發現為下一代分子膠降解劑攻克難成藥靶標奠定了理論基礎。

本文作者：THT

責任編輯：TZS

DOI：10.1126/science.adt6736

原文鏈接：https://doi.org/10.1126/science.adt6736