分享一篇發表在Angew. Chem. Int. Ed.上的文章，題目為“Proteome-Wide Data Guides the Discovery of Lysine-Targeting Covalent Inhibitors Using DNA-Encoded Chemical Libraries”，通訊作者是來自中國科學院上海藥物研究所的陸曉杰研究員、復旦大學藥學院的周璐教授和浙江大學醫學院的孫毅教授，三位老師的研究方向分別聚焦于基于核酸編碼化合庫篩選平臺的藥物發現技術開發、全新靶點的小分子藥物設計合成，以及腫瘤的細胞及分子生物學。這篇文章中，作者采用ABPP-CoDEL技術開發了靶向功能性賴氨酸的共價抑制劑。
目前半胱氨酸靶向策略是共價抑制劑開發的主要策略，然而配體結合位點中半胱氨酸的低豐度限制了這一策略的靶蛋白范圍。賴氨酸作為蛋白質組中最常見的氨基酸之一，是開發共價抑制劑的潛在候選位點。作者此前開發了ABPP-CoDEL技術（J. Am. Chem. Soc. | ABPP-CoDEL：基于活性的蛋白質組分析從DNA編碼文庫中發現酪氨酸靶向共價抑制劑），將基于磺酰氟的ABPP與用于靶標鑒定的CoDEL結合，以發現酪氨酸靶向共價配體。因此這篇文章中，作者希望擴展文庫的共價彈頭，基于ABPP技術獲得蛋白質組范圍反應性賴氨酸數據，并結合CoDEL發現靶向賴氨酸的共價抑制劑。
首先，作者希望基于公開的ABPP數據集獲得反應性賴氨酸信息，指導CoDEL靶標選擇。于是作者整合分析了一組針對不同親氨基化合物的競爭性ABPP數據集，和一組使用靶向賴氨酸的不同親電試劑衍生探針的ABPP數據集，得到了447個具有反應性賴氨酸殘基的蛋白質。作者從中選擇了PGAM1、BRD家族蛋白和UBE2N作為后續賴氨酸靶向CoDEL的靶標。
在確定篩選靶標之后，作者著手合成具有靶向賴氨酸的共價彈頭的CoDEL。通過優化反應條件并使用不同的彈頭和支架結構，作者獲得了一個包含840萬種化合物的常規共價庫，其具有多種可逆和不可逆共價彈頭，以及一個含有硝基芐醇衍生物的光共價庫，可以在紫外照射下共價捕獲配體靶標相互作用。
于是，作者使用兩種共價庫分別對三種靶標進行篩選，對潛在命中化合物進行再合成，并通過LC-MS/MS、酶活測定和解共晶結構等方式，驗證化合物與靶標的共價結合和活性抑制。
?總的來說，本篇文章利用ABPP-CoDEL技術，基于ABPP數據集選擇合理的靶標進行CoDEL篩選，建立了開發賴氨酸靶向共價抑制劑的工作流程。
本文作者：LCX
責任編輯：LZ
DOI：10.1002/anie.202505581
原文鏈接：https://doi.org/10.1002/anie.202505581
