2025年7月8日，深圳湾实验室彭琴课题组与高毅勤课题组在Analytical Chemistry在线发表了题为Combining the NanaPPI toolbox and AI-driven virtual inhibitor screening for p53-MDM2 interaction的最新研究成果，成功构建了“NaviScreen”高效筛选平台。该平台通过整合NanaPPI工具箱与AI驱动的虚拟筛选技术，实现了潜在p53-MDM2相互作用抑制剂的高效鉴定，其中先导化合物AB-460展现出显著的抗肿瘤效果。这一突破为PPI靶向药物开发提供了全新策略。

蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）是细胞结构和信号转导的基础，其异常往往导致多种疾病的发生发展。例如，肿瘤中p53与MDM2互作的异常增强会导致p53蛋白降解，促进癌细胞不受控增殖。目前，基于纯化蛋白的PPI抑制剂体外筛选或基于外源报告基因的细胞筛选系统是发现潜在PPI抑制剂最常用的方法，但这些方法难以同时评估化合物的细胞渗透性和直接破坏PPI的能力[1]。该研究团队此前报道的NanaPPI方法能将原位PPI事件转化为发光信号，在特异性一抗辅助下可定量检测抑制剂处理后PPI的水平变化，为同步评估细胞内PPI的破坏并发现渗透性强且性质稳定的PPI抑制剂提供了可能[2]。但NanaPPI方法仅兼容鼠源IgG1亚型一抗的检测故存在局限性，制约了其在PPI检测及药物筛选领域的广泛应用。与体外高通量筛选（HTS）相比，基于相互作用蛋白结构特征的虚拟筛选为发现PPI抑制剂提供了经济高效的替代方案。该研究团队此前开发的DSDP算法显著提高了盲对接效率，与GNINA、AutoDock Vina和DiffDock等主流方法相比，DSDP显示出了更高的成功率和更快的运算速度[3]。

2025年7月8日，深圳湾实验室彭琴课题组与高毅勤课题组在Analytical Chemistry在线发表了题为CombiningtheNanaPPI toolbox and AI-driven virtual inhibitor screening for p53-MDM2 interaction的最新研究成果，成功构建了“NaviScreen”高效筛选平台。该平台通过整合NanaPPI工具箱与AI驱动的虚拟筛选技术（图1），实现了潜在p53-MDM2相互作用抑制剂的高效鉴定，其中先导化合物AB-460展现出显著的抗肿瘤效果。这一突破为PPI靶向药物开发提供了全新策略。

图1 NanaPPI工具箱的原理示意图

NanaPPI工具箱技术通过一抗识别靶蛋白并招募与小亚基（SF）或大亚基（LF）相融合的纳米二抗，促使分裂的纳米荧光素酶片段重新互补，从而将PPI事件转化为发光信号。该研究在原有NanaPPI技术的基础上拓展了纳米二抗的识别范围，使其满足95%以上商业化鼠源一抗（包括IgG1、IgG2a及IgG轻链κ型）的检测需求。值得注意的是，兔源抗体仅含IgG亚型，故无需拓展与SF相融合的纳米二抗。拓展后的LF-mCherry-IgG1/2a/κ与SF-EGFP-IgG共同构成NanaPPI工具箱，具有高灵敏度、低成本、快速检测和广泛应用等特点。

作者首先选取三对经典且不同丰度的PPIs作为模型：α/β-微管蛋白异源二聚体（构成微管骨架）、YAP1-TEAD4（Hippo通路失活时，YAP1入核与TEAD4结合调控靶基因）和p53-MDM2（MDM2通过结合p53转录激活域抑制其功能并促进p53降解），以检测NanaPPI工具箱的检测能力。实验结果证实了NanaPPI工具箱可原位检测细胞内源PPI，且信噪比良好（图2）。

图2 NanaPPI工具箱检测α/β-tubulin，YAP1/TEAD4 和p53/MDM2互作

抑癌蛋白p53作为关键转录因子，在抵御细胞恶性转化中发挥核心作用。临床研究表明，p53功能缺失或表达下调直接促进肿瘤发生与发展。MDM2作为p53的负调控因子，通过结合其转录激活域抑制下游基因表达，并介导其核输出与降解。目前，靶向p53-MDM2互作已成为癌症治疗的重要策略。该研究通过DSDP算法对p53-MDM2的潜在抑制剂进行了虚拟筛选（图3），随后使用NanaPPI工具箱技术对虚拟筛选得到的候选化合物进行实验验证，最终得到AB-460这一先导化合物，可显著提升p53、MDM2及下游效应因子p21的蛋白水平，进而激活细胞周期检查点，诱导G0/G1或G2期细胞阻滞并抑制肿瘤生长。

图3 p53-MDM2互作抑制剂的虚拟筛选

综上所述，该研究通过拓展纳米二抗的识别范围，满足了95%以上市售鼠源一抗的检测需求。通过整合NanaPPI工具箱和虚拟筛选技术构建了PPI抑制剂的高效筛选平台（NaviScreen），并从300万化合物库中筛选出效果良好的先导化合物AB-460。NaviScreen平台通过整合虚拟筛选的高通量优势与NanaPPI的原位定量能力，为发现具有细胞渗透性和稳定性的PPI抑制剂提供了高效策略。

深圳湾实验室系统与物理生物学研究所特聘研究员彭琴、资深研究员高毅勤、副研究员李倩倩和西北农林科技大学韩兆雪副教授为本文的通讯作者。西北农林科技大学硕士研究生刘慧娟和北京大学张宏博士为共同第一作者。感谢重庆大学生物工程学院邱菊辉研究员等为本研究做出的重要贡献。

该研究得到了国家自然科学基金、深圳市医学研究基金、广东省珠江人才计划、深圳湾实验室-Olympus影像技术基金、广东省基础与应用基础研究基金和深圳湾实验室大型仪器设备开放共享基金等的资助。

彭琴课题组长期招表观遗传、活细胞影像、分子/细胞生物学等相关方向博士后，欢迎感兴趣的同学联系pengqin@szbl.ac.cn。课题组网站信息详见http://pengqin.szbl.ac.cn/。

参考文献

1.Miller, K. E.; Kim, Y.; Huh, W.-K.; Park, H.-O., Bimolecular Fluorescence Complementation (BiFC) Analysis: Advances and Recent Applications for Genome-Wide Interaction Studies.J. Mol. Biol.2015, 427 (11), 2039-2055.

2.Li, Q.; Liu, H.; Du, X.; Xie, Y.; Chen, Y.; Qiu, J.; Gao, Y.; Peng, Q., Nanobody-assisted nanoluciferase fragment complementation for in situ measurement and visualization of endogenous protein-protein interaction.Biosens. Bioelectron.2025, 272, 117102.

3.Huang, Y.; Zhang, H.; Jiang, S.; Yue, D.; Lin, X.; Zhang, J.; Gao, Y. Q., DSDP: A Blind Docking Strategy Accelerated by GPUs.J. Chem. Inf. Model.2023, 63 (14), 4355-4363.

论文标题：

Combining the NanaPPI toolbox and AI-driven virtual inhibitor screening for p53-MDM2 interaction

撰稿|刘慧娟

编辑|鲍 鲍

责编|远 山

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