[分迪观点]：通过肽库筛选和药物化学的结合，波恩大学的研究人员成功发现了一类新的具有细胞渗透性和Gαi/s 选择性的肽基调节剂，能够可逆地调节Gα 蛋白活性，为 Gαi/s 直接调节剂的开发证明了可行性。

FDA 批准的药物中大约有 30% 靶向 GPCR。然而，靶向 GPCR 具有固有的局限性。某些疾病可能涉及多个 GPCR，而每个 GPCR 都介导特定的 G 蛋白信号传导。同时，特定情况下，G 蛋白也可能启动独立于 GPCR 的信号通路。
因此，直接靶向细胞内 G 蛋白代表了 GPCR 导向疗法的一种替代方案。但是，G 蛋白表面上没有明确定义的结合部位，难以用常规小分子靶向。而且，G 蛋白的不同亚族具有高度的序列和结构相似性，很难实现特异性的靶向。

迄今为止，只有 FR900359 (FR) 和 YM-254890 (YM)等少数特定的 G 蛋白调节剂是已知的，而且它们均为靶向 Gαq 的天然环状肽。受此启发，研究人员筛选了一株一物化学组合多肽库 (OBOC) ，从中发现了一种相对有效的 Gαi1·GDP 调节剂 GPM-1。

随后对 GPM-1 进行优化提高其结合亲和力和蛋白水解稳定性，并与细胞穿透肽 (CPP) 结合提高其细胞渗透性。研究结果表明，GPM-1 的变体GPM 1c 和 GPM-1d 可以通过类似鸟嘌呤-核苷酸交换调节剂（GEM） 的方式调节细胞培养中的 Gαi/s 活性，即作为 Gαi 的鸟嘌呤核苷酸交换因子 (GEF) 和 Gαs 的鸟嘌呤核苷酸解离抑制剂 (GDI)，具有双功能活性。

为了深入了解多肽的生物活性结构基础，研究人员对 Gαi/s 与实验上被认为具有活性的肽调节剂（GPM-1c、GPM-1d）的相互作用进行了一系列计算分析。首先，通过 YASARA 生成Gαi1以及GPM-1 和GPM-1b-d等肽的3D结构，后通过 SeeSAR 中的 DoGSiteScorer 算法预测肽可能性的结合位点，并通过 YASARA 中的VINA算法进行对接。

DoGSiteScorer 预测的结合口袋

随后对 GPM-1c 与 Gαi/s 结合后 GDP 的结合亲和力变化进行视觉评估，其中原子对结合亲和力的贡献由 SeeSAR 中的 HYDE 评分函数计算。绿色球体表示对结合亲和力有积极的贡献，红色球体表示对结合亲和力有不利的贡献，球体的大小和影响成正比。

HYDE 评估结合亲和力

在 a 和 b 中，顶部结构表示初始结构，下部表示MD 50ns 后的结构。从图中可以看出，GPM-1c 和 Gαi 结合后，红色的球体整体增加（左侧灰色），表明 GDP 和 Gαi 之间不利的相互作用增加，即肽的结合可能促进 Gαi 释放 GDP，具有类似 GEF 的作用。GPM-1c 和 Gαs 结合前后的情况则相反，红色的球体整体减少（右侧橘红色），表明 GDP 和 Gαs 之间不利的相互作用降低，即 GPM-1c 改善了 GDP 与 Gαs 的结合，具有类似 GDI 的作用。

在这项工作中，研究人员通过肽库筛选和药物化学的结合发现了线性 (GPM-1c) 和环肽 (GPM-1d) 可作为一类新的细胞渗透性、Gαi/s 选择性和 Gα 蛋白活性可逆调节剂，为后续药理学的研究以及基于Gs 和 Gi开发治疗剂奠定了基础。

  参考资料  

Targeting Gαi/s Proteins with Peptidyl Nucleotide Exchange Modulators

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acschembio.1c00929