从案例到方法论深度解读:不做 Pull-down,天然产物的靶点还能怎么找?

所属分类: 技术干货

发布时间: 2025-12-19

概要: 蛋白质极少单打独斗,它们大多组装成蛋白质复合物来执行功能。既然是“抱团”干活,它们自然也会“抱团”沉淀。于是,热邻近共聚集(TPCA)技术应运而生:相互作用的蛋白在热变性时会共同聚集,往往表现出惊人相似的熔解曲线。




对于成分复杂、作用机制多元的天然产物而言,“找靶点” 向来是绕不开的核心难题:传统方法 Pull-down 技术试图通过药物分子探针捕获与之结合的靶蛋白,然而其局限性日益凸显:不仅需要复杂的化学修饰,还容易受非特异性结合的干扰,更无法反映药物在真实生理环境中对蛋白复合物的动态影响 —— ,这些短板往往导致靶点筛选 “竹篮打水”,机制研究陷入停滞。当 Pull-down 等传统方法遭遇瓶颈,无标记靶点发现技术的出现为天然产物研究带来了新的突破口。


提到无标记靶点发现技术,大家对 CETSA(细胞热位移分析)和 TPP(热蛋白质组分析)这对科研孪生技术的原理一定不陌生:“配体结合改变稳定性”—— 当药物与靶蛋白结合后,会改变蛋白的热稳定性,使其在高温下更难或更易变性沉淀,反映在熔解曲线上就是 “向右偏移”(Tm值升高)或向左偏移(Tm值降低)。但你是否注意到热变性过程中另一个更有趣的现象?


在细胞这个拥挤的“社交场所”里,蛋白质极少单打独斗,它们大多组装成蛋白质复合物来执行功能。既然是“抱团”干活,它们自然也会“抱团”沉淀。于是,热邻近共聚集(TPCA)技术应运而生:相互作用的蛋白在热变性时会共同聚集,往往表现出惊人相似的熔解曲线。



一、这对做天然产物研究的我们意味着什么?


如果能利用TPCA技术,直接监测药物处理后,哪些“形影不离”的复合物突然“分道扬镳”,或是哪些原本分散的蛋白突然“抱团”,是不是就能直接还原药物的“作案现场”,从系统层面说清机制?


今天,我们就通过拆解2025年发表在《International Journal of Biological Sciences》上的最新力作,结合2023年《Nature Communications》的方法学革新,带大家看看如何利用TPCA技术,决天然产物“靶点难寻、机制难明”的核心痛点。


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二、实战复盘:藜芦胺的抗癌“作案现场”全还原


主角登场


藜芦胺(Veratramine, VAM),一种从藜芦属植物根和根茎中提取的天然生物碱,已被证实对三阴性乳腺癌等多种癌细胞具有显著的抗增殖、抗迁移活性,但长期以来其作用靶点和核心机制一直是个谜。


研究团队没有选择传统的“钓鱼式”—— Pull-down,而是采用了一套“TPP+TPCA”的组合拳,从“靶点识别 - 复合物扰动 - 功能验证”一气呵成


第一幕:TPP筛出“嫌疑靶点”


研究人员首先利用TPP(热蛋白质组分析)技术:简单来说,就是看药物结合后,哪个蛋白变得更“耐热”或更“不耐热”。


在筛选了5000多个蛋白后,一个名为ATP6V1C1的蛋白浮出水面:数据显示,VAM的存在显著降低了该蛋白的热稳定性(溶解度下降)。


【背景知识】ATP6V1C1并不是孤立存在的,它是V-ATPase(液泡型质子泵)复合物的一个关键亚基,其核心功能是维持溶酶体的酸性环境,为癌细胞的“保护性自噬”提供必要条件。


第二幕:TPCA还原“复合物扰动现场”



如果只停留在靶点识别,故事只能讲一半:“VAM结合了ATP6V1C1”。TPCA技术的登场,让机制研究实现了从“单点”到“系统”的跨越通过TPCA分析了整个V-ATPase复合物在细胞内的动态变化




惊人的发现:

在没有药物时,V-ATPase复合物的各个亚基像手拉手一样,热变性曲线高度一致;




药物介入后:

整个复合物的曲线相关性崩了!呈现出典型的发散现象




结论:

VAM不是简单地“摸”了一下ATP6V1C1,而是像楔子一样插进去,直接把整个V-ATPase复合物给“拆”了!


第三幕:功能验证揭示“最终结局”



既然复合物散伙了,功能自然瘫痪


● V-ATPase无法维持溶酶体的酸性环境,导致溶酶体pH升高,进而阻断了癌细胞的自噬流;


● 癌细胞因无法进行“保护性自噬”,最终走向凋亡。


三、技术干货:如何把TPCA引进你的实验室?


看到这里,你可能心动了,但也担心:“这技术听起来很贵、很难吧?”不用担心!丸子结合方法学文献和技术社区经验,整理了一套适合实验室落地的“轻量化”方案:


1. 实验设计的革新:Slim-TPCA





温度点选择:

哺乳动物细胞优先用3个温度点(37°C、49°C、58°C)或4个温度点(37°C、46°C、55°C、61°C),植物或其他物种可先通过预实验确定平均熔解温度(Tm),再选择围绕Tm均匀分布的3-4个点;




样本处理:

建议用完整细胞(IntactCell)进行原位加热,再用温和裂解液(含0.2%-0.4%非离子型去污剂如DDM、NP-40,避免SDS)裂解,最大程度保留复合物原有状态;




标记策略:

用TMT10/16标记不同温度或不同处理组的样品,确保所有样品同时进行质谱分析,消除批次差异。


2. 样品制备避坑要点





非变性是核心:

裂解液不能含强变性剂,避免复合物在裂解阶段解离,导致假阴性;




加热条件统一:

每个温度点加热时间(推荐3分钟)、冷却速度需严格一致,用PCR仪或金属浴保证温度准确性;




蛋白定量:

离心后取上清,用BCA法精准定量可溶性蛋白,确保后续质谱分析的样品上样量一致。


3. 数据分析关键步骤





数据预处理:

将不同温度下的蛋白丰度归一化到37°C(参考温度),得到相对溶解度数据;




距离计算:

采用曼哈顿距离计算复合物亚基间的熔解曲线相似度;




统计学检验:

用Beta分布拟合或Bootstrap方法计算p值,筛选显著发散(p>0.95)或收敛(p<0.05)的复合物;




验证实验:

对候选复合物,可通过Co-IP验证亚基间相互作用的变化,或通过Westernblot检测复合物功能相关蛋白(如溶酶体酶、自噬标志物)的表达/活性。


 总结:哪些场景适合用TPCA?


TPCA技术正在成为天然产物机制研究的“标配工具”,尤其适合以下情况:


❶ 有活性但靶点不明:天然产物活性显著,但Pull-down、酵母双杂交等方法无法找到靶点;


❷ 找到靶点但机制不清:已知药物结合某蛋白,但不知道该蛋白所在复合物及下游通路变化;


 多靶点机制解析:天然产物可能存在多靶点,TPCA能同时捕捉多个复合物的扰动,揭示协同作用;


 老药新用研究:想探索已知药物在新适应症中的作用机制,尤其是复合物层面的扰动。


结语


从藜芦胺的案例可以看出,TPCA正在打破天然产物“机制黑箱”——它不需要复杂的化学修饰,不需要特异性抗体,就能在细胞原位完整还原“药物结合靶点→复合物扰动→通路改变→功能结局”的全过程。随着Slim-TPCA等方法的优化,这项技术的门槛越来越低,相信会成为更多天然产物研究者的“得力助手”。如果你正为天然产物机制研究发愁,不妨试试TPCA技术,从“复合物动态”的视角,或许能打开一扇新的大门!


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推荐

谱度众合:最经典、主流的药物靶点筛选技术——TPP热蛋白组分析


✔ 全面直接筛选真实药靶组合:蛋白质组水平筛选药物结合的蛋白靶点,全面覆盖治疗靶点与脱靶靶点;使用药物分子本体进行试验,无需设计合成分子探针,药靶结合更真实


✔ 多种数据分析策略:结合蛋白热变性曲线分析和非参数分析方法(NPARC),全面捕获潜在药物靶点


✔ 多种生信分析数据库挖掘辅助筛选:对潜在药物靶点进行生信分析与数据库挖掘,辅助最终药物靶点的确认


✔ 多种衍生技术可选:除常规温度范围(TPP-TR)、药物浓度范围(TPP-CCR)、两者结合(2D-TPP)的常规热蛋白组分析方法外,还可进行单温度点(ITSA)、多温度点混合(PISA)等高通量热蛋白组分析方法


参考文献


  • [1] Zhang S, Li FM, Wang J, et al. Integrated thermal proteome and thermal proximity co-aggregation profiling identifies ATP6V1C1 as a novel anti-cancer drug target. Int J Biol Sci. 2025;21(7):3197-3213. Published 2025 Apr 28. doi:10.7150/ijbs.106843


  • [2] Sun S, Zheng Z, Wang J, et al. Improved in situ characterization of protein complex dynamics at scale with thermal proximity co-aggregation. Nat Commun. 2023;14(1):7697. Published 2023 Nov 24. doi:10.1038/s41467-023-43526-2


  • [3] Teitz J, Sander J, Sarker H, Fernandez-Patron C. Potential of dissimilarity measure-based computation of protein thermal stability data for determining protein interactions. Brief Bioinform. 2023;24(3):bbad143. doi:10.1093/bib/bbad143





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