Google DeepMind: 揭示apoB100蛋白质的结构

密苏里大学（Mizzou）的研究人员成功地绘制了apoB100的结构，apoB100是一种大型蛋白质，构成了低密度脂蛋白（LDL）的分子支架，通常被称为“坏胆固醇”。这一突破得益于Google DeepMind的AlphaFold，提供了一种以前50年无法映射的蛋白质的详细原子分辨率模型。

apoB100在心血管疾病中的作用

低密度脂蛋白（LDL）是血液中脂肪的主要载体，也是动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）的关键风险因素，而ASCVD是全球死亡的主要原因。apoB100蛋白质是赋予LDL其形态的基本结构成分。了解这种蛋白质的确切结构对于理解坏胆固醇在体内如何变得有害以及制定更有效的预防和治疗ASCVD的策略至关重要。

技术方法：结合AI和显微镜

由于apoB100蛋白质的巨大尺寸及其与脂肪和其他分子的复杂相互作用，映射apoB100在历史上一直很困难。为了克服这些挑战，研究人员Zachary Berndsen和Keith Cassidy采用了一种混合方法：

• 冷冻电子显微镜（cryo-EM）： 用于捕获LDL颗粒的初始图像。虽然这些图像缺乏完整映射所需的原子精度，但它们提供了必要的实验框架。
• AlphaFold： 用于生成蛋白质结构的原子分辨率预测。

通过将AlphaFold的预测与cryo-EM图像数据进行校准，团队能够以原子精度解释实验结构。

关键结构发现

得到的模型显示，apoB100像一个笼状外壳一样包裹着每个LDL颗粒。在这一结构中，一个关键的发现是一种带状结构，它像一条带子一样，使LDL颗粒在血液中循环时保持完整。

对未来医学的影响

揭示apoB100的结构为新的诊断和治疗干预提供了基础。通过了解蛋白质的确切形状和排列，科学家现在可以探索更精准地靶向LDL的疗法，这有可能改变治疗高胆固醇和动脉粥样硬化性心血管疾病的临床方法。