2024年AlphaFold3的发布让分子结构预测进入了一个新纪元——蛋白质-配体、蛋白质-核酸复合物的预测精度达到了前所未有的水平。但一个重要的问题开始浮现:AlphaFold3预测的是一个”平均结构”或”最优结构”,而蛋白质在生理条件下是以构象系综的形式存在和发挥功能的。

我们的项目关注一个具体的案例:某激酶的DFG-out失活态构象。AlphaFold3给出了一个看起来合理的结构,pLDDT评分超过90。但当我们将这个结构作为初始构型进行MD模拟时,DFG基序在不到50纳秒内就自发翻转到了DFG-in构象——暗示AlphaFold3的结构并不是一个真正的热力学稳定态。
这个发现促使我们重新思考分子结构预测的方法论:AlphaFold3的预测结果需要经过MD的”压力测试”,而且二者应该形成互补关系——AF3提供结构假设,MD验证和精细化。
很多使用者忽略了一个事实:AlphaFold3默认输出的5个模型代表了不同的结构假设。虽然排名第一个的模型通常是最优的,但排名2-5的模型可能包含生物学相关的替代构象——这一点对蛋白质功能的理解决定性重要。
在我们的激酶案例中,rank_1模型确实是DFG-out构象(pLDDT=91.2),但rank_3模型(pLDDT=84.7)实际上更接近DFG-in构象。这个差异不是”预测错误”——而是反映了DFG-in和DFG-out两种状态在序列信息中都有一定的”信号”,AlphaFold3通过提供多个模型来体现这种构象不确定性。
我们的策略是:将每个AlphaFold3模型都作为独立初始构型投入MD模拟,然后观察哪个(或哪些)模型在动力学上是稳定的。对于激酶,发现rank_1在纯MD下不稳定(自动翻转为DFG-in),但在使用Metadynamics增强了DFG翻转的自由能势垒后,rank_1成功保持DFG-out并进行构象采样。而rank_3在无偏MD中保持稳定,说明DFG-in是真正的全局能量最低构象——AlphaFold3的rank_1给出的是活性态的一个局部极小值,而非全局最小值。
一旦确认了AlphaFold3预测结构在MD中的稳定性,接下来的关键步骤是采样完整的构象系综——而不是仅仅观察”结构是否动”。我们使用了几种互补的增强采样技术来充分探索激酶的构象空间。
首先是温度副本交换分子动力学(T-REMD)。通过在不同温度之间交换构象,T-REMD有效地克服了构象能垒,使体系能访问到室温MD难以到达的构象区域。我们用32个副本、温度范围300-450 K、单副本100纳秒的设置跑了共3.2微秒的模拟。
其次是加速分子动力学(aMD)。aMD通过增加一个boost势能来降低构象转变的能垒,不需要多个温度副本。相比T-REMD,aMD的计算成本低得多,但对boost参数的选择敏感——太大会导致非物理的构象,太小则增强效果有限。
在激酶体系中,T-REMD和aMD揭示了一个丰富的构象景观:除了经典的DFG-in和DFG-out外,还存在一个DFG-intermediate构象——DFG基序的Phe残基旋转了约90度,部分暴露了ATP结合口袋。这个中间态在之前的晶体学研究中未被观察到(可能是结晶条件下不稳定),但在模拟中反复出现,并且自由能仅比DFG-out高约2.5 kJ/mol——在生理温度下是热力学可及的。
最终,分子结构预测的价值需要实验来验证。我们将模拟中识别出的DFG-intermediate构象的特征(Phe残基的苯环取向、αC-helix的位移)反馈给客户,他们据此设计了特异性识别该中间态构象的抗体——这在药物发现中是一个策略性的优势,因为DFG-intermediate可能代表了一个新的药物干预窗口。
这个案例展示了AlphaFold3与MD联用的正确方式:AF3提供高质量的结构假设(包括多个竞争性模型),MD通过动力学模拟”压力测试”这些假设,增强采样拓展构象空间,最终输出的不是”一个结构”而是一个”构象系综”。正是这个系综——而非单一的最优结构——编码了蛋白质功能的分子机制。对于药物设计、酶工程、蛋白质设计等应用,构象系综的信息远比比单一静态结构有价值。
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