当今的许多药物以蛋白质为靶点，作用于单个蛋白质或酶。研究人员已确定了约 20,000 种此类可作为药物靶点的蛋白质。然而，在疾病中发挥关键作用的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）数量远不止于此，目前已有部分药物通过靶向这些相互作用来抑制其发生。PPI 对多种细胞过程至关重要，当这些过程因突变或修饰而出现异常时，它们可能成为癌症、传染病和 神经退行性 疾病发展的核心因素。
据 估计，有超过 650,000 种 PPI 可作为药物靶点。直到最近，利用小分子药物抑制 PPI 仍被认为极具挑战性。这是因为 PPI 中的蛋白质界面较大，且此前人们认为这种环境难以让小分子抑制这些大型蛋白质之间的结合。
通常情况下，PPI 的靶向药物并非小分子药物，而是抗体和肽类药物，其中一些（如 Opdivo 和 Keytruda）已获批临床使用。这些 PPI 抑制剂对靶点具有高度特异性，但可能存在免疫系统反应问题，且肽类药物还存在溶解性和稳定性较差的问题。
近期在理解 PPI 相关蛋白质结构与功能方面的突破，正在改变研究人员针对这些靶点开发小分子药物的方法。随着药物进入临床试验后期，新的疗法（尤其是针对癌症的疗法）或许指日可待。
新发现为小分子药物抑制 PPI 开辟了可能性
PPI 抑制剂有两种作用方式。第一种是正构抑制，也是主要的作用模式，即小分子结合在两种蛋白质的界面上，从而竞争性地抑制第二种蛋白质的结合。第二种是变构抑制，即小分子结合在蛋白质-蛋白质结合位点界面之外的部位，导致蛋白质发生扭曲。这会改变结合界面，从而抑制相互作用（见图 1）。
此前，研究人员认为小分子难以结合 PPI 界面，因为这些界面通常较大且平坦。然而，研究人员最近确定，在结合界面中可以找到某些氨基酸残基集合，即“热点”，配体可以在这些位置相互作用以抑制 PPI。他们还 发现，当某些潜在的治疗药物结合时，它们会通过改变 PPI 界面的三级结构来诱导形成结合口袋。
这些发现，加上 2016 年美国 FDA 首次批准小分子 PPI 抑制剂 Venetoclax，推动了更多 PPI 抑制剂的开发，这些抑制剂在治疗血癌和实体瘤方面展现出前景。我们注意到，在 CAS Content CollectionTM（全球最大的人工标引科学信息库）中，有关 PPI 抑制剂的文献数量有所增加。这种增长在 2018 年之后尤为明显，表明过去几年人们对此领域的兴趣显著加速（见图 2）。
临床试验的进展使 PPI 抑制剂离癌症治疗市场更近了一步
尽管 Venetoclax 正在被评估用于多种癌症的治疗，但它最初是获批用于治疗慢性淋巴细胞白血病。它是一种选择性 Bcl-2（B 细胞淋巴瘤/白血病 2 蛋白）拮抗剂，可控制线粒体凋亡途径。该蛋白在癌症中的失调会导致细胞凋亡（程序性细胞死亡）受阻，从而增强肿瘤的存活和生长。相反，抑制该蛋白可激活细胞凋亡并攻击癌细胞。
Venetoclax 的成功使 Bcl-2 成为 PPI 抑制剂最常见的靶点之一。Lisaftoclax 由亚盛医药开发，目前正处于针对慢性淋巴细胞白血病的 III 期临床试验中，与 Venetoclax 类似。血癌骨髓纤维化也是一种处于 III 期临床试验阶段的新型 PPI 抑制剂的靶点。这一创新药物 pelabresib 是 Constellation Pharmaceuticals 公司的一种化合物，它通过识别与特定基因相关的乙酰化组蛋白尾部，抑制作为转录共调节因子的 BET（溴结构域和末端外结构域）蛋白的相互作用。
其他 PPI 抑制剂的进展也可能很快用于治疗实体瘤。例如，靶向 MDM2/p53 相互作用的小分子药物已进入三期临床试验。p53 蛋白能够抑制细胞分裂并诱导细胞凋亡，这两者均可防止癌细胞扩散。MDM2 是 p53 的负调节因子，因此阻断这种相互作用可使 p53 发挥其抗癌作用（见图 3）。Kartos Therapeutics 研发的药物 navtemadline 旨在靶向这一 PPI，目前正处于治疗子宫内膜癌的三期临床试验阶段。
靶点 XITP（X 连锁凋亡抑制蛋白）与 MDM2 类似，均通过抑制其他蛋白执行细胞凋亡功能。通过阻止该蛋白与促凋亡蛋白 caspase-9 相互作用，caspase-9 能够抑制癌细胞的生长。靶向该 PPI 的药物 xevinapant 目前正处于两项独立的头颈癌三期临床试验中（见图 4）。
目前还有多项二期临床试验正在进行中，旨在针对不同的 PPI 治疗血液癌和实体瘤。这些努力进一步印证了 MDM2/p53 通路在新型癌症治疗中的巨大潜力：
- Pelcitoclax：靶向 Bcl-2 蛋白家族，正被研究用于治疗小细胞肺癌及其他实体瘤。
- Ziftomenib：靶向 Menin-MLL 蛋白以治疗混合谱系白血病。
- APG-115：靶向 MDM2/p53 相互作用以治疗实体瘤。
- Idasanutlin：靶向 MDM2/p53 相互作用以治疗急性髓系白血病。
- Siremadlin：靶向 MDM2/p53 相互作用以治疗软组织癌。
人工智能助力克服研究挑战
PPI 抑制剂作为治疗手段已取得成功，但人体内 PPI 的数量极其庞大（多达 65 万个），且其体积较大，使得表征所有 PPI 的结构极具挑战性。了解蛋白质/配体复合物的结构是开发治疗这些蛋白质相互作用的小分子药物的关键。然而，培养高质量的蛋白质晶体结构既昂贵又耗时，对于 PPI 所涉及的蛋白质而言更是困难重重。
人工智能驱动的建模程序（如 AlphaFold）能够为几乎每种人类蛋白质生成预测结构。这极大地促进了人们对蛋白质结构、结合界面以及抑制此类蛋白质相互作用的潜在化合物的理解。这些新技术工具为研究人员提供了关于 PPI 复合物、热点和结合口袋的更多信息。值得一提的是，在预测蛋白质建模领域做出贡献的科学家 David Baker、Demis Hassabis 和 John Jumper 荣获了2024 年诺贝尔化学奖，这凸显了该技术的重要性。
PPI 抑制剂领域尚处于起步阶段，在设计有效的小分子疗法方面仍有大量工作要做。抗体和肽类药物仍是药物开发的选择，但这些疗法存在免疫原性和溶解性差等挑战，因此开发小分子药物至关重要。
临床试验的增长表明，研究人员正在迅速利用近期的突破性进展，医生们可能很快就会拥有新的武器来改善癌症治疗。
