张林兴冲冲地离开实验室后,杨平将注意力转回大屏幕上的“身份图谱”。
即使这真是胰腺癌的共性靶点,设计出能精确识别它的K因子也非常难,更别说还要保证新的K因子的安全性、特异性、递送效率......”
杨平分析道:“现在我们面临几个技术难关??蛋白复合物的三维结构解析;基于该结构设计具有高亲和力与特异性的K因子;K因子在体内的稳定性与递送系统。设计K因子是最难的,虽然我们有现在的K因子做参考这也是
一件难度极大的工作。”
教授都说难,那真的难。
“结构解析可以交给我。”陆小路主动请缨,“我们研究所不是刚刚安装了冷冻电镜嘛,300kV的Titan Krios,配套了最新的直接电子探测器,如果样本准备得好,理论上可以解析到近原子分辨率。”
“需要多少样本?”宋子墨问。
“纯化后的蛋白复合物,至少需要0.5毫克,纯度要在95%以上。”陆小路报出数字。
唐顺倒吸一口凉气:“从胰腺癌细胞里纯化出0.5毫克膜蛋白复合物?这得培养多少细胞?”
“至少......500升培养规模。”徐志良迅速心算,“而且.....膜蛋白纯化得率通常低于1%,实际......需要更多。”
“按常规速度这起码要两个月才行,不过使用我们的扩增技术可以加快培养速度,你们将样本细胞取来交给我,我来培养,培养细胞使我们的老本行。”唐顺接来培养细胞的工作。
“也许有另一种思路可以节约时间,让观察立即开始。”一直沉默的格里芬突然开口,他的中文很流利。
所有人都看向他。
格里芬走到白板前,拿起笔:“我在美国时参与过一项非传统结构解析的工作。当时我们面对的是一个极难纯化的膜受体,最后采用了原位结构解析的方法,不是纯化蛋白,而是在接近天然状态的细胞膜上直接观察。”
他画了个简单的示意图:“具体来说,我们将目标蛋白标记上金纳米颗粒,通过低温电子断层扫描技术,对完整细胞的局部区域进行三维成像。虽然分辨率达不到原子级别,但足以看清蛋白的大致构象和关键相互作用界面。
有了这些信息,就可以用计算模拟的方法补全原子细节。”
“这方法有先例吗?”宋子墨问。
“2019年《自然》上有篇论文,解析了细胞突触中NMDA受体的原位结构,分辨率到了4.5埃。”杨平准确引述,“关键在于标记技术和图像处理算法。金标记可能会干扰蛋白天然构象,我们现在有更好的选择??基因编码的
迷你标签,比如ALFA-tag或SpyTag,可以共价结合特异的纳米标记物,干扰更小。”
格里芬没想到杨教授居然对这种偏门论文都有过涉猎,他的知识面这么广。
陆小路的眼睛亮了起来:“如果能在癌细胞原位看到这个身份锁的结构,不仅能指导K因子设计,还能验证它在真实肿瘤微环境中的状态,这比纯化后可能失活变性的蛋白更有意义。”
“但技术难度很大。”格里芬谨慎地说,“冷冻电子断层扫描对样本制备要求极高,图像信噪比低,数据处理复杂……………”
“我们可以试试。”杨平拍板,“陆小路,这个方向由你负责,多与格里芬交流,先从少量细胞开始摸索条件。”
“是,教授。”陆小路认真点头。
格里芬非常兴奋,他的意见得到杨教授的认可,这可是他进修史上可以吹牛的高光事件。
安排完结构解析的工作,杨平转向另一个难题:“即使有了结构,设计K因子也是个挑战。传统的抗体或小分子都难以满足要求,抗体太大,难以穿透肿瘤基质;小分子特异性不够,容易脱靶。”
“也许可以借鉴自然界的灵感。”宋子墨若有所思,“教授,还记得您之前提到过的分子胶水概念吗?某些天然化合物能够将两个原本不结合的蛋白拉在一起。如果我们能找到或设计一种分子,能特异性地将胰腺癌细胞的身份
锁和免疫细胞的杀伤受体粘在一起......”
杨平沉思片刻:“K因子与这些事完全不同的理论,在K疗法没有铺开之前,我们不是一直在寻找新的K因子吗?一无所获!现在我们已经找到胰腺癌的身份锁,按照我们在骨肉瘤的研究成果来看,这个身份锁一定对应一把钥
匙,这把钥匙一定存在,只是我们没找到而已,这部分工作我来做吧。”
教授要亲自出手了?
疫苗的增强子X-2的研究过程尚历历在目,教授可是带着几个刚毕业的博士突破重重困难,让X-2惊艳亮相。
现在教授亲自研究针对胰腺癌的K因子?是不是说明这事已经成功了一半?宋子墨的直觉是这样的。
深夜十一点,研究所实验大楼里大部分灯已经熄灭,只有结构生物学实验室的灯还亮着。
陆小路站在冷冻电镜控制台前,眼睛盯着屏幕上不断刷新的数据流。他已经连续工作了十四小时,但精神依然高度集中。样本制备比预想的顺利,他采用了一种改良的低温固定方法,最大限度地保留了细胞膜蛋白的天然状
杰
屏幕上,经过初步处理的断层扫描图像逐渐清晰。无数细胞器的轮廓中,细胞膜上分布着一些明显的颗粒状结构,那是用SpyTag标记的PANC-ID1复合物。
“分辨率初步估计在20埃左右。”格里芬的声音从身后传来,他端着两杯咖啡走过来,“够看见大致的形状和聚集状态,但要看清结合界面,至少需要10埃以下。”
陆小路接过咖啡,说了声谢谢:“第一轮数据收集完成,接下来是三维重构和分类。我写了个新的图像对齐算法,也许能提升信噪比。”
“你还会写算法?”格里芬有些惊讶。
陆小路难得地露出一丝微笑:“在德国的时候,我辅修了计算生物学,结构生物学现在就是一半实验、一半计算。”
两人并排坐在工作站前,陆小路调出他编写的程序界面,代码简洁高效,注释清晰,显示出扎实的计算机科学功底。
“这个聚类算法很有创意。”格里芬仔细后评价,“你不仅按形状分类,还加入了局部膜曲率和邻近蛋白分布作为特征,这样能更好地区分真实的信号和噪音。”
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