施一公團隊 最新研究為治療提供策略

西湖大學校長、清華大學生命學院、結構生物學高精尖創新中心施一公教授領導的研究團隊正在將其始于十幾年前的阿爾茨海默癥研究進一步推進。今年年初，施一公研究團隊在《科學》（Science）發表最新研究成果：《人源γ-分泌酶底物淀粉樣前體蛋白的識別》。論文報道了人源γ-分泌酶分別結合底物淀粉樣前體蛋白（APP）的冷凍電鏡結構，分辨率高達2.6埃（1埃=0.1納米）。

清除淀粉樣蛋白是治療阿爾茨海默癥的主流策略，而γ-分泌酶被認為是導致阿爾茨海默癥關鍵因素之一。其是細胞膜上的一個蛋白酶體，或者更通俗地形容為“垃圾粉碎機”。它的主要作用是降解細胞膜上的一些廢物蛋白，把它降解成小的片段，讓人體再吸收、再利用。

施一公等人認為，淀粉樣斑塊是由γ-分泌酶異常切割淀粉樣前體蛋白APP而產生過量易聚集的Aβ42肽所致。

數據顯示，在65歲以上人群中，阿爾茨海默癥發病率高達10%；在85歲以上人群中，發病率達30%～50%；中國目前阿爾茨海默癥人群高達500萬，約占世界患者總數的四分之一。

抑制γ-分泌酶策略為何失敗？

對于阿爾茨海默癥，比較主流的是“β-淀粉樣蛋白假說”，該假說認為淀粉樣蛋白寡聚物直接導致阿爾茨海默癥的發展。如果這一假說成立，抑制γ-分泌酶會是一種具有潛力的治療策略。

患者腦部聚集的淀粉樣蛋白斑塊中最主要的成分是β-淀粉蛋白短肽（Aβs），β-淀粉蛋白短肽則是由β-淀粉樣前體蛋白（amyloid precursor protein，APP）水解而來。I型跨膜蛋白APP在跨膜分泌過程中一般有兩條水解途徑，經α-分泌酶或β- 分泌酶水解形成APP-C83（含83個氨基酸殘基的片段）或APP-99（含99 個氨基酸殘基的片段）。

其中，經α-分泌酶水解途徑，為非淀粉樣蛋白形成途徑，而經β- 分泌酶水解途徑（隨后有γ-分泌酶參與）則會最終形成淀粉樣蛋白。此前的研究認為，Aβ42和Aβ40最易形成和聚集淀粉樣蛋白。

雖然“β-淀粉樣蛋白假說”至今沒有得到證實，但各大制藥巨頭早已紛紛基于此假說開發新藥。不幸的是，截至目前，抑制γ-分泌酶策略在臨床上尚未看到有益于阿爾茨海默癥的任何療效，相反，產生了嚴重的副作用。

美國輝瑞、默克公司、禮來公司此前紛紛宣布“罷手”。 這些公司不愿意繼續“燒錢”，禮來公司僅在開發針對β-淀粉樣蛋白的單抗新藥Solanezumab所花費的資金是90億美金。

論文中指出，失敗的背后或許是，抑制γ-分泌酶的同時也抑制了Notch的水解。

Notch是一種重要的信號蛋白。論文中提到，除了淀粉樣前體蛋白 APP， Notch也是γ-分泌酶的底物。而Notch一旦被異常切割會導致發育的異常，與一些包括T細胞急性淋巴細胞白血病在內的癌癥發病也有重要聯系。

“對γ-分泌酶結合底物機制研究的缺失是造成失敗的原因之一。”施一公談道，這些藥物旨在降低γ-分泌酶這把大剪刀對淀粉樣蛋白的切割，從而減少淀粉樣沉淀來治療老年癡呆癥，而理想的情況是，這臺蛋白質機器只減少對淀粉樣蛋白的加工，而不影響處理其他的原材料。“為此，獲得γ-分泌酶與底物Notch以及前體蛋白APP復合物的結構，對研究γ-分泌酶的底物識別酶切機理和設計以γ-分泌酶為靶標的特異性藥物，具有極大科學意義和潛在應用價值。”

有沒有一種抑制劑，只會抑制γ-分泌酶切割水解淀粉樣前體蛋白APP，而不影響Notch？施一公團隊為此從它們各自復合物的精細結構入手。

人源γ-分泌酶由4個跨膜蛋白亞基組成，分別為早老素presenilin（PS）、Pen-2、APH-1和nicastrin。早老素PS是執行酶活功能的膜整合蛋白酶活性亞基，有兩種亞型PS1和PS2。其中，在PS1上已鑒定出超過200種和阿爾茨海默癥相關的突變，大多數會導致Aβ42或Aβ40比例上升。

這篇論文中報道了γ-分泌酶和β淀粉樣前體蛋白APP的復合物的冷凍電鏡結構，結構分辨率高達2.6埃（1埃=0.1納米）。

研究結果顯示，γ-分泌酶與底物β-淀粉樣前體蛋白APP復合物的結構中，PS1和底物形成β-折疊片對γ-分泌酶的蛋白水解活性至關重要。在跨膜區靠近細胞內的一側，PS1通過發生較大的構象變化，與底物的胞內段形成穩定的β-折疊片結構，為穩定底物提供了保證。在此狀態下，底物自身的螺旋結構解開一部分，暴露出被加工的位置。

研究團隊提出了γ-分泌酶結合底物β-淀粉樣前體蛋白APP并依次進行多步酶切的機理：底物的跨膜螺旋隨著加工的進行逐步解旋，被再次加工。

據了解，研究團隊目前正在研究γ-分泌酶與特異抑制劑的相互作用。

值得注意的是，施一公團隊對阿爾茨海默癥的研究實際上已超過了10年。2012年，施一公團隊在《自然》雜志首次報道了人源早老素蛋白PS在古細菌Methanoculleus marisnigri JR1中同源蛋白PSH的晶體結構。2014年，研究團隊在阿爾茨海默癥研究γ-分泌酶結構解析的全球競爭中勝出，獲得了分辨率達到4.5埃的γ-分泌酶三維結構，發表于《自然》。 2015年，研究團隊再次在《自然》發文，將人源γ-分泌酶電鏡結構的分辨率進一步提高到3.4埃。