2024年4月26日，奥地利科学院分子医学研究中心等机构的研究人员在 Science 期刊发表了题为Large-scale chemoproteomics expedites ligand discovery and predicts ligand behavior in cells的文章。
通过对蛋白质进行化学调节，可以从机理上了解生物学，这也是大多数疗法的基础。然而，尽管进行了数十年的研究，人类蛋白质组中仍有 80% 缺乏功能配体。化学蛋白质组学推动了细胞系统中基于片段的配体发现，但吞吐量的限制阻碍了片段与蛋白质相互作用的规模化鉴定。
该研究报告了 407 种结构不同的小分子片段的全蛋白质组蛋白质结合倾向图。研究人员验证了已识别的相互作用可以推进到 E3 泛素连接酶、转运体和激酶的活性化学探针。通过整合机器学习二元分类器，研究人员进一步对片段在细胞中的行为做出了可解释的预测。由此产生的片段-蛋白质相互作用资源和预测模型将有助于阐明分子识别的原理，并加快迄今为止尚未药物化的蛋白质的配体发现工作。
