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Nat. Nanotechnol.:从“识别”到“拆解”——计算设计的蛋白—金纳米结构靶向清除阿尔茨海默病Aβ斑块

Nat. Nanotechnol.:从“识别”到“拆解”——计算设计的蛋白—金纳米结构靶向清除阿尔茨海默病Aβ斑块 brainnews
2026-07-28
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近日,南开大学黄兴禄教授、河北工业大学王晖教授、南开大学刘艺锦研究员团队合作,在国际权威期刊Nature Nanotechnology发表题为“Computationally guided design of bioactive nanostructures for targeted clearance of amyloid-β aggregates in Alzheimer’s disease”的研究论文。研究团队通过计算模拟、蛋白质工程、晶体结构解析和动物实验,构建了一种具有Aβ识别与解聚功能的蛋白—金杂化纳米结构Aβ3FTnAu,为病理性蛋白聚集体的主动重塑提供了新的研究思路。该论文的第一作者为南开大学齐天翊和河北工业大学付静璇


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阿尔茨海默病治疗,为何仍需关注Aβ聚集体?


阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是一类以进行性认知功能下降为主要特征的神经退行性疾病。目前的研究认为,β-淀粉样蛋白(amyloid-β,Aβ)在脑内异常聚集,逐渐形成寡聚体、纤维以及淀粉样斑块沉积是阿尔茨海默病最显著的病理特征和核心致病机制。这些有毒的聚集体会破坏神经元之间的突触连接,最终导致记忆和认知功能的丧失。因此,靶向清除Aβ聚集体,一直是AD治疗领域的核心挑战。


目前,不少Aβ靶向策略主要聚焦于抑制Aβ产生、阻止其进一步聚集,或通过抗体介导免疫清除。然而,对于脑内已经形成、结构高度稳定的Aβ纤维和斑块,如何实现选择性识别、有效拆解并降低其相关神经毒性,仍然是AD治疗面临的重要挑战。此外,血脑屏障的存在、药物脱靶效应等问题也是长期困扰科学家的难题。



从“运载药物”转向“材料本身具有活性”


传统纳米药物通常将纳米颗粒作为载体,用来包载小分子、核酸或蛋白药物。在这项研究中,研究人员进一步提出:能否让纳米结构本身成为具有生物活性的治疗单元,使其不仅负责递送,还能够直接识别和拆解病理性蛋白聚集体?


围绕这一思路,团队选择人源铁蛋白纳米笼FTn作为基础骨架。在真核细胞内,铁蛋白通常是由24个独立亚基组成的多聚体蛋白,这些亚基能够自组装形成高度有序的铁蛋白纳米笼。凭借独特的笼状结构,每个铁蛋白能在内腔储存多达4500个铁原子。而不含铁核的铁蛋白则称为去铁铁蛋白,目前作为药物载体被广泛研究和应用。铁蛋白可通过大肠杆菌原核表达,易于借助基因工程改造以实现功能化设计。根据应用需求,铁蛋白外表面可通过基因和化学手段进行多功能修饰,进而获得针对不同疾病的特异靶向性以及更为丰富的诊疗功能。


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图 1 铁蛋白作为药物载体的优势


研究团队选取已报道具备Aβ结合能力的多肽序列构建候选文库,利用AlphaFold2,预测了20种不同FTn构造的三维结构,通过RosettaFold分子对接,根据Rosetta得分和加权分数识别出具有强结合亲和力和结构稳定性的候选肽。之后将能够识别Aβ的多肽基序整合到铁蛋白表面,构建了一系列Aβ靶向铁蛋白变体,并通过分子对接、分子动力学模拟和结合实验,对不同候选结构进行筛选。使用ELISA验证了候选结构与Aβ的结合能力,使用LigPlus对Aβ3FTn与人类Aβ结合界面的详细分析显示,含有Aβ3识别肽的铁蛋白结构表现出更强的Aβ结合能力。模拟结果提示,与游离识别肽相比,将多肽展示在铁蛋白表面能够形成更稳定、更广泛的多价相互作用。这种多价效应使纳米结构可以同时接触Aβ纤维表面的多个位点,为后续破坏纤维结构奠定基础。值得注意的是,此前被认为是Aβ聚集关键贡献者的第24位的缬氨酸、28位的赖氨酸和30位的丙氨酸也囊括在相互作用筛选的结合位点之内。由此,研究团队获得了Aβ3FTn这一Aβ识别模块。


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图 2 Aβ3FTnAu合成路线



在蛋白纳米笼中“长出”十二原子金簇


仅仅识别Aβ并不足以清除已经形成的斑块。为了进一步赋予材料解聚能力,研究人员利用铁蛋白内部特定氨基酸残基对金离子的配位作用,在纳米笼中原位构建了结构明确的亚纳米金簇,最终形成蛋白—金杂化纳米结构Aβ3FTnAu


晶体结构分析显示,该金簇由12个金原子组成,金原子之间的距离约为2.4~4.5 Å,并呈现出具有一定层次的片状排列。与常见尺寸较大的金纳米颗粒不同,这种亚纳米尺度金簇被限制在蛋白质提供的局部空间中,其结构和周围配位环境能够得到更加精细的调控。


进一步研究发现,铁蛋白中的H118、T122和C130等残基参与金簇的形成与稳定,而这些位点能够与Aβ中的Met35残基建立关键相互作用。Met35位于Aβ疏水性较强的C端区域,在维持Aβ纤维结构、氧化反应及相关神经毒性过程中具有重要作用。


因此,Aβ3FTnAu并非简单地依靠静电吸附“黏住”Aβ,而是形成了一个由Aβ识别肽、多价蛋白界面和金簇配位环境共同组成的功能区域。


结构分析、突变实验和分子动力学模拟共同揭示了Aβ3FTnAu拆解Aβ纤维的可能机制。首先,Aβ3识别基序将纳米结构锚定在Aβ聚集体表面;随后,金簇及其周围配位残基进一步接触Aβ的Met35区域。多个结合界面协同作用,扰乱相邻Aβ单体之间原本稳定的疏水作用和范德华相互作用,从而降低纤维边缘单体与主体结构之间的稳定性。


在分子动力学模拟中,研究人员观察到Aβ纤维外围单体逐渐松动并从纤维边缘脱离。脱离后的Aβ仍可与Aβ3FTn^Au保持结合,提示该材料可能通过“识别—扰动—剥离”的连续过程,逐步拆解已形成的Aβ聚集体,而不是将其一次性破坏为大量游离片段。


体外实验进一步表明,Aβ3FTnAu能够降低预先形成的Aβ纤维相关信号,并对Aβ42、Aβ40及Aβ25–35等不同Aβ体系产生解聚作用。在PC-12细胞和原代海马神经元中,该材料明显降低了Aβ诱导的细胞凋亡,且神经保护作用随材料浓度增加而增强。


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图 3 Aβ3FTnAu清除Aβ的分子机制


这些结果说明,Aβ3FTnAu对Aβ的作用不仅停留在结构层面的“斑块变少”,还能够减轻聚集态Aβ造成的细胞毒性。



进入脑组织找到Aβ斑块,清除斑块后,突触和记忆能否恢复?


对于AD纳米药物而言,血脑屏障是必须面对的关键问题。研究人员利用体外血脑屏障模型发现,在Aβ相关病理条件下,Aβ3FTnAu的跨血脑屏障转运能力有所增加。


在5×FAD转基因小鼠中,尾静脉注射荧光标记的Aβ3FTnAu后,研究人员在脑组织中检测到了纳米结构信号,并观察到其与海马和前额叶皮层中的Aβ斑块发生共定位。这说明该结构经系统给药后能够进入AD小鼠脑组织,并对病理性Aβ沉积表现出一定的靶向富集能力。

 

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图 4 Aβ3FTnAu跨越血脑屏障靶向脑内Aβ斑块的体内可视化验证


研究团队选用6月龄5×FAD小鼠开展治疗实验。与仅含Aβ识别模块的Aβ3FTn或仅含金结构的FTnAu相比,同时整合识别与解聚功能的Aβ3FTnAu表现出更明显的治疗效果。


研究人员观察到,在Y迷宫、新物体识别和Morris水迷宫实验中,接受Aβ3FTnAu治疗的小鼠表现出更好的工作记忆、识别记忆及空间学习能力。

 

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图 5 Aβ3FTnAu治疗改善5×FAD小鼠认知障碍


组织学和生化结果显示,Aβ3FTnAu处理后,小鼠海马及前额叶皮层中的Aβ斑块数量和覆盖面积下降,脑组织中可溶性和不可溶性Aβ水平也得到显著改善。Aβ3FTnAu还能够改善海马区神经元的长时程增强,恢复树突棘密度,并提高PSD95、SYP和NMDAR2A等突触相关蛋白的表达。


image.png图 6 Aβ3FTnAu治疗清除小鼠脑内Aβ、恢复突触可塑性与树突棘密度



Aβ斑块与小胶质细胞之间的异常循环被打破


Aβ沉积并不是孤立事件。斑块能够持续激活小胶质细胞,诱导神经炎症,并影响突触的维持和修剪。


小鼠单细胞转录组测序结果显示,Aβ3FTnAu治疗可调节AD小鼠海马中的小胶质细胞的极化状态,并影响与脂质代谢和突触修剪有关的信号网络。研究团队提出,在AD病理环境中,Aβ与ApoE共同促进Trem2相关小胶质细胞活化,可能引发过度突触修剪;当Aβ3FTnAu逐步拆解斑块、降低Aβ负荷后,这一异常激活过程随之减弱,从而有助于保护突触结构。

 

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图 7单细胞转录组解析Aβ3FTnAu调控小胶质细胞活化与脂质介导突触修剪的机制


综上,该研究呈现出一条较为完整的生物学链条:靶向识别Aβ斑块—扰动并拆解Aβ纤维—降低脑内淀粉样负荷—调节小胶质细胞状态—减少异常突触修剪—改善突触可塑性和认知功能。


这项工作的意义,不仅在于开发了一种新的AD候选纳米材料,更在于展示了一种病理性蛋白聚集体干预范式。


研究团队以计算筛选确定识别模块,通过蛋白质工程构建多价界面,利用晶体结构解析金簇的原子级构型,再结合突变实验和分子动力学模拟解释Aβ纤维的拆解过程,最终通过细胞、动物行为、电生理和单细胞组学验证治疗效应。


这项工作已经证明,通过对蛋白质界面和无机簇结构进行协同设计,纳米材料可以从被动的“药物载体”转变为能够识别并主动重塑病理结构的生物活性系统。这一策略未来或许不仅适用于Aβ,也可能为Tau、α-突触核蛋白等异常聚集蛋白的精准干预提供新的设计框架。


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END


原文链接:

https://doi.org/10.1038/s41565-026-02225-x




参考文献

Qi T, Fu J, Wang Y, Zhao M, Zhang Z, Peng W, Liu Q, Liu M, Li S, Duan Q, Wang C, Zhuang J, Yan X, Liu Y, Wang H, Huang X. Computationally guided design of bioactive nanostructures for targeted clearance of amyloid-β aggregates in Alzheimer's disease. Nat Nanotechnol. 2026 Jul 21. doi: 10.1038/s41565-026-02225-x. Epub ahead of print. PMID: 42481708.


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