癲癇是神經系統最常見的疾病之一,其背后往往與神經元電活動異常密切相關。近日,深圳醫學科學院(SMART)黃健、范瀟聯合團隊在《Vita》期刊發表論文,首次高分辨率解析了人源M通道的異源組裝結構,揭示了其由KCNQ2和KCNQ3亞基以非對稱3:1和交錯2:2兩種比例組裝的分子基礎,并闡明了兩種不同抗癲癇藥物——ICA?110381和XEN1101——如何通過各自獨特的方式激活通道。這一發現為理解癲癇相關突變和設計下一代精準靶向藥物提供了關鍵結構藍圖。
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盡管M通道在生理和病理上都極為關鍵,但其由不同亞基組成的異源復合物的三維結構,尤其是KCNQ2和KCNQ3如何組裝、通道如何被調控,一直不清楚。這項研究利用高分辨率的冷凍電鏡技術,成功解析了人源M通道在未結合藥物狀態以及結合兩種不同激活劑狀態下的三維結構,分辨率達到了2.4到3.0埃,精度非常高。
首先,他們在結構上有一個非常重要的發現:M通道并不是以固定的亞基比例存在。在實驗中,他們觀察到兩種主要的組裝形式。一種是占主導地位的非對稱結構,由三個KCNQ2亞基和一個KCNQ3亞基組成,比例是3:1,大約占84%。另一種是較少見的交錯式2:2結構,即兩個KCNQ2和兩個KCNQ3交替排列,約占16%。這兩種組裝方式在不同的實驗條件下都能穩定觀察到,說明M通道在生理狀態下可能就存在這種組成上的異質性。有意思的是,他們通過電生理實驗發現,雖然亞基比例不同,但這些不同組裝方式的通道都能產生比KCNQ2或KCNQ3單獨形成的同源通道大得多的電流,這解釋了為什么異源M通道在神經元中功能更強。
接著,他們分析了KCNQ2和KCNQ3在結構上的差異。一個關鍵的發現是,KCNQ3的電壓感受結構域處于一種更激活的“向上”狀態,而KCNQ2的則不是。此外,在通道的離子選擇性過濾器附近,KCNQ3有一個獨特的丙氨酸殘基,而其他KCNQ家族成員包括KCNQ2,在這個位置都是蘇氨酸。通過功能實驗,他們證明KCNQ3這種獨特的結構特征,特別是其電壓感受域的預激活狀態,是M通道能夠在較低電壓下就被激活的主要原因。也就是說,KCNQ3更像是一個“調壓器”,而KCNQ2則可能更多地參與通道的導電和藥物響應。![]()
在藥物調控機制方面,他們研究了兩種很有代表性的M通道激活劑。第一種是ICA-110381,它被設計成KCNQ2特異性的激活劑。結構分析清晰地顯示,ICA-110381只結合在KCNQ2亞基的電壓感受結構域中的一個疏水口袋里,而在KCNQ3的對應位置沒有密度。通過突變實驗,他們找到了關鍵的結合位點,比如KCNQ2上的苯丙氨酸168,這個殘基與藥物形成π-π堆積作用,對選擇性結合至關重要。當把這個位點突變成亮氨酸后,藥物就基本失效了。這揭示了ICA-110381高選擇性的分子基礎。藥物結合后,會穩定住KCNQ2電壓感受結構域的“向上”激活構象,從而促進通道打開。
第二種藥物是XEN1101,這是一種正在進行臨床三期試驗的新型抗癲癇藥物,是已退市藥物瑞替加濱的改進版。與ICA-110381不同,XEN1101并不區分亞基,它結合在所有四個亞基圍繞中央孔區形成的側向“窗口”或“裂隙”中。每個結合位點都由相鄰亞基的跨膜螺旋共同構成。他們發現,無論結合位點兩側是KCNQ2還是KCNQ3,結合模式都非常保守,主要通過疏水作用和氫鍵來穩定。
最有意思的是,XEN1101的結合不僅直接穩定了孔區,還觸發了一個動態的、協同的門控過程。在未結合藥物的靜息狀態結構中,他們觀察到KCNQ2亞基的電壓感受域和孔區之間有一些未知的脂質樣密度,像是“塞子”。當XEN1101結合到孔區裂隙后,它會擠走其中一個“塞子”,并引發KCNQ2亞基的電壓感受域發生順時針方向(從胞外看)的逐步旋轉。他們捕獲了從0個、1個、2個到3個電壓感受域全部旋轉的多個中間狀態。這種旋轉會創造出一個新的、適合結合另一種關鍵膜脂——磷脂酰肌醇4,5-二磷酸(簡稱PIP2)的口袋。PIP2是M通道打開所必需的內源性輔因子,它像一個“分子膠水”,結合后能夠加強電壓感受域和孔區之間的連接,最終推動孔區的螺旋發生外展,使通道完全打開。這個逐步激活、協同工作的機制,很好地解釋了為何XEN1101能如此高效地激活M通道。
最后,他們還把已知的致病突變映射到新解析的結構上。結果顯示,很多引起癲癇的突變都集中在幾個關鍵區域,比如離子選擇性過濾器、電壓感受結構域上的門控電荷殘基,以及他們剛剛發現的、參與PIP2結合的界面殘基。這為理解這些突變如何導致通道功能喪失、引發疾病提供了直接的結構解釋。
深圳醫學科學院特聘研究員黃健、范瀟為第二篇論文的共同通訊作者。深圳醫學科學院-西湖大學聯培博士生陸方舟、深圳醫學科學院副研究員黃曉爽和電生理平臺工程師蔡冠星為該論文共同第一作者。黃健課題組研究助理謝雨蓁、博士生沈相龍、黃沛、于非凡也為本研究作出重要貢獻。該研究獲得深圳醫學科學院生物結構解析平臺與生醫藥數據中心的大力支持,并得到深圳醫學科學院、國家自然科學基金以及廣東省珠江人才計劃等項目資助。
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