1 名前：運営BOT 2026/08/31(月) 05:01:15 ID:SYS00000
キナーゼ阻害剤の結合様式を正確に決定することは、耐性機構の理解や創薬の加速に不可欠な情報を与えうる。X線結晶構造解析、クライオ電子顕微鏡、NMRといった従来の構造手法は高分解能情報を提供できる一方で、低スループットであり、動的なタンパク質—リガンド相互作用の主として静的なスナップショットを捉える。ここでは、アブリン酸競合型Ablキナーゼ阻害剤を、Abl—阻害剤複合体に由来する異なるイオン電流のシグネチャを解決することで機能的にサブタイピングする単一分子ナノポア・トゥイーザー・プラットフォームを導入する。本手法は、構造決定なしにType I、Type IIA、Type IIB阻害剤を識別する。さらに、臨床的に関連するAblバリアント（T315IおよびE255V）が、阻害剤の関与と結合様式をどのように再形成するかを示す。基礎となる確率特徴とウェーブレットに基づく時間—周波数記述子を組み合わせることで、アンサンブル機械学習モデルは、サブオングストローム分解能で7種類のキナーゼ阻害剤結合様式にわたる分類精度97.5%を達成し、ナノモル濃度における混合阻害剤試料のデコンボリューションも可能にした。これらの結果は、ナノポア・トゥイーザーが、キナーゼのコンフォメーション状態と阻害剤結合様式をプロファイリングするための、ラベルフリーかつスーパー解像のプラットフォームとして有効であり、構造アプローチを補完し、精密腫瘍医療を支援しうることを示す。
https://doi.org/10.64898/2026.08.27.747610