高通量地解析药物分子的靶蛋白和结合亲和力在药物研发领域发挥着至关重要的作用，结合亲和力有助于揭示药物分子的主要靶蛋白和长期的弱毒副作用。蛋白质热迁移分析（Thermal shift assay）是一种解析药物分子-蛋白质相互作用的强有力工具。然而，目前已有的二维蛋白质热迁移分析方法的实验流程复杂、分析通量较低。因此，我们结合数据非依赖采集（DIA）模式，开发了一种矩阵热迁移分析方法（matrix Thermal shift assay, mTSA）用于快速地解析药物分子的靶蛋白和结合亲和力。在使用雷替曲塞、达沙替尼和星孢菌素等药物分子进行方法学标准化的过程中，mTSA表现出比现有方法更高的靶蛋白鉴定灵敏度，同时将分析通量提高了2~3倍。相关成果以“Matrix Thermal Shift Assay for Fast Construction of Multidimensional Ligand–Target Space”为题发表在分析化学权威杂志Analytical Chemistry (Anal Chem. 2022; 94(17): 6482-6490. doi: 10.1021/acs.analchem.1c04627.) 上。

我们将mTSA方法应用于全氟辛烷磺酸（PFOS）的靶蛋白空间解析中。PFOS是一种持久性有机污染物，会随着食物链传递并进行累计，最终威胁人类和动物的健康，包括影响脂肪酸代谢等。由于PFOS的特殊结构，不合适使用基于化学衍生的化学蛋白质组学方法对其靶蛋白进行解析。在最终的mTSA筛选结果中，我们在5000个背景蛋白中鉴定到了39个潜在的PFOS靶蛋白，这些靶标蛋白富集于GTP结合蛋白（SAR1A和SAR1B）以及铁离子蛋白（FTH1和FTL）。鉴于得出的PFOS与铁离子蛋白之间的亲和力在0.3μM，远远高于其类似物脂肪酸与铁离子蛋白之间的结合亲和力。因此，我们推测出了一种PFOS影响脂肪酸代谢的机理，即PFOS可以竞争性地结合在铁离子蛋白上的脂肪酸结合口袋内，将脂肪酸排出，从而影响脂肪酸的代谢过程。

（文/图 阮成飞）