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2024年10月9日，Demis Hassabis和John M. Jumper因在蛋白質結構預測領域的貢獻分得今年諾貝爾化學獎的一半獎金，這兩位科學家是DeepMind的成員，即AlphaFold的母公司。

，與現有技術相比，精度提升了至少50%，個別類別精度翻倍。

可以說，AI徹底顛覆了結構生物學的底層代碼。

今日，AlphaFold家族再登頂刊。維也納生物中心（VBC）科研團隊在《細胞》雜志發文，研究者們利用AlphaFold-Multimer成功預測了脊椎動物中保守的精卵結合的關鍵蛋白結構，由Izumo1、Spaca6和Tmem81形成的三聚體。

該研究首次發現Tmem81是一種雄性生育的關鍵蛋白。

論文題圖

有性生殖生物體的生命起源于受精，精/卵細胞相互識別、結合和融合，但我們對這一過程的細節卻了解有限。

在過去的二十年中，有科學家發現了幾種哺乳動物配子相互作用的必需蛋白，但受限于科研技術，我們只能確定一組蛋白對，IZUMO1和JUNO。

2016年6月，來自加拿大和日本的兩組科研團隊分別在《自然》雜志發文，指出哺乳動物中精子表面蛋白IZUMO1和卵子表面蛋白JUNO是精卵結合中必需的。

但精卵結合給我們留下的未解之謎還有很多。

例如IZUMO1與SPACA6、TMEM95在結構上很是相似，但后兩者的重組人類蛋白卻不與人JUNO結合；實驗中，異位表達IZUMO1的哺乳動物細胞能夠與表達JUNO的小鼠卵細胞結合，但卻并不融合；JUNO僅在哺乳動物中保守，魚類中卵子受精所必需的卻是另一個完全不相關的蛋白Bouncer……

搞不清的地方實在是太多了。

為了尋找精卵結合過程中未知的因素，研究者們決定使用AlphaFold-Multimer模擬篩選蛋白質相互作用。

AlphaFold-Multimer是在AlphaFold2的基礎上改造而成的。AlphaFold2發表后，有不少科學家發現，雖然AlphaFold2是用單體蛋白的數據訓練的，但實際使用的時候竟然可以預測蛋白復合體。DeepMind針對復合物重新訓練，即得到了AlphaFold-Multimer。

本次實驗中，研究者們選定的對象是脊椎動物中已知的四個保守的精子生育蛋白，Izumo1、Spaca6、Dcst1、Dcst2，利用AlphaFold-Multimer在約1400個斑馬魚睪丸表達的分泌/跨膜蛋白文庫中篩選相應的結合蛋白。

與此前研究一致，Dcst1和Dcst2會形成二聚體。除此之外，兩個預測得分最高的蛋白對是Izumo1-Spaca6和Izumo1-Tmem81。

這多少有點出人意料了，因為Tmem81是一種睪丸表達的單通道跨膜蛋白，此前從未有研究發現它與受精有關。

這三種蛋白結構上都具有一個免疫球蛋白（Ig）樣結構域，通過柔性結構連接到C端跨膜螺旋。Izumo1和Spaca6還具有一個N端的四螺旋束（4HB）。

三個蛋白的結構

AlphaFold-Multimer預測顯示，Izumo1、Spaca6和Tmem81形成三聚體的可信度非常高，且在斑馬魚和小鼠中都成立。這促使研究者進一步驗證Tmem81在生育中的作用。

研究者用CRISPR-Cas9在斑馬魚和小鼠中敲除了Tmem81，敲除后實驗動物均可正常發育至成年，雌性生育能力正常，但雄性不育。轉基因補充Tmem81后可恢復雄性實驗動物的生育能力。

在小鼠中，缺失Tmem81不影響睪丸的外觀和體重，精子形態和運動能力正常，但精子不能穩定與卵子結合并融合。

足見，Tmem81對雄性生育具有至關重要的作用。

敲除Tmem81后精子無法與卵子結合

研究者還通過突變Izumo1、Spaca6、Tmem81預測接觸界面處，確認了三聚體在體內的存在。

接下來，研究者對三聚體和卵子之間的相互作用進行了預測。與哺乳動物中的JUNO不同，斑馬魚中，三聚體結合的是Bouncer。預測結果顯示，Bouncer與三聚體的結合方式與JUNO完全不同。

事實上，Bouncer在哺乳動物中的同源物為SPACA4，SPACA4表達于卵母細胞而非睪丸，SPACA4的結構也大概并不會結合三聚體。

斑馬魚中三聚體與Bouncer結合（左）

小鼠中三聚體與JUNO結合（右）

研究者猜測，JUNO和Bouncer具有不同的三聚體結合位點，這或許意味著不同的選擇壓力，這有助于物種特異性的受精。

參考資料：

[1]https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01093-6

[2]https://www.nature.com/articles/d41586-024-03319-z

本文作者 | 代絲雨