受體是捕獲和傳遞信號并在人體調節(jié)中起關鍵作用的分子。受體GPCR是參與視覺、嗅覺、免疫反應和大腦過程的最為著名的人類蛋白家族之一，這使得它們成為重要的藥物靶標。作為一類作為靶標的受體，這些研究人員需要非常詳細地了解其結構。研究從細胞膜脫離下來時變得不穩(wěn)定的受體是一項更具挑戰(zhàn)性的任務，這在很大程度上得益于有助于準確預測受體脆弱位點的計算方法以及使其變得更穩(wěn)定的變化。

論文第一作者、莫斯科物理科學與技術研究所G蛋白偶聯受體結構生物學實驗室的Petr Popov教授解釋道，“對GPCR的結構研究具有很高的科學和應用價值，這是因為這些蛋白是30%～40%藥物的靶標。我們的方法依賴于包括機器學習、分子建模和生物信息學在內的幾種專門針對GPCR的技術。這些技術是互補的，能夠有效地預測可增強這類受體穩(wěn)定性的最小可能變化，并使得更容易獲得它們的分子結構?！?/span>

這種在MIPT、Skoltech和USC開發(fā)的新方法允許科學家們獲得四種重要人類受體的結構，包括參與腦信號傳遞和疼痛感知的大麻素受體和參與人體炎癥過程的前列腺素受體。關于大麻素受體和前列腺素受體結構的研究結果發(fā)表在Cell期刊和Nature Chemical Biology期刊上，論文標題分別為“Crystal Structure of the Human Cannabinoid Receptor CB2”和“Crystal structure of misoprostol bound to the labor inducer prostaglandin E2 receptor”。