基础知识梳理--蛋白蛋白结合、蛋白配体结合的焓变与熵变

作者，Evil Genius

这一篇我们复习基础知识，大学学过，但是不知道有什么用，现在要捡起来并且要更深入的学习。

年纪越大， 越羡慕有编制的人，大家如果有机会，努力考编制吧。

我们来复习一下

可以把蛋白–蛋白结合（PPI）和蛋白–配体结合（protein–ligand binding）的热力学统一到一个核心框架：

结合是否有利，本质上取决于结合自由能 ΔG；而 ΔG 又由焓变 ΔH 和熵变 ΔS 共同决定。

其中：

• ΔG < 0：结合在热力学上有利
• ΔH < 0：结合释放热量，焓有利
• ΔS > 0：结合后体系熵增加，熵有利
• TΔS：熵项对自由能的贡献
• ΔG越负：通常意味着结合亲和力越强

一、先建立一个完整的结合热力学框架

蛋白和配体结合可以简化为：

结合自由能与结合常数Ka 的关系：

或者使用解离常数 Kd：

所以：

也就是说：

Kd越小，结合越强，ΔG越负。

而：

因此，一个结合反应最终是由两个因素共同决定：

焓贡献 + 熵贡献

二、ΔH：焓变到底是什么？

ΔH可以简单理解为：

蛋白和配体结合以后，体系中各种相互作用能量发生了什么变化。

如果：

说明形成结合体系后，释放能量，属于焓有利。

如果：

说明形成结合体系需要吸收能量，属于焓不利。

三、蛋白–配体结合中的ΔH来源

可以把ΔH拆成几个主要部分。

1. 氢键

例如：

形成新的氢键通常有利于：

因此：

氢键数量增加 → 往往使ΔH更负。

但是这里有一个非常重要的注意事项：

不能简单地认为“氢键越多，结合越强”。

因为蛋白和配体结合之前，这些原子可能已经与水形成氢键。

例如：

结合后：

实际上只是进行了氢键交换。

所以真正重要的是：

四、静电相互作用对ΔH的贡献

例如：

或者：

这些作用通常能够产生较大的焓贡献。

包括：

• 离子–离子作用
• 离子–偶极作用
• 偶极–偶极作用
• 盐桥

通常：

但是在蛋白体系中还必须考虑：

介电环境和溶剂屏蔽。

蛋白内部介电常数低，而水环境介电常数高，因此一个盐桥是否真的非常有利，不能只看距离。

五、范德华力对ΔH的贡献

包括：

• 色散力
• 偶极诱导作用
• 短程相互作用

当配体与结合口袋具有良好的形状互补：

大量原子之间形成紧密接触。

例如：

通常可以带来有利的范德华贡献。

这也是为什么：

分子对接中“形状互补”非常重要。

六、疏水作用：这里最容易把ΔH和ΔS搞混

这是理解蛋白–配体热力学最重要的部分之一。

假设配体有一个疏水基团：

在水中时，周围水分子会形成较有序的水合结构。

当配体进入疏水口袋：

部分有序水分子被释放到体相水中。

于是：

因此疏水作用经常具有非常明显的：

贡献。

也就是说：

疏水结合很多时候主要体现为有利的熵贡献，而不是单纯的焓贡献。

七、为什么“释放水分子”能够增加熵？

可以想象：

结合之前

蛋白疏水区域：

H2O
   H2O ● H2O
 H2O  疏水表面  H2O
   H2O ● H2O

水分子受到疏水表面的限制，排列相对有序。

结合之后

疏水配体进入疏水口袋：

Protein pocket
   ↓
[ Hydrophobic ligand ]

原来围绕疏水表面的部分水分子被释放：

有序水 → 自由水

自由度增加：

因此：

对结合有利。

八、但是结合本身又会降低熵

这就是为什么蛋白–配体结合存在一个非常有意思的“熵竞争”。

结合前：

蛋白和配体可以：

• 平移
• 旋转
• 构象变化

结合以后：

二者被固定在一起。

因此：

而如果配体原来有很多可旋转键：

所以：

结合通常会损失蛋白和配体自身的平移、旋转以及构象熵。

九、因此总熵变实际上非常复杂

可以近似理解成：

其中：

有利

例如：

释放结合水。

不利

蛋白和配体从两个独立分子变成一个复合物。

旋转自由度减少。

构象自由度减少。

所以最终：

是这些贡献相互竞争后的结果。

十、蛋白–蛋白结合也是同样的逻辑

对于：

也存在：

蛋白–蛋白结合的ΔH

主要包括：

① 氢键

② 盐桥

③ 范德华力

大量原子之间形成紧密接触。

④ π相互作用

例如：

• π–π
• 阳离子–π

⑤ 偶极相互作用

⑥ 金属配位

某些蛋白–蛋白复合物也可能涉及：

十一、蛋白–蛋白结合的熵更加复杂

PPI中经常存在：

也就是：

两个蛋白结合以后，界面附近的结构更加固定。

例如：

结合前

Protein A      Protein B
~~~~~~~        ~~~~~~~
柔性较高       柔性较高

       ↓ binding

结合后

Protein A========Protein B
      interface
     结构更加固定

因此：

可能非常明显。

十二、PPI中的水也非常重要

蛋白–蛋白界面通常存在大量水。

结合的时候可能发生：

导致：

因此：

界面水释放可能补偿蛋白构象熵损失。

十三、蛋白–蛋白和蛋白–配体最大的热力学区别之一

可以粗略这样理解：

十四、什么叫“焓–熵补偿”？

这是蛋白质热力学中特别重要的概念：

例如：

化合物A

那么：

化合物B

那么：

两者：

但是热力学机制完全不同。

十五、四种典型结合模式

这个表非常重要。

类型Ⅰ：焓、熵都有利

因此：

两个因素都帮助结合。

通常可能具有：

• 良好氢键
• 良好静电作用
• 疏水作用
• 水释放
• 良好形状互补

十六、类型Ⅱ：焓驱动

例如：

形成大量氢键和盐桥

但是同时：

• 蛋白变得更刚性
• 配体自由度降低
• 平移/旋转自由度降低

因此：

仍然可以：

十七、类型Ⅲ：熵驱动

典型情况：

疏水结合。

形成某些新的相互作用可能并不特别有利，但：

大量水释放：

最终：

足够负。

因此：

十八、蛋白–配体结合可以画成一个能量模型

ΔG
                  │
Protein + Ligand  │
       ↓          │
   desolvation    │
       ↓          │
   entropy loss   │
       ↓          │
H-bond / electrostatic
       ↓
van der Waals
       ↓
hydrophobic effect
       ↓
      Protein-Ligand
        complex

实际上整个过程可以进一步拆成：

这是理解分子对接、MM/GBSA、MD以及自由能计算的基础。

十九、如果做分子对接，能不能直接得到ΔH和ΔS？

这里一定要注意：

普通分子对接打分 ≠ 实验热力学ΔH/ΔS。

例如AutoDock Vina得到：

不能直接说：

更不能说：

Vina的score是一个经验/半经验评分函数，不是严格的热力学分解。

二十、MM/GBSA可以做什么？

例如：

通常进一步分解：

其中：

溶剂项：

因此可以得到类似：

二十一、最终形成一个非常实用的分析框架

如果以后做蛋白–蛋白、蛋白–抗体、蛋白–配体、药物设计、分子对接、MD、突变设计，可以按照：

Protein + Ligand
                       │
                       ↓
              ┌─────────────────┐
              │   Binding event  │
              └─────────────────┘
                       │
          ┌────────────┴────────────┐
          ↓                         ↓
        ΔH                         ΔS
       焓变                        熵变
          │                         │
   ┌──────┼──────┐          ┌───────┼────────┐
   ↓      ↓      ↓          ↓       ↓        ↓
氢键    静电   vdW       水释放   构象损失  平移/旋转损失
   │      │      │          │       │        │
   └──────┴──────┘          └───────┴────────┘
          │                         │
          └──────────┬──────────────┘
                     ↓
              ΔG = ΔH − TΔS
                     ↓
                Binding affinity
                     ↓
                  Kd / Ka

一句话记忆：

ΔH主要回答“结合后形成了多少有利相互作用、破坏了多少原有相互作用”；ΔS主要回答“结合后体系的自由度和水分子有序程度发生了什么变化”；最终ΔG决定结合强弱。

接下来要把它用于分子对接 → MD → MM/PBSA → 突变体设计，最值得继续深入的是把 Vina打分、MM/GBSA能量分解、MD中的氢键/RMSF/Rg/SASA、以及ITC实验的ΔH/ΔS/ΔG 放到同一套分析框架里，这样就能真正解释“为什么某个突变或药物结合更强”。

生活很好，有你更好。