公民科學家助力藥物發現：Drugit分子樂高成功設計活性VHL配體_abio生物試劑品牌網
普通玩家也能參與尖端藥物設計？
范德堡大學與勃林格殷格翰的最新研究證明：公眾科學家智慧可重塑藥物研發未來。
Drugit是基于熱門在線公民科學游戲Foldit開發的小分子設計模式，首次通過眾包模式招募公民科學家設計靶向Von Hippel-Lindau（VHL）E3連接酶的特異性結合劑。上百名玩家在滿足多重成藥性要求下，創造了數千個分子。其中一位業余玩家設計的分子在蛋白質NMR實驗中顯示出劑量依賴性結合能力，其與VHL的共晶結構證實了設計思路的準確性，這一結果有力證明了公民科學家能通過游戲化平臺，為復雜藥物分子設計提供創新解決方案，為早期藥物發現的開放創新提供了新模式。
VHL：PROTAC技術的熱門引擎
VHL E3連接酶是CUL2-RBX1-ElonginBC-VHL泛素連接酶復合物的核心組分，也是蛋白水解靶向嵌合體（PROTACs）中常用的E3連接酶之一，通過招募泛素化系統實現靶蛋白降解。單個VHL配體可與不同靶蛋白配體結合，構建針對多種疾病靶點的降解劑，是極具價值的藥物開發工具和理想測試案例。
玩家化身“分子工程師”：Drugit如何運作？
Drugit VHL謎題系列包含十輪謎題，于2021年10月20日至2022年1月12日連續發布。十輪謎題保持蛋白靶點結構不變，差異化設置起始分子與評分權重，并由藥物化學家審核并調整優化限制條件。Drugit框架支持復合物全自由度幾何優化，但研究中為模擬早期藥物發現流程，固定蛋白質構象僅允許小分子移動。該策略與早期藥物研發的設計方法接近，可以引導玩家聚焦先導化合物結合模式的適配性優化。Drugit界面如圖所示：
從虛擬設計到真實分子：多重篩選漏斗
賽后篩選中，研究人員先從6500個玩家設計化合物中剔除結合位點匹配度差的分子，結合空間計算工具與藥物化學判斷，初篩出1073個分子。隨后通過構象分析和理化性質評估，保留潛力化合物并基于專業經驗進行藥物結構優化。再經機器學習模型預測藥物活性和結合能力，最終依據合成可行性、穩定性及結構多樣性等標準，選定19個分子進入專家評審及合成階段。
玩家設計的分子如何變成候選化合物？關鍵在藥效驗證：
研究人員利用TR-FRET競爭結合實驗初篩合成分子活性：
Access Workstation自動化平臺優勢：
眾包設計+自動化驗證：藥物研發增效路徑初探
Drugit研究通過眾包模式激活公眾創造力，結合自動化實驗平臺成功設計非肽類VHL結合劑，初步驗證公民科學家參與早期藥物發現的可行性。該模式展現出群體創造力與自動化工具協同的潛力——從數千玩家設計中高效篩選合成活性化合物，開辟藥物研發新路徑；同時，納升級移液系統與高通量自動化平臺保障實驗精準度與可重復性，加速化合物藥效驗證流程。未來自動化技術與開放科學的深度融合有望突破傳統研發壁壘，推動藥物研發領域的發展。
范德堡大學與勃林格殷格翰的最新研究證明：公眾科學家智慧可重塑藥物研發未來。
2025年4月，范德堡大學Jens Meiler團隊與勃林格殷格翰合作，在《Nature Communications》上發表研究《Drugit: crowd-sourcing molecular design of non-peptidic VHL binders》。
Drugit是基于熱門在線公民科學游戲Foldit開發的小分子設計模式，首次通過眾包模式招募公民科學家設計靶向Von Hippel-Lindau（VHL）E3連接酶的特異性結合劑。上百名玩家在滿足多重成藥性要求下，創造了數千個分子。其中一位業余玩家設計的分子在蛋白質NMR實驗中顯示出劑量依賴性結合能力，其與VHL的共晶結構證實了設計思路的準確性，這一結果有力證明了公民科學家能通過游戲化平臺，為復雜藥物分子設計提供創新解決方案，為早期藥物發現的開放創新提供了新模式。
VHL：PROTAC技術的熱門引擎
VHL E3連接酶是CUL2-RBX1-ElonginBC-VHL泛素連接酶復合物的核心組分，也是蛋白水解靶向嵌合體（PROTACs）中常用的E3連接酶之一，通過招募泛素化系統實現靶蛋白降解。單個VHL配體可與不同靶蛋白配體結合，構建針對多種疾病靶點的降解劑，是極具價值的藥物開發工具和理想測試案例。
玩家化身“分子工程師”：Drugit如何運作？
Drugit VHL謎題系列包含十輪謎題，于2021年10月20日至2022年1月12日連續發布。十輪謎題保持蛋白靶點結構不變，差異化設置起始分子與評分權重，并由藥物化學家審核并調整優化限制條件。Drugit框架支持復合物全自由度幾何優化，但研究中為模擬早期藥物發現流程，固定蛋白質構象僅允許小分子移動。該策略與早期藥物研發的設計方法接近，可以引導玩家聚焦先導化合物結合模式的適配性優化。Drugit界面如圖所示：
- 拖拽原子面板：實時添加/刪除化學鍵、改變元素種類或鍵序
- 片段工具：一鍵插入官能團，快速組裝類藥分子
- 實時評分系統：綜合Rosetta能量和多重成藥性參數計分
- 撤銷功能：以顏色編碼可視化操作路徑，支持回溯以進行多路徑探索Drugit界面
從虛擬設計到真實分子：多重篩選漏斗
賽后篩選中，研究人員先從6500個玩家設計化合物中剔除結合位點匹配度差的分子，結合空間計算工具與藥物化學判斷，初篩出1073個分子。隨后通過構象分析和理化性質評估，保留潛力化合物并基于專業經驗進行藥物結構優化。再經機器學習模型預測藥物活性和結合能力，最終依據合成可行性、穩定性及結構多樣性等標準，選定19個分子進入專家評審及合成階段。
玩家設計的分子如何變成候選化合物？關鍵在藥效驗證：
研究人員利用TR-FRET競爭結合實驗初篩合成分子活性：
- 使用Access Workstation工作站配合Echo聲波移液系統，將測試化合物轉移至384孔板，設置11點5倍梯度稀釋（最高濃度100μM），每孔終體積150nL；
- 通過Echo聲波移液系統添加15nL Cy5標記VHL示蹤劑（10μM）；
- 全孔加入15μL反應混合液，室溫孵育40分鐘后，用高通量酶標儀按TR-FRET標準程序檢測信號。
Access Workstation自動化平臺優勢：
眾包設計+自動化驗證：藥物研發增效路徑初探
Drugit研究通過眾包模式激活公眾創造力，結合自動化實驗平臺成功設計非肽類VHL結合劑，初步驗證公民科學家參與早期藥物發現的可行性。該模式展現出群體創造力與自動化工具協同的潛力——從數千玩家設計中高效篩選合成活性化合物，開辟藥物研發新路徑；同時，納升級移液系統與高通量自動化平臺保障實驗精準度與可重復性，加速化合物藥效驗證流程。未來自動化技術與開放科學的深度融合有望突破傳統研發壁壘，推動藥物研發領域的發展。
