Protein tyrosine phosphatase 1B (PTP1B) is a validated therapeutic target for obesity, diabetes, and certain types of cancer. In particular, allosteric inhibitors hold potential for therapeutic use, but an incomplete understanding of conformational dynamics and allostery in this protein has hindered their development. Here, we interrogate solution dynamics and allosteric responses in PTP1B using high-resolution hydrogen-deuterium exchange mass spectrometry (HDX-MS), an emerging and powerful biophysical technique. Using HDX-MS, we obtain a detailed map of backbone amide exchange that serves as a proxy for the solution dynamics of apo PTP1B, revealing several flexible loops interspersed among more constrained and rigid regions within the protein structure, as well as local regions that exchange faster than expected from their secondary structure and solvent accessibility. We demonstrate that our HDX rate data obtained in solution adds value to estimates of conformational heterogeneity derived from a pseudo-ensemble constructed from ~200 crystal structures of PTP1B. Furthermore, we report HDX-MS maps for PTP1B with active-site versus allosteric small-molecule inhibitors. These maps suggest distinct and widespread effects on protein dynamics relative to the apo form, including changes in locations distal (>35 Å) from the respective ligand binding sites. These results illuminate that allosteric inhibitors of PTP1B can induce unexpected changes in dynamics that extend beyond the previously understood allosteric network. Together, our data suggest a model of BB3 allostery in PTP1B that combines conformational restriction of active-site residues with compensatory liberation of distal residues that aid in entropic balancing. Overall, our work showcases the potential of HDX-MS for elucidating aspects of protein conformational dynamics and allosteric effects of small-molecule ligands and highlights the potential of integrating HDX-MS alongside other complementary methods, such as room-temperature X-ray crystallography, NMR spectroscopy, and molecular dynamics simulations, to guide the development of new therapeutics.

Protein tyrosine phosphatase 1B (PTP1B) is a validated therapeutic target for obesity, diabetes, and certain types of cancer. In particular, allosteric inhibitors hold potential for therapeutic use, but an incomplete understanding of conformational dynamics and allostery in this protein has hindered their development. Here, we interrogate solution dynamics and allosteric responses in PTP1B using high-resolution hydrogen-deuterium exchange mass spectrometry (HDX-MS), an emerging and powerful biophysical technique. Using HDX-MS, we obtain a detailed map of the solution dynamics of apo PTP1B, revealing several flexible loops interspersed among more constrained and rigid regions within the protein structure, as well as variability between different residues within the allosteric α7 helix. We demonstrate that our HDX dynamics data obtained in solution adds value to predictions of dynamics derived from a pseudo-ensemble constructed from ~200 crystal structures of PTP1B. Furthermore, we report HDX-MS maps for PTP1B with active-site vs. allosteric small-molecule inhibitors. These maps reveal dramatic and widespread effects on protein dynamics relative to the apo form, including changes to dynamics in locations distal (>35 Å) from the respective ligand binding sites. These results help shed light on the allosteric nature of PTP1B and the surprisingly far-reaching consequences of inhibitor binding in this important protein. Overall, our work showcases the potential of HDX-MS for elucidating protein conformational dynamics and allosteric effects of small-molecule ligands, and highlights the potential of integrating HDX-MS alongside other complementary methods to guide the development of new therapeutics.

ABSTRACT Traditional High-Throughput Screening (HTS) drug discovery is inefficient. Hit rates for compounds with clinical therapeutic potential are typically 0.5% and only up to 2% maximally. Deep learning models have enriched screening rates to 28%; however, these results include hits with non-therapeutic relevant concentrations, insufficient novelty to their training set, and traverse limited chemical space. This study introduces a novel artificial intelligence (AI)-driven platform, GALILEO, and the Molecular-Geometric Deep Learning (Mol-GDL) model, ChemPrint. This model deploys both t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) data splitting to maximize chemical dissimilarity during training and adaptive molecular embeddings to enhance predictive capabilities and navigate uncharted molecular territories. When tested retrospectively, ChemPrint outperformed a panel of five models for the difficult-to-drug oncology targets, AXL and BRD4, achieving an average AUROC score of 0.897 for AXL and 0.876 for BRD4 using the t-SNE split, compared to benchmark model scores ranging from 0.826 to 0.885 for AXL and 0.801 to 0.852 for BRD4. In a zero-shot prospective study, in vitro testing demonstrated that 19 of 41 compounds nominated by ChemPrint against AXL and BRD4 demonstrated inhibitory activity at concentrations ≤ 20 µM, a 46% hit rate. The 19 hits reported an average-maximum Tanimoto similarity score of 0.36 relative to their training set and scores of 0.13 (AXL) and 0.10 (BRD4) relative to clinical stage compounds for these targets. Our findings demonstrate that increasing test set difficulty through training and testing ChemPrint on datasets with maximal dissimilarity enhances the predictive capabilities of the model. This results in the discovery of compound libraries at high hit rates with low therapeutic concentrations and high chemical novelty. Taken together, the proposed platform sets a new performance standard.

The rapid identification of protein-protein interactions has been significantly enabled by mass spectrometry (MS) proteomics-based methods, including affinity purification-MS, crosslinking-MS, and proximity-labeling proteomics. While these methods can reveal networks of interacting proteins, they cannot reveal how specific protein-protein interactions alter cell signaling or protein function. For instance, when two proteins interact, there can be emergent signaling processes driven purely by the individual activities of those proteins being co-localized. Alternatively, protein-protein interactions can allosterically regulate function, enhancing or suppressing activity in response to binding. In this work, we investigate the interaction between the tyrosine phosphatase PTP1B and the adaptor protein Grb2, which have been annotated as binding partners in a number of proteomics studies. This interaction has been postulated to co-localize PTP1B with its substrate IRS-1 by forming a ternary complex, thereby enhancing the dephosphorylation of IRS-1 to suppress insulin signaling. Here, we report that Grb2 binding to PTP1B also allosterically enhances PTP1B catalytic activity. We show that this interaction is dependent on the proline-rich region of PTP1B, which interacts with the C-terminal SH3 domain of Grb2. Using NMR spectroscopy and hydrogen-deuterium exchange mass spectrometry (HDX-MS) we show that Grb2 binding alters PTP1B structure and/or dynamics. Finally, we use MS proteomics to identify other interactors of the PTP1B proline-rich region that may also regulate PTP1B function similarly to Grb2. This work presents one of the first examples of a protein allosterically regulating the enzymatic activity of PTP1B and lays the foundation for discovering new mechanisms of PTP1B regulation in cell signaling.

Protein Tyrosine Phosphatase 1B (PTP1B) is a negative regulator of leptin signaling whose disruption protects against diet-induced obesity in mice. We investigated whether structural characterization of human PTP1B variant proteins might reveal precise mechanisms to target for weight loss therapy. We selected 12 rare variants for functional characterization from exomes from 997 people with persistent thinness and 200,000 people from UK Biobank. Seven of 12 variants impaired PTP1B function by increasing leptin-stimulated STAT3 phosphorylation in cells. Using room-temperature X-ray crystallography, hydrogen-deuterium exchange mass spectrometry, and computational modeling, we determined that human variants modulate the 3-dimensional structure of PTP1B through distinct allosteric conduits that energetically link distal, highly ligandable structural regions to the active site. These studies inform the design of allosteric PTP1B inhibitors for the treatment of obesity.