Исследовательская группа под руководством доктора Сяоюй ЛИ из исследовательского отдела химии факультета естественных наук в сотрудничестве с профессором Ичжоу ЛИ из Школы фармацевтических наук Чунцинского университета и профессором Яном ЦАО из Школы фармацевтики Второго военно-медицинского факультета Университет в Шанхае разработал новый метод обнаружения лекарств, нацеленный на мембранные белки живых клеток.
Мембранные белки играют важную роль в биологии, и многие из них являются ценными мишенями, которые интенсивно исследуются в фармацевтической промышленности. Метод, разработанный командой доктора Ли, обеспечивает эффективный способ обнаружения новых лигандов и ингибиторов мембранных белков, которые остаются в значительной степени неразрешимыми для традиционных подходов. Разработка методологии и ее приложений теперь опубликованы в журнале Nature Chemistry.
Фон
Мембранные белки на клеточной поверхности выполняют множество биологических функций, жизненно важных для выживания клеток и организмов. Неудивительно, что многочисленные заболевания человека связаны с аберрантными функциями мембранных белков. Действительно, мембранные белки составляют более 60% мишеней всех низкомолекулярных препаратов, одобренных FDA. Только суперсемейство рецепторов, связанных с G-белком (GPCR), как крупнейший класс рецепторов клеточной поверхности, является мишенью для ~34% всех клинических препаратов. Однако, несмотря на важность, открытие лекарств против мембранных белков, как известно, является сложной задачей, в основном из-за особого свойства их естественной среды обитания: клеточной мембраны. Кроме того, мембранные белки также трудно изучать в изолированной форме, поскольку они имеют тенденцию терять существенные клеточные свойства и могут быть дезактивированы. На самом деле, мембранные белки долгое время считались в фармацевтической промышленности своего рода «неизлечимыми» мишенями.
В последние годы появилась химическая библиотека, закодированная ДНК (DEL), которая стала мощной технологией скрининга наркотиков. Для упрощения мы можем использовать в качестве примера книжную библиотеку. В библиотеке каждая книга индексируется каталожным номером и пространственно закодирована в определенном месте на книжной полке. Аналогичным образом, в DEL к каждому химическому соединению прикрепляется уникальная ДНК-метка, которая служит «каталожным номером», записывающим структурную информацию о соединении. При кодировании ДНК все соединения из библиотеки можно смешивать и одновременно проверять на соответствие мишени, чтобы обнаружить те, которые могут модулировать биологические функции мишени, например. ингибирование белков, которые аберрантно активны при злокачественных опухолях. DEL могут содержать поразительно большое количество тестируемых соединений (миллиарды или даже триллионы), а скрининг DEL можно провести всего за несколько часов в обычной химической лаборатории. Сегодня DEL широко применяется почти во всех основных фармацевтических отраслях по всему миру. Однако DEL также столкнулся со значительными трудностями при изучении мембранных белков живых клеток.
2 Основные выводы: отслеживание и усиление
Есть два препятствия, которые команда преодолела, чтобы применить DEL к живым клеткам. Во-первых, клеточная поверхность не имеет гладкой выпуклой формы, как воздушный шар; он чрезвычайно сложен из сотен различных биомолекул со сложной топологией; таким образом, найти нужную цель на поверхности клеток - все равно, что найти одинокое дерево в густом тропическом лесу. Команда преодолела эту проблему «специфичности цели», используя метод, который они ранее разработали: ДНК-программируемая аффинная маркировка (DPAL). В этом методе используется зондовая система на основе ДНК, которая может специфически доставлять метку ДНК к желаемому белку на живых клетках, а метка ДНК служит маяком для прямого скрининга целевого DEL. Другими словами, команда сначала установила «трекер» на цель, чтобы добиться специфичности скрининга.
Вторая проблема - целевое изобилие. Как правило, мембранные белки существуют в концентрациях от наномолярных до низких микромолярных, что намного ниже высокой микромолярной концентрации, необходимой для захвата крошечной доли связывающих веществ среди миллиардов не связывающих веществ в библиотеке. Чтобы решить эту проблему, команда применила новую стратегию, используя комплементарные последовательности в метке ДНК на целевом белке и фактической библиотеке, чтобы библиотека могла гибридизоваться рядом с мишенью, тем самым «повышая» эффективную концентрацию целевого белка.. Другими словами, «следопыт» может не только помочь библиотеке найти цель, но и создать притягательную силу для концентрации библиотеки вокруг цели, не отвлекаясь на ни к чему не обязывающее население.
В публикации команда подробно сообщает о разработке своей методологии, а также демонстрирует универсальность и эффективность этого метода, просматривая 30 человек. Библиотека из 42 миллионов соединений против рецептора фолиевой кислоты (FR), карбоангидразы 12 (CA-12) и рецептора эпидермального фактора роста (EGFR) на живых клетках - все они являются важными мишенями при открытии противораковых препаратов. Ожидается, что этот подход будет широко применим ко многим мембранным белкам. Например, классические лекарственные мишени, такие как GPCR и ионные каналы, можно пересмотреть в условиях живых клеток, чтобы определить возможности открытия новых лекарств за счет использования возможностей DEL..
«Мы ожидаем, что этот метод будет полезен не только для открытия лекарств, но и для научных исследований по изучению сложных биологических систем, таких как комплексы олигомерных мембранных белков и межклеточные коммуникации», - сказал доктор Сяоюй Ли.
Соавтор, профессор Ичжоу Ли из Университета Чунцина, сказал: «Этот метод может облегчить поиск лекарств для мембранных белков с помощью большого и сложного химического разнообразия из химических библиотек, кодируемых ДНК. Соавтор, профессор Ян Цао из Второго военно-медицинского университета в Шанхае, добавил: «Эта технология является эффективным инструментом для характеристики взаимодействия лиганд-мишень; это прольет новый свет на разработку высокопроизводительных методов скрининга и, таким образом, облегчит поиск лигандов, нацеленных на мембранные белки».