《JACS | 上海药物所合作开发ABPP-CoDEL技术用于发现靶向酪氨酸的苗头化合物》

  • 来源专题:生物安全知识资源中心—领域情报网
  • 编译者: hujm
  • 发布时间:2023-10-23
  •  2023年10月20日,中国科学院上海药物研究所陆晓杰研究团队和谭敏佳研究团队联合复旦大学药学院周璐团队共同在《美国化学会志》(JACS)上发表了题为“ABPP-CoDEL: Activity-Based Proteome Profiling-Guided Discovery of Tyrosine-Targeting Covalent Inhibitors from DNA-Encoded Libraries”的文章,开发了结合基于活性的蛋白质组分析(Activity-based Protein Profiling, ABPP)技术和DNA编码化合物库(DNA Encoded Library, DEL)技术的“ABPP-CoDEL”技术用于共价苗头化合物的发现,并应用该方法为一系列蛋白找到了靶向酪氨酸的共价苗头化合物。

    共价小分子药物已经成为小分子药物研发的一个重要模式,如何快速、高效的发现共价苗头化合物,是加快共价小分子药物研发的关键步骤之一;另一方面,目前共价小分子药物的研发主要集中在靶向半胱氨酸,开发靶向不同氨基酸的共价小分子药物也具有重要意义。
      DEL技术自90年代初提出以来,已经逐渐发展成为新兴的药物筛选领域的常用筛选技术。最近,DEL应用于共价筛选的例子也相继出现。例如,陆晓杰团队联合李佳团队和上海大学廖新化团队,采用靶向Cys的共价DEL筛选,获得了BTK,JAK3 和PIN1等蛋白的具有全新结构的共价苗头化合物(ACS Med. Chem. Lett. 2022, 13, 1574-1581)。近年来,随着质谱技术的发展,基于质谱的苗头化合物发现得到了快速发展。特别是ABPP技术的出现,大大加快了新药靶点的识别和共价苗头化合物的发现速度。ABPP技术可以通过活性探针快速确定目标靶点,将ABPP中的活性探针结构引入到DEL的构建中,合成针对鉴定靶点的共价DEL,可以有效提高DEL筛选新靶点的成功率。因此,陆晓杰研究团队(主要从事DEL技术开发)和谭敏佳研究团队(主要从事基于蛋白组学的靶点发现)联合复旦大学药学院周璐研究团队(主要利用化学生物学技术来发现创新药物)提出了结合ABPP技术和DEL技术的“ABPP-CoDEL”技术用于共价苗头化合物的发现。
      研究团队首先采用ABPP技术鉴定了磺酰氟亲电体探针的反应性蛋白谱,筛选出了能够与磺酰氟弹头反应的蛋白库;同时,将磺酰氟弹头引入到了DEL的构建中,设计合成了具有结构多样性的理论化合物数量为67 million的共价DEL;紧接着,挑选了三个具有不同催化功能的靶蛋白作为模型蛋白进行DEL共价筛选普适性验证,结果均成功获得了高活性的苗头化合物(对靶蛋白抑制活性最高可达70 nM);随后,通过蛋白质谱学和晶体学手段验证了所得苗头化合物与靶蛋白的酪氨酸反应位点和共价结合模式,并通过荧光标记和Pull-down实验考察了靶点选择性;最后,团队设计了针对PGAM1靶点的Focused DEL,证明了该DEL筛选方法具有优异的稳定性和重复性,并对所得苗头化合物进行了构效关系的研究。
      总之,ABPP-CoDEL技术的应用,拓展了共价DEL的应用范围,通过引入更多不同种类的亲电体弹头,有望进一步靶向更多种类的亲核氨基酸,从而拓展该方法的应用范围。
      复旦大学药学院博士研究生江露露、上海药物所博士研究生刘思秀与复旦大学药学院和上海药物所联合培养博士研究生贾兴隆是该论文的共同第一作者。上海药物所谭敏佳研究员、陆晓杰研究员与复旦大学药学院周璐教授为该论文通讯作者。该研究工作得到了国家自然科学基金委、上海市科委的基金项目的资助。
      原文链接:https://doi.org/10.1021/jacs.3c08852

  • 原文来源:http://www.simm.ac.cn/web/xwzx/kydt/202310/t20231023_6904751.html
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    • 编译者:hujm
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    •  基于临床样本的组学数据是靶标发现和药物发现的主要来源之一。然而,在组学数据鉴定的几千个候选蛋白中,发现可用于转化医学研究的现有药物,通常面临两个方面的问题,而难以选择切入点。一方面,大部分候选蛋白缺乏相应的药物,甚至是任何活性化合物。另一方面,一部分候选蛋白已有文献报道过与目标疾病的相关性,开展靶标发现及药物发现的创新性不足。   针对这一问题,中国科学院上海药物研究所罗成课题组张豪副研究员,与北京蛋白质组研究中心孙爱华研究员合作,开发了一种用于开展转化医学药物发现的新工具OTTM(在线服务器http://otter-simm.com/ottm.html),成果以“OTTM: An automated classification tool for translational drug discovery from omics data”为题,于2023年8月15日在线发表于国际著名生物信息学期刊Briefings in Bininformatics。   来源于组学数据几百至几千个候选蛋白,按照“是否有对应的药物”和“是否有文献报道过”,可以被分为四类。第一类是“有药物并且报道过”,第二类是“有药物并且未报道”,第三类是“无药物并且报道过”,第四类是“无药物并且未报道”。新工具OTTM的任务,就是从来源于组学数据的全部候选蛋白中,把第二类蛋白挑选出来,并为每个蛋白推荐一种药物,用于后续的实验活性评估。因此,通过药物可用性评估,以及对海量文献摘要的挖掘,OTTM可以显著缩小待测试药物的范围,提高用于转化医学研究的药物发现效率(图1)。   科研团队基于在前期研究(Nature 2019; 567:257)中采集的肝细胞癌临床样本组学数据,运用OTTM从4489种候选蛋白中,发现有23种候选蛋白,具有对应的FDA批准上市或临床试验药物,并且目前没有文献报道过,这23种候选蛋白与肝细胞癌的相关性(图2)。   除了用户提供的候选蛋白,OTTM根据STRING数据库的蛋白-蛋白互作信息,从互作蛋白中也推荐了17种值得进一步测试的药物。因此,综合考虑用户提供的4489种候选蛋白,以及OTTM自动鉴定的2589种互作蛋白,一共发现了40种值得开展实验测试的FDA批准上市或临床试验药物。其中15种可以买到,并在肝细胞癌Hep-G2等细胞系上进行了活性测试。两种现有药物Tafenoquine(一种靶向CYC1的FDA批准上市抗疟疾药物)和Branaplam(一种靶向SMN1的治疗脊髓性肌萎缩症的3期临床药物),在两种肝癌细胞系上展现出较强的生长抑制活性,提示CYC1和SMN1可能是肝细胞癌治疗的潜在靶标(图3)。    新工具OTTM的开发,不仅能够大大节省人工查询的时间,也能够把组学数据中可用于转化医学研究的药物,在一次实验中批量发现,显著提高团队在开展老药新用研究中发现效率。   该论文的共同第一作者为上海药物所与上海科技大学联合培养硕士生杨晓博、上海药物所博士生张蓓和北京蛋白质组研究中心硕士生王思琪。该论文通讯作者为上海药物所罗成研究员、张豪副研究员,以及北京蛋白质组研究中心的孙爱华研究员。该研究还得到了国家蛋白质科学中心(北京)贺福初院士、上海药物所陈凯先院士、谭敏佳研究员的支持。研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金重大研究计划、国家中医药多学科交叉创新团队等项目的资助。   OTTM网站地址:http://otter-simm.com/ottm.html   全文链接:https://doi.org/10.1093/bib/bbad301
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    • 来源专题:生物安全知识资源中心—领域情报网
    • 编译者:hujm
    • 发布时间:2023-02-07
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