低分子量蛋白-蛋白相互作用调节剂面临的主要挑战

低分子量蛋白-蛋白相互作用调节剂面临的主要挑战

蛋白质缔合以产生各种复杂的大分子复合物,创建各种复合物的亚基是相同的或异同的,并且相互作用可以是短暂的或永久的。所有情况下,永久或瞬态复合物的形成对于进行生命所需的生物功能至关重要。事实上,基因组学和蛋白质组学的最新进展已经揭示了蛋白-蛋白相互作用(PPI)的庞大网络。因此,我们正在获得对疾病状态更深入的了解,因为潜在参与疾病过程的个体基因/蛋白质的表征已经转移到考虑基因/蛋白质网络的动态性质的研究中。在未来几年,高通量相互作用数据允许科学家绘制细胞和组织中发生的所有相互作用的完整图谱。

 

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尽管治疗的大多数小分子药物通常不会影响PPI,反而作用于酶、离子通道、核激素受体和G蛋白偶联受体。多年来,药物样分子对PPI的调节被认为是不可能的,或者与常规靶标相比太危险了。近50年来,PPI已经被治疗性抗体、治疗性蛋白质和肽等生物制品调节。虽然生物制品在某些病理状况下是有价值的,但生物制品存在难以口服、可能会发生不利的免疫反应和高昂的成本等问题。虽然已经取得了重大进展,但是未来依然有一些障碍必须克服。

PPI数目和PPI选择

可能在细胞内和细胞之间发生的PPI达到五十万甚至更多,第一个困难涉及选择正确的PPI靶标。一些体外和生物信息学研究表明,靶向在PPI网络中具有更多功能连接的蛋白质节点,可能在某些疾病状况中是有益的。虽然在靶标选择领域取得了很多进展,但仍需进行大量的努力,目前对网络和系统药理学的研究已经揭示出许多新的亮点,并大大有助于选择正确的靶标或正确的通路。

PPI测定

通常,必须开发高通量测定。这是一项艰巨的任务,需要为此步骤投入足够的时间和资金。根据研究的经验,这样的检测方法在项目中往往会太晚或者太早,在某些情况下抑制错误的蛋白质伙伴,从而减慢了初始筛选阶段。

 

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相互作用的成药性和柔性、对接和评分

此外,仍然与靶标的选择有关,出现了成药性概念,这里定义为发现高亲和性低分子量结合剂的可能性。这里有许多可以根据现有知识应用的概念和工具,但往往在药物预测领域的计算工具需要靶标的三维(3D)结构。传统上,基于靶标的药物发现依赖于设计或发现适合相对明确定义的凹形结合口袋的分子。然而,PPI通常结合低分子量化合物的界面趋于平坦,相对较大,缺少明确的配体结合腔。此外,蛋白-蛋白界面倾向于动态地适应即将到来的配体,并且在一些实验中不可见的瞬时空穴可以在结合期间出现在分子表面上。在这种情况下,界面的柔性性对基于结构的药物设计方法构成重大挑战,但分子模拟工具可以协助和补充X射线或核磁共振研究。

 

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事实上,接触面上的柔性特征对PPI药物设计者来说是很有价值的。重要发现是蛋白-蛋白结合界面内只有少量氨基酸对于相互作用至关重要。由于实验3D结构和创新的计算方法的可用性,最新研究表明,当蛋白-蛋白界面的主要热点区域具有凹形拓扑结构时,那么这个区域很可能是可成药的。在许多情况下,使用成功率相对较高的理论手段,可以识别热点、预测结合口袋和成药性区域。目前尚未开发出可用于小分子的对接评分工具,以针对相对平坦的PPI相互作用界面。

PPI复合物3D结构

PPI调节领域的一些额外的并发症是缺乏关于形成复合物或大分子复合物的各种蛋白质的结构信息。第二代结构基因组学计划以及计算机PPI预测的进展,将改善未来几年的情况。在这种情况下,计算机仿真算法对于界面区域中瞬时结合口袋的识别是很重要的。关于柔性的概念,一些研究表明,变构调节可能是作用于PPI的一个很好的策略。计算模拟和实验方法在PPI变构调节剂的合理设计成为主流之前需要进一步的研究。幸运的是,使用能够识别可能的结合口袋和热点残基的工具只能使用一个对象的结构,即使复合体的3D结构尚不清楚,PPI调制剂的设计仍然可以启动。

 

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PPI化合物收集

大多数情况下,PPI都是用传统的化合物库进行筛选,命中率通常很低。这导致研究组开发相对昂贵的生物制剂或使用低通量片段的方法,只有重新设计化合物库才能提高找到感兴趣结合物的机会。一些报道显示,富含PPI调节剂的化合物库正在设计中,在不久的将来有望在这一领域取得很大的进展。

 

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PPI小分子调节剂的ADME-T性质

  调节PPI小分子的ADME-T性质。已知PPI调节剂的研究表明,目前已知的PPI调节分子倾向于具有较大的分子量和较高的log P,并且具有比经典药物更复杂的3D结构。当然,这个总体观点不适用于所有PPI调节剂。例如,已知抑制PPI的许多化合物往往违反了在筛选中用于选择化合物的几个经验法则。

 

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一些PPI调节剂具有比靶向传统靶标的许多候选药物更高的log P和分子量。此外,许多研究表明这些物理化学性质规则可能有一定的限制性,例如,较大的化合物可以通过疏水塌陷或通过形成内部氢键来降低其有效尺寸和亲油性,从而增强膜渗透性并影响整体生物利用度。在这方面需要大量的工作,而天然化合物的灵感可以帮助了解如何合理地超越若干ADME-T规则。总体而言,未来几年可能会克服这些障碍。使用多参数优化协议的计算方法确实有助于设计具有良好ADME-T性质的分子。来自对临床前阶段和临床试验阶段化合物的分析,目前只有30-50种化合物处于这些阶段。

PPI调节剂成功案例

钙调性水肿因子相互作用的抑制

  水肿因子(EF)是来自炭疽芽孢杆菌的钙调素(CaM)激活的腺苷酸环化酶(AC)毒素,其对炭疽发病机制有贡献。炭疽是一个重要的医疗问题,炭疽杆菌感染的治疗仍然不能令人满意。已经提出选择性EF抑制剂可能是这种感染的有价值的药物。然而,一个关键的挑战是获得相对于哺乳动物膜具有高选择性的化合物,因此一些直接靶向EF-CaM相互作用的EF抑制剂正在被开发。Blondel及其同事们开发了一种模拟和对接评估方法结合的计算协议。

 

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他们基于已知的初始无活性和最终活性构象建模了EF假设的构象路径。通过使用MD模拟和共轭峰细化方法产生过渡路径构象。鉴定出可以阻止小配体占据EF时EF构象转换的成药性位点。该位点包括来自EF-CaM结合区域的开关A,B和C的氨基酸残基(也称为SABC口袋)。然后,从构象路径中选出几种不同的构象,使用FlexX软件对从法国国家化合物库获得28,000个分子进行虚拟筛选。在体外测试了18种化合物,并鉴定出6种具有抑制EF催化作用的化合物。 最有效化合物抑制EF的IC50为2μM,且骨架含有丰富的优化位点。

 

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参考资料

Villoutreix B O, Kuenemann M A, Lagorce D, et al. In Silico Approaches Assisting the Rational Design of Low Molecular Weight Protein–Protein Interaction Modulators[M]//In Silico Drug Discovery and Design: Theory, Methods, Challenges, and Applications. CRC Press, 2015: 441-482.