PPI靶點成藥的關(guān)鍵問題及其抑制劑的開發(fā)策略
圖 1. 蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)[1]。
由于 PPI 在細(xì)胞內(nèi)生物過程中發(fā)揮的重要作用，異常的 PPI 可能會誘導(dǎo)多種類型疾病的發(fā)生 (如癌癥、感染性疾病和神經(jīng)退行性疾病等)。因此對 PPI 進(jìn)行干預(yù)和調(diào)控，有望成為相關(guān)疾病治療的重要策略，也是新藥開發(fā)的一個重要方向。
那么 PPI 難以成藥的因素到底有哪些呢？小 M 總結(jié)了以下原因，大家一起接著往下看吧！
PPI 難以成藥的原因[2]
- PPI 界面面積大 (1500-3000 Å)，難以找到完全結(jié)合的藥物。
- PPI 界面均勻平坦，缺乏與配體結(jié)合所需要的特異性結(jié)合口袋，藥物親和力差。
- PPI 藥物分子量大，溶解度差，難以滿足 Lipinski 類藥“五原則”。
- 蛋白-蛋白之間親和力強(qiáng)，藥物難以破壞。
- PPI 抑制劑的驗證需要大量的生物學(xué)實驗。
隨著相關(guān)研究的深入，熱點 (Hot Spots) 的發(fā)現(xiàn)使有效靶向 PPI 成為可能。熱點是指 PPI 上一小部分非常重要的氨基酸殘基 (約占 PPI 界面上殘基的 9.5%)，經(jīng)氨基酸掃描 (Alanine Scanning) 突變?yōu)?strong>丙氨酸后結(jié)合能增加大于 2 kcal/mol[3]。這些熱點有助于保持 PPI 的穩(wěn)定性，是兩個蛋白發(fā)生相互作用的關(guān)鍵[4]。
因此，雖然 PPI 界面面積大，但小分子藥物只需作用于熱點，就能影響調(diào)控 PPI 的穩(wěn)定性。
一般情況下，熱點更容易出現(xiàn)在色氨酸、精氨酸和酪氨酸殘基上[5]。
近些年，在藥物開發(fā)工作者的努力下，越來越多的熱點在各類 PPI 中得到確認(rèn)，而這些熱點也極大程度的推動了 PPI 靶向藥物的開發(fā)進(jìn)程。
PPI 抑制劑可主要分為三類：小分子藥物、抗體以及多肽。
表 1. 不同類型的 PPI 抑制劑類型及優(yōu)缺點[6][7]。
▐ 目標(biāo)蛋白復(fù)合物的晶體結(jié)構(gòu)檢測
丙氨酸掃描結(jié)合 X 射線晶體衍射 (X-ray crystallography) 是鑒定 PPI 熱點的常見方法。X 射線晶體衍射能夠直接鑒定蛋白復(fù)合物的晶體結(jié)構(gòu)。丙氨酸掃描首先將每個殘基突變?yōu)楸彼幔^而測定各個殘基在蛋白-蛋白復(fù)合物中的結(jié)合能，以確定特定殘基對蛋白復(fù)合物穩(wěn)定性的影響。
注意：丙氨酸掃描法鑒定熱點是基于各個殘基與靶標(biāo)蛋白的結(jié)合能確定的，但并不意味這些殘基就是藥物設(shè)計中的有效靶向位點，需要具備一些能夠與配體結(jié)合的結(jié)構(gòu)特征才能被確定為有效結(jié)合位點。
▐ 高通量篩選
高通量篩選 (High Throughput Screening, HTS) 是傳統(tǒng)藥物篩選的一大重要途徑，可以大規(guī)模從已知化合物庫篩選出理想藥物，并具有高效率、低成本的優(yōu)勢。
盡管 HTS 已被用來識別靶向 PPI 界面熱點的化合物，但由于 PPI 界面的特殊性，常規(guī)靶標(biāo)的化合物庫并不適用于篩選 PPI 抑制劑，小 M 建議可以選擇 PPI 抑制劑庫 (HY-L109) 、環(huán)肽庫 (HY-L110)、大環(huán)類化合物庫 (HY-L041) 等進(jìn)行后續(xù)研究。
PPI 抑制劑庫 (HY-L109) 收錄了一些已被報道的 PPI 抑制劑，主要靶向一些常見的 PPI 靶點，如 MDM2-p53、Keap1-Nrf2、PD-1/PD-L1、Myc-Max 等，這些產(chǎn)品可以幫助提高 PPI 抑制劑的篩選效率。而環(huán)肽類及大環(huán)類化合物由于具有較大的空間結(jié)構(gòu)，與 PPI 靶點有著較好的結(jié)合力和靶點選擇性，因此環(huán)肽庫 (HY-L110) 和大環(huán)類化合物庫 (HY-L041) 也非常適合用于 PPI 抑制劑的開發(fā)。
圖 2. 經(jīng) HTS 所篩選出的部分 PPI 抑制劑[5]。
▐ 基于片段的藥物發(fā)現(xiàn) (FBDD)
片段篩選是 PPI 抑制劑篩選的一大重要手段。
- 第一步，構(gòu)建符合需求的片段庫，MCE 片段化合物庫 (HY-L032) 含有 20,000+ 個小片段，非常適合先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)，并且具有廣闊的化學(xué)空間，利于后期進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。
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第二步，使用表面等離子體共振 (SPR)、核磁共振 (NMR)、X 射線晶體學(xué)、和質(zhì)譜 (MS) 等途徑從片段庫中篩選出熱點小片段。
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第三步，使用“藥物化學(xué)”的方法對篩選出的片段進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化 (包括片段延伸、片段合并、片段連接)，目的是增強(qiáng)其與靶點的親和力，改善其藥代動力學(xué)性質(zhì)，最終得到先導(dǎo)化合物[7]。
注意：FBDD 不適用于結(jié)構(gòu)未知的 PPI 靶標(biāo)。
圖 3. FBDD 法開發(fā) PPI 抑制劑的流程[8]。
▐ 虛擬篩選
虛擬篩選是基于專業(yè)的應(yīng)用軟件從化合物庫中篩選出命中化合物，通過分析蛋白質(zhì)表面來定位結(jié)合位點。虛擬篩選可被分為基于結(jié)構(gòu)進(jìn)行篩選和基于配體的篩選。基于結(jié)構(gòu)法依賴于目標(biāo)蛋白的結(jié)構(gòu)信息，而基于配體法則是根據(jù)已建立的藥效團(tuán)模型來篩選所需化學(xué)特征的藥物分子。
注意：由于大多數(shù)情況下 PPI 并沒有任何已知的配體，因此基于結(jié)構(gòu)的篩選方法更加適合用于 PPI 抑制劑的篩選[9]。
▐ 基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計
基于結(jié)構(gòu)的設(shè)計 (Structure-based design) 主要從蛋白復(fù)合物的結(jié)構(gòu)出發(fā)，需要對靶標(biāo)蛋白復(fù)合物的相互作用表面進(jìn)行分析，然后設(shè)計出靶向抑制劑。通過生物學(xué)實驗，對設(shè)計出的抑制劑進(jìn)行鑒定并進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化，最終識別出適用于靶標(biāo)蛋白的有效藥物。
基于結(jié)構(gòu)設(shè)計的 PPI 抑制劑策略分為兩種，第一種是基于界面熱點結(jié)構(gòu)設(shè)計小分子藥物，第二種是擬肽設(shè)計，依靠計算機(jī)建模模擬 PPI 中關(guān)鍵肽的二級結(jié)構(gòu)，根據(jù)關(guān)鍵肽形成的 α 螺旋結(jié)構(gòu)設(shè)計肽/擬肽類化合物。
圖 4. 小分子 PPI 抑制劑的開發(fā)方法[5]。
盡管存在諸多挑戰(zhàn)，但隨著近些年來科學(xué)家們對 PPI 小分子抑制劑的機(jī)制研究取得的巨大進(jìn)步，目前一些 PPI 小分子藥物已成功進(jìn)入臨床實驗階段甚至已獲批上市如 venetoclax 。
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MCE 提供環(huán)肽庫 (HY-L110)、PPI 抑制劑庫 (HY-L109)、大環(huán)類化合物庫 (HY-L041)、片段化合物庫 (HY-L032) 等化合物庫，可供您進(jìn)行蛋白-蛋白相互作用的研究及 PPI 藥物的篩選。此外，MCE 一站式藥篩平臺還提供虛擬篩選及后續(xù)驗證實驗服務(wù)，為藥物篩選提供一站式解決方案，希望加快您早期藥物發(fā)現(xiàn)。
| 環(huán)肽庫 本庫收錄了 80+ 個環(huán)狀結(jié)構(gòu)的多肽鏈，具有良好的結(jié)合親和力、靶點選擇性和低毒性等特點。 |
| PPI 抑制劑庫 本庫收錄了 600+ 個已被報道的 PPI 抑制劑，主要靶向一些常見的 PPI 靶點，如 MDM2-p53、Keap1-Nrf2、PD-1/PD-L1、Myc-Max 等 |
| 大環(huán)類化合物庫 本庫收錄了 360+ 含有 12 元或更大環(huán)的分子，能夠提供更大的化學(xué)空間，從而增加與靶點結(jié)合親和力和選擇性。 |
| 片段化合物庫 本庫收錄了 22,000+ 個小片段，所有片段均符合“類藥 3 原則 (RO3)”，可以覆蓋廣闊的化學(xué)空間，易于后期進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化。 |
| Venetoclax Venetoclax (ABT-199; GDC-0199) 是一種高效，有選擇性和口服有效的 Bcl-2 抑制劑，Ki 小于 0.01 nM。 |
[1] Athanasios A, et al. Protein-Protein Interaction (PPI) Network: Recent Advances in Drug Discovery. Curr Drug Metab. 2017;18(1):5-10.
[2] Lu, Haiying et al. “Recent advances in the development of protein-protein interactions modulators: mechanisms and clinical trials.” Signal transduction and targeted therapy vol. 5,1 213. 23 Sep. 2020,
[3] Moreira, Irina S et al. “Hot spots--a review of the protein-protein interface determinant amino-acid residues.” Proteins vol. 68,4 (2007): 803-12.
[4] Cukuroglu, Engin et al. “Hot spots in protein-protein interfaces: towards drug discovery.” Progress in biophysics and molecular biology vol. 116,2-3 (2014): 165-73.
[5] Sheng, Chunquan et al. “State-of-the-art strategies for targeting protein-protein interactions by small-molecule inhibitors.” Chemical Society reviews vol. 44,22 (2015): 8238-59.
[6] Xie, Xin et al. “Recent advances in targeting the "undruggable" proteins: from drug discovery to clinical trials.” Signal transduction and targeted therapy vol. 8,1 335. 6 Sep. 2023.
[7] Wu, Defa et al. “Small molecules targeting protein-protein interactions for cancer therapy.” Acta pharmaceutica Sinica. B vol. 13,10 (2023): 4060-4088.
[8] Wang, Zhi-Zheng et al. “Fragment-based drug discovery supports drugging 'undruggable' protein-protein interactions.” Trends in biochemical sciences vol. 48,6 (2023): 539-552.
[9] Villoutreix, Bruno O. et al. “In silico-in vitro screening of protein-protein interactions: towards the next generation of therapeutics.” Current pharmaceutical biotechnology 9 2 (2008): 103-22.
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