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Nat Chem Biol | 化学蛋白质组学揭示 1,000 种激酶抑制剂的靶标景观

时间:2023-11-10 来源: 浏览:

Nat Chem Biol | 化学蛋白质组学揭示 1,000 种激酶抑制剂的靶标景观

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靶标发现与药物研发

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#蛋白质组学 19
#化学蛋白质组学 3

大家好,今天给大家分享一篇 10月30号发表在Nature Chemical Biology上题目为“Chemical proteomics reveals the target landscape of 1,000 kinase inhibitors”的文章,文章的通讯作者是Bernhard Kuster教授,Kuster教授在化学蛋白质组学的研究中致力于阐明蛋白质组范围内药物-靶标相互作用,探究药物发挥功能的机制并进一步确定癌症治疗以及耐药机制。

研究概要

药物化学已发现数千种有效的蛋白质和脂质激酶抑制剂。由于多药理学的原因目前人类激酶组的很大一部分缺乏选择性化学探针。为了解决此问题,研究人员使用   Kinobeads 在癌细胞系裂解物中分析了药物发现项目中的 1,183 种化合物 ProteomicsDB 数据库 提供了由此产生的 500,000 个化合物-靶标相互作用 先前研究已证实 ,固定化激酶抑制剂( Kinobeads) 作为亲和工具的化学蛋白质组学方法是一种有效且定量的方法,可以在接近 生理条件 下解释抑制剂的靶点结合和选择性特征  
实验流程

研究结果

  • 1,183 种工具化合物的目标景观

表征的 四种激酶抑制剂组 PKIS、PKIS2、KCGS、R oche )包含 1,183 个非冗余(111 个重复)小分子,具有类药物理化特性,代表 64 种具有高度结构多样性的化学型(图 1a)。 所有化合物均以两种浓度(100nM 和 1μM)进行 Kinobead 竞争结合分析 ,使用来自五种癌细胞系(K-562、COLO205、MV-4-11、SK-N-BE(2 )和 OVCAR-8)最大化内源蛋白的表达。总共   235 种激酶被至少一种抑制剂靶向(图 1b),并且 226 种激酶对至少一种化合物表现出亚微摩尔亲和力。每个化合物的靶标数量在不同化合物之间差异很大(图 1c)。67 种化合物无法鉴定出目标,另外 194 种化合物没有亚微摩尔亲和力的目标。 四种化合物组针对来自所有亚家族的广泛激酶,其中酪氨酸激酶和  CMGC 激酶略多(图 1d)。最常见的靶向激酶是 GSK3A、MAPK14、GAK、RIPK2 和 RET,每种激酶都有 100 多种化合物。

Fig. 1 | The target landscape of 1,184 kinase tool compounds.

a,用于 Kinobeads 分析的小分子激酶抑制剂库(包括每个库中的化合物数量)。 b,人类基因组中激酶数量的维恩图,由混合裂解物中的 Kinobeads 富集并被至少一种抑制剂靶向。 几种代谢激酶以及核苷酸、FAD 和血红素结合蛋白也被鉴定为激酶抑制剂结合物。 c,Windmill 图按文库对化合物进行分组,并按 Kinobeads 划分靶标数量。 效力低于 100 nM 的化合物标记为灰色。 d,亲和力低于 1μM 的针对特定激酶的化合物数量。 激酶按亚科分组,并在每组内按字母顺序排序。

  • 激酶抑制剂化合物的选择性

选择性是将激酶抑制剂指定为化学探针的主要特征,研究人员 引入了一种称为 CATDS(浓度和目标依赖的选择性)的选择性度量。 CATDS得分接近1表示选择性 非常强 的化合物 (图2A,ERK5-IN-1或GW869810X),而接近零的值对应于非 选择性化合物(例如,GSK1269851A)。CATDS分析表明,KCGS含有最大部分的选择性抑制剂(图2B),但仍含有几种广谱化合物 ,包括与近50种蛋白质结合的XMD-17-51 。对于Kin oBeads数据,这些标准转换为:亲和力 ( K app d  < 1 µM)和CATDS  > 0.5)。大约330种激酶抑制剂符合这些标准,它们针对来自所有激酶亚家族的72种激酶(图2C)。 经过充分研究的激酶 EGFR 检测到了数量最多的候选化合物(37 种化合物) 反映了多年来为这一重要靶标所做的强大药物化学努力。我们还发现了临床相关药物靶点 MET 和 FLT3 的选择性化合物,包括作为有效 (K app d = 99 nM) 和选择性 (CADTSFLT3 = 0.87) FLT3 抑制剂的 RO0272148-000。

Fig. 2 | Selectivity of kinase tool compounds and potential chemical probes.

a,工具化合物的选择性排名,突出显示 ERK5-IN-1 和 GW869810X 为选择性抑制剂,GSK1269851A 为非选择性抑制剂。b,工具化合物数量在选择性类别上的分布。c,激酶的系统发育树,标记了本研究中已鉴定出化学探针的激酶(蓝色和红色)。蓝色圆圈代表之前已报道过化学探针的激酶。

  • GSK986310C 是一种有效的选择性 SYK 抑制剂

脾酪氨酸激酶   (SYK) 已被验证为治疗多种血液癌症、自身免疫性疾病和其他炎症性疾病的靶标。根据之前的 Kinobeads 分析结果,fostamatinib、其活性代谢物和 TAK659 结合了除 SYK 之外的许多其他蛋白质(图 3a)。因此,这些 SYK 抑制剂的质量不足以用作研究蛋白质细胞功能的化学探针。相比之下,entospletinib 的靶点较少,但 SYK 并不是最有效的抑制蛋白(图 3a、b) 挖掘  Kinobeads 数据发现 GSK986310C 是一种相当有选择性且有效的 SYK 结合剂(CATDSSYK = 0.51;K app d = 80 nM;图 3a、b)。随后的全剂量反应实验证实了与 SYK 的有效和选择性结合(K app d = 58 nM,CATDSSYK = 0.60)。为了确认 SYK 结合转化为细胞中 SYK 活性的靶标结合和调节,在   Zymosan 刺激后使用小鼠原代骨髓源性树突状细胞 (BMDC) 对 GSK986310C、TAK659 和 entospletinib 进行 IL-10 分泌测定。  Zymosan 的作用之一是它激活 Dectin-1 信号传导,进而激活 SYK 并导致 IL-10 细胞因子产生增加 (图 3c)。在 Zymosan 刺激之前用相应 SYK 抑制 剂处理细胞确实导致细胞因子减少 IL-10 水平呈剂量依赖性(图 3d)。

Fig. 3 | GSK986310C is a probe candidate for SYK
a,雷达图描绘了工具化合物 GSK986310C 和两种临床 SYK 抑制剂 entopletinib 和 TAK659 的靶标和结合亲和力。 每个尖峰代表一个目标,其长度对应于化合物-蛋白质相互作用的亲和力。 b,GSK986310C和entospletinib的化学结构。 c,原代鼠BMDC中细胞因子分泌测定的示意图。 d,酶联免疫吸附测定显示,GSK986310C、entospletinib和 TAK659 导致 IL-10 水平呈剂量依赖性降低。 数据表示为平均值±s.e.m。 n = 3 生物重复。 e,酵母聚糖刺激 30 分钟后用抑制剂处理的 BMDC 中磷酸 SYK (Tyr525/525) 的蛋白质印迹读数。 显示了三分之一的生物复制。
  • CK2 选择性抑制剂
CK2 参与许多细胞过程的调节,包括细胞生长、增殖和死亡。该蛋白通常在癌细胞中过度表达。 因此, CK2 已成为肿瘤学中一个有趣的靶标,但迄今为止很少有分子(例如 CX-4945)进入临床试验。尽管据报道 CX-4945 具有效力(经 Kinobeads 证实;K app   d = 1 nM)选择性(CADTSCK2 = 0.89)。Kinobeads 分析数据包含 64 个 CK2 结合物,其中一些显示出非常高的亲和力和选择性(图 4a)。其中,25 种代表喹啉基-亚甲基-噻唑啉酮化学型,最初针对 CDK1 抑制进行优化,并导致 CDK1 抑制剂 RO-3306 的鉴定。从 Kinobead 数据来看,RO4613269-000、RO-4603632-000 和 RO4493940-000 似乎是具有纳摩尔亲和力(K app d 分别为 58、279 和 291nM)的选择性 CK2 结合 剂( CATDSCK2 为 0.86、0.73、0.70),图.4a)。
Fig. 4 | Selective and potent CK2 inhibitors.
总结:

在这项研究中,基于药物化学工作和   Kinobead 化学蛋白质组学方法的近 1,200 种化合物,生成了大量激酶-药物相互作用资源。 500,000 个药物-蛋白质相互作用的主体涵盖约 250 种蛋白质和脂质激酶,可在 ProteomicsDB中进一步挖掘 该分析提出了约 350 个潜在的候选探针,可以对这些候选探针进行进一步研究并鉴定出 40 种尚无化学探针可用的激酶。

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