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Research Article
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
这项研究旨在提出一个确定药物肽相互作用的战略。该战略涉及基于石英晶体微平衡(QCM)生物传感器的药物识别短肽的生物跨越,然后进行生物信息学分析,以定量评估为蛋白质上药物识别和药物结合位点注释而获得的信息。
受体和酶蛋白是重要的生物分子,是生物活性小分子的结合靶点。因此,快速和全球验证药物-蛋白质相互作用是非常可取的,不仅用于了解治疗疗效背后的分子机制,而且可用于评估药物特性,如吸附、分布、新陈代谢、排泄和用于临床的毒性(ADMET)。在这里,我们提出了一个基于生物传感器的高通量策略,用于T7噬菌体显示的短肽的生物跨越,可以很容易地显示在噬菌体上。随后分析含有短段的肽的氨基酸序列,作为"破碎的遗物",在受体配体接触(RELIC)套件中使用生物信息学程序的药物结合部位。本文阐述了将这种方法应用于两种临床批准的药物,一种抗肿瘤的伊里诺特坎和一种抗流感的奥塞塔米韦,从而解释了收集药物识别肽序列和突出目标蛋白的药物结合位点的详细过程。此处描述的策略可用于任何感兴趣的小分子。
确定药物结合靶点对于药物的发展以及了解疾病的分子机制至关重要。特别是受体和酶蛋白是生物活性小分子最重要的分子靶点1。虽然亲和力捕获是识别药物结合蛋白2的成熟技术,但技术限制,如蛋白质的低溶解性,往往阻碍药物靶点2的验证。最重要的是,固定的小分子失去了对接所需的自由度,并且可能无法进入位于内部的结合位点对较大的目标蛋白质。此外,蛋白质错折叠、无法分析共同结晶条件以及分子大小的限制往往妨碍使用X射线晶体学、核磁共振(NMR)和其他此类实验分析来研究药物-蛋白质相互作用。
使用T7噬菌体显示生物平移是确定小分子诱饵3蛋白质结合位点的有效方法。特别是,T7噬菌体显示的随机肽库,可以通过将合成DNA插入多克隆站点来构建,是有效的。与显示蛋白质的T7噬菌体库相比,短肽可以很容易地设计成在没有物理限制的情况下显示在T7噬菌体上,它可以与固定在固体支撑2上的任何小分子药物进行绝育接触。此外,在T7噬菌体显示生物跨越平台中引入石英晶体微平衡(QCM)生物传感器,通过监测QCM频率4、5的降低,可以识别短肽与药物的这种微弱但具体的相互作用。然后,通过感染宿主大肠杆菌(BLT5615) 直接恢复绑定 T7 噬菌体,并确定编码亲和力选择肽的区域的 DNA 序列,该肽含有药物识别短段。随后对肽群体氨基酸序列的分析提供了有关药物识别的信息。在西里科对齐中,获救的氨基酸序列可用于获取有关所选蛋白质组内药物的生物靶点的信息。这种对药物具有亲和力的蛋白质片段的高通量鉴定,可以用来启发性地重建药物结合的部位,其方式类似于从陶器碎片6中重建古代文物。特别是,当传统的蛋白组学方法失败时,这种独特的方法是有用的。
在这里,我们提出了一个基于生物传感器的策略,用于T7噬菌体显示肽的生物跨越和生物信息学分析,以实现小分子的目标验证。除了对传统方法的技术限制外,该策略还能够根据相同的协议识别目标蛋白上任何感兴趣的小分子的药物结合位点。
注:以下是使用QCM生物传感器筛查药物识别T7噬菌体并通过大肠杆菌(BLT5615)感染恢复筛查噬菌体的步骤。合成形成自组装单层(SAM)的小分子衍生物和建造T7噬菌体显示的15-mer随机肽库的协议可以在其他地方找到6,7。
1. QCM传感器芯片的准备
2. 使用QCM生物传感器的T7噬菌体库的生物跨越(图1)
3. 生物信息学分析使用受体利甘接触 (RELIC) 程序套件 (图 2)10,11
两种临床批准药物的代表性结果见图3。Irinotecan (图 3A),一种用于治疗晚期结直肠癌和非小细胞肺癌的天然胰腺素水溶性前列腺素, 在肝脏中转化为 SN-38, 抑制癌细胞12中的托莫索酶 I .此外,这种化合物直接抑制乙酰胆碱酯酶(AChE)13,14。通过该战略,QCM基于单周期生物跨度子集确定了29种多肽,这些肽将Iri固定为SAM。随后,29肽和AChE的对齐为Y121、Q225、F290、E327、H440和Y442带来了最高分,并突出了三维结构中的部分。这些氨基酸残留物与组成 ACHE 的 Iri 结合位点的残留物一致。在催化三合会(S221、E353和H467)附近的催化三合会(S221、E353和H467)中成功识别出E99、L100、L252、L305、L305、I387和V474的同一子集,表明这些氨基酸在Iri15的去灭过程中构成了伊里识别的脚手架。催化部位的这种氨基酸残留物不能直接使用传统的X射线晶体学或NMR分析来识别,因为酶反应进行得很顺利,在一般实验条件下不会稳定地形成静态复合物。因此,使用为一种药物确定的亲和力选择肽,可以组合检测多种蛋白质的药物结合位点,包括可能与特定药物代谢反应期间可能与酶形成的中间复合物中的位点。
图3B 显示了为奥塞尔塔米韦(Osel)获得的其他结果,奥塞尔是一种抗流感药物,被激活到奥塞尔塔米韦卡博基拉特,这反过来又抑制了流感病毒16的神经酰胺酶(NA)。识别覆盖QCM传感器芯片金电极表面的27种肽成功地探测到了NA16中的奥塞尔结合位点。此绑定站点由非结构化肽循环组成,在与 Osel 对接时可能会经历动态运动。T7 噬菌体上的 Osel 识别肽在与 QCM 传感器芯片的黄金电极表面固定的 Osel 结合时可能会模仿这种动态对接。在患有流感的年轻患者中,神经精神病学不良事件(NPAEs)已被识别出来,这对患者的影响可能与疾病本身有关,而不是与药物有关。研究表明,Osel通过血脑屏障(BBB)17中的多药耐药性(MDR)蛋白从啮齿动物的中枢神经系统(CNS)中积极出口。事实上,在我们的研究中,除了其他运输剂、神经递质相关酶和受体外,该类MDR的蛋白质之一也显示出高分(在药物银行1.0蛋白质数据库18中,4,396种蛋白质中占前5%)。这些蛋白质对奥塞尔不良反应外观的药理学意义正在调查中。
到目前为止,靶蛋白上的单小分子结合位点和多个小分子结合位点已经成功识别出六种小分子药物,这些药物一直在使用我们的策略(图4)。对于Brz2001和罗西霉素(RXM),使用不同的肽池、数字和氨基酸序列来识别目标蛋白上相同的药物结合位点,其数量和氨基酸序列完全不同。此外,为 Iri、RXM 和 Osel 获得的单个肽池导致识别出每种药物不同蛋白质的多个结合位点,如 Iri 的 AChE 和 CE(图 3A)20、RXM19、21的血管素和 CYP3A4,以及 Osel 的 NA 和 MDR 相关蛋白质。一个未知的分子靶点被确定为抗肿瘤化合物多克索鲁比辛(FANCF)22,和抗血管大滑剂抗生素RXM(血管素)19。

图1:T7噬菌体显示肽库QCM生物传感器生物跨越的示意图表示。显示随机肽的T7噬菌体库被注射到含有缓冲区(搅拌下)的cuvette中,其中QCM生物传感器芯片浸入其中,频率稳定。在监测由于T7噬菌体与传感器芯片的金电极表面固定的小分子结合而降低频率后,传感器芯片与振荡器分离。然后,在宿主大肠杆菌(BLT5615)感染后,从绑定T7噬菌体中直接恢复DNA。由此产生的T7噬菌体通过斑块形成进行分离,最后,T7噬菌体上显示的药物亲和力选择肽的氨基酸序列根据一般噬菌体显示方法确定。请点击这里查看此数字的较大版本。

图2: 药物选择肽与单一或多重蛋白质序列比较的定量评估的示意图表示。药物选择的肽序列分别与单一和多重蛋白质的原氨基酸序列对齐,并且根据经过修改的 BLOSUM62 矩阵通过对齐累计评分每 3 -5 个氨基酸集的相似性。由此产生的图或图表示构成蛋白质上潜在药物结合部位的残留物或部分。使用适当的RELIC程序进行进一步分析,突出显示三维结构上的绑定位点(如果有 PDB 文件),或对可能是绑定目标的整个蛋白质进行排名(HETERO 对齐程序当前不可用)。 请点击这里查看此数字的较大版本。

图3:肽收集及后续生物信息学分析的代表性结果。(A) 伊里诺特坎 (抗肿瘤前列腺药物, 托波索酶 I 抑制剂).T7噬菌体交互被监测10分钟,以减少QCM频率。被绑定T7噬菌体的DNA被恢复并测序,以确定相应的氨基酸序列。使用单周期生物跨度子集收集的 29 个 15 mer 肽的氨基酸序列突出了构成 ACHE [PDB ID 1U65] 的 Iri 结合位点的氨基酸。使用相同的 29 肽进行进一步评估,突出了 CE 催化三合会的邻近氨基酸残留物(去除灭菌的脚手架残留物),这是一种将 Iri 转换为 SN-38(活动形式)的肝脏酶 [PDB ID: 1K4Y]。从未筛选的父库 7 中随机选择的 103 个肽的相似性分数7,从这些分数中减去19个,以消除库偏差。这些数字转载自参考20,并经埃尔塞维尔许可。(B)奥塞塔米韦(抗流感药物)。含有奥塞尔识别氨基酸的27种肽突出了新氨基酶(NA)(病毒酶)的奥塞尔结合部位的无序部分[PDB ID:2HT7]。对药物银行1.018中27种肽和4,396种蛋白质的序列相似性的全球验证显示,NA在前5%范围内,此外还有与中枢神经系统功能相关的宿主人类蛋白质。请点击这里查看此数字的较大版本。

图4:小分子的总结,小分子的结合目标是利用这一策略确定的。请点击这里查看此数字的较大版本。
作者没有利益冲突可以披露。
这项研究旨在提出一个确定药物肽相互作用的战略。该战略涉及基于石英晶体微平衡(QCM)生物传感器的药物识别短肽的生物跨越,然后进行生物信息学分析,以定量评估为蛋白质上药物识别和药物结合位点注释而获得的信息。
作者感谢河野洋平博士和石川海藤博士提供奥司他韦,以及李·马科夫斯基博士提供独立的RELIC项目。作者还感谢川口泰子为QCM实验提供技术援助。这项工作得到了JSPS卡肯希赠款编号17K01363(Y.T.)的部分支持。
数据可用性声明
独立RELIC程序和药物亲和力选择肽的序列数据,以及本文中使用的蛋白质组数据库中的蛋白质序列,可应作者的要求(tkksg@rs.noda.tus.ac.jp)获得。
| AFFINIXQN | ULVAC, Inc. (日本东京) | QCM2008-STKIT | 包含玻璃比色皿、搅拌磁铁、作和分析软件以及一台Windows PC |
| AADIV | 东北大学 (Lee Makowski) | AADIV.exe | 计算 20 个氨基酸中每个氨基酸在每个重组插入位置的出现频率,以及该组肽序列中每个氨基酸的总体位置无关频率。此外,通过统计抽样方法粗略估计显示库的序列多样性,该方法基于从库中有限数量的随机采样成员获得的序列。 |
| 陶瓷传感器芯片 | ULVAC, Inc. (日本东京) | QCMST27C | 4 个传感器芯片/包 |
| 二甲基亚砜 | Sigma-Aldrich (美国密苏里州圣路易斯) | D8418 | |
| 乙醇 | Merck (美国新泽西州凯尼尔沃思) | 09-0850 | |
| FASTAcon | 东北大学 (Lee Makowski) | FASTAcon.exe | 从短共有序列。 |
| FASTAskan | 东北大学 (Lee Makowski) | FASTAskan.exe | 列出与肽群高度相似的蛋白质。 |
| AFFINIX | ULVAC, Inc.(日本东京) | 的移民试剂盒QCMIMKT | SAM 试剂和胺偶联试剂 |
| INFO | 东北大学 (Lee Makowski) | INFO.exe | 提供通过随机机会(即非特异性结合)而不是通过选择特定特性(对小分子的亲和力)来观察特定肽序列的概率的数学测量。 |
| 液体 LB 培养基 | Sigma-Aldrich (美国密苏里州圣路易斯) | L3522 | 高压灭菌 20 分钟 |
| MATCH | 东北大学 (Lee Makowski) | MATCH.exe | 鉴定特定蛋白质中与一组亲和选择的肽表现出显着相似性的任何氨基酸残基。输出为聚类对折图和累积相似性图,该图根据BLOSUM62具有短窗口 (5–长度为 6 个氨基酸)。 |
| MOTIF1 | 东北大学 (Lee Makowski) | MOTIF1.exe | 在肽群中检索三个连续的氨基酸序列基序。 |
| MOTIF2 | 东北大学 (Lee Makowski) | MOTIF2.exe | 检索三种氨基酸的模式,不允许保守的氨基酸替换,但允许相同的间隙长度。 |
| NaCl | Merck(美国新泽西州凯尼尔沃思) | S3014 | |
| 受体配体接触 (RELIC) | 阿贡国家实验室 (美国伊利诺伊州莱蒙特) | https://www.relic.anl.gov | 目前不可用 (可根据要求从通信作者处使用独立程序) |
| Tris | Merck(美国新泽西州凯尼尔沃思) | 252859 |