2015년 10월 16일
약물 적재 단백질을 주형으로 사용하는 초소형 형광 금 나노클러스터(Au NC)의 현장 합성을 기반으로 하는 소분자 약물 스크리닝을 위한 프로토콜이 제시됩니다. 이 방법은 단백질 템플릿 Au NC에서 방출되는 가시적인 형광 신호에 의해 표적 단백질에 대한 약물의 결합 친화도를 간단하게 결정할 수 있습니다.
이 새로운 형광 측정 약물 스크리닝 방법의 전반적인 목표는 약물 적재 단백질 템플릿 내에서 형광 금 나노 클러스터를 형성하여 표적 단백질에 대한 작은 약물 분자의 결합 친화도를 결정하는 것입니다. 이 방법은 약물 분자의 vidding 강도가 풀림에서 단백질의 안정성에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지와 같은 단백질 표적 약물 발견 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 다양한 강도의 형광 금 나노 클러스터의 방어 형성으로 이어질 수 있습니다. 이 tenix의 주요 장점은 단백질 표적을 형광 바이오센서로 전환하여 정교한 기기와 지루한 라벨링 단계 없이 저분자 약물을 빠르게 스크리닝할 수 있다는 것입니다.
제 자신의 지식과 공동 저자의 결합으로, 그녀는 단백질을 적재하여 플라즈모닉에 뚜렷한 안정화 효과를 가지고 있다는 것을 발견했습니다. 나노 입자는 이 방법에 대한 아이디어에 영감을 주었습니다. 인간 혈청 알부민 또는 HSA 템플릿 금 나노 클러스터를 준비하기 위한 텍스트 프로토콜에 자세히 설명된 대로 약물 스크리닝을 위한 화학 시약을 준비하는 것으로 이 절차를 시작하고, 각각 마이크로 자기 교반 막대를 포함하는 두 개의 유리 바이알을 두 개의 별도 온도 제어 가능한 자기 교반에 놓습니다.
한 번의 자기 교반의 온도를 섭씨 60도로 설정합니다. 다음으로, 200 마이크로 리터의 인간 혈청 알부민 용액, 200 마이크로 리터의 초순수 및 200 마이크로 리터의 염화 금 용액을 각 바이알에 첨가하여 단백질 주형 내부의 금 이온이 캡슐화 될 수 있도록하고, 2 분 후에 각 바이알에 20 마이크로 리터의 수산화 나트륨 용액을 첨가하여 인간 혈청 알부민의 환원 능력을 활성화한다. 20분마다 0분으로 반응 시간을 기록하기 시작합니다.
각 샘플을 50마이크로리터로 추출하고 384웰 블랙 플레이트로 옮깁니다. 마이크로플레이트 리더로 방출 스펙트럼을 측정합니다. 100분 후에 자기 교반을 멈춥니다.
싱크대에서 흐르는 물에 유리병을 식히십시오. 각 샘플에 대해 항상 광방출 스펙트럼을 플로팅하여 다양한 온도 조건에서 금 나노 클러스터의 형성 역학을 획득합니다. 소 혈청 알부민 또는 BSA 템플릿 금 나노 클러스터를 준비하려면 마이크로 자기 교반 막대가 들어 있는 유리 바이알을 자기 교반 위에 놓습니다.
온도를 실온으로 두십시오. 200 마이크로리터의 BSA 용액, 200 마이크로리터의 요소 및 200 마이크로리터의 염화 금 용액을 유리 바이알에 넣고 계속 교반하면서 혼합합니다. 2 분 후 20 마이크로 리터의 수산화 나트륨 용액.
BSA의 환원 능력을 활성화하여 금 나노 클러스터를 형성하고 반응 시간을 0분으로 기록하기 시작합니다. 반응 혼합물의 광 방출 스펙트럼을 시간별로 측정합니다. 각각 마그네틱 교반 바가 들어 있고 약물 또는 순수 HSA로 사전 라벨링된 5개의 유리 바이알을 온도 제어 가능한 다점 마그네틱 교반 위에 놓습니다.
각 바이알에 200마이크로리터의 HSA를 추가합니다. 그런 다음 이전에 준비된 각 약물 용액을 1마이크로리터씩 4개의 해당 파일에 추가합니다. 또한 교반 r의 제어 스위치에 1마이크로리터의 DMSO를 추가합니다.
탈수 속도를 360RPM으로 설정하고 1시간 동안 배양하여 1시간 후 200마이크로리터의 milli Q 물과 200마이크로리터의 염화금 용액에서 각 바이알에 약물이 HSA에 결합할 수 있도록 합니다. 60분 동안 계속 저어주면서 온도를 섭씨 10도로 설정합니다. 10 분 후 20 마이크로 리터의 1.5 몰 수산화 나트륨을 각 파일에 넣고 0 분에서 반응 시간을 기록하기 시작합니다.
측정을 위한 공동 반응 용액은 약물을 첨가하는 것과 동일한 순서를 따라야 하며, 시간 지연 효과를 최소화하기 위해 가능한 한 빨리 실행해야 합니다: 각 바이알에서 50마이크로리터의 용액을 빠르게 추출합니다. 384웰 블랙플레이트로 옮기고 방출 스펙트럼을 측정합니다. 10분마다 각 샘플의 방출 스펙트럼을 기록하고 4개의 서로 다른 시간에 최소 4개의 스펙트럼을 수집합니다.
이러한 단계를 여러 번 반복하여 일관된 추세의 결과를 얻습니다. 각 샘플에 대해 시간 분해 광방출 스펙트럼을 플로팅합니다. 모든 샘플의 피크 강도를 식별하고 시간에 대한 플롯을 작성하여 서로 다른 약물 적재 단백질 템플릿에서 금 나노 클러스터의 형성 역학을 비교하여 각 약물과 HSA 간의 결합 상수를 측정합니다.
약물 용액을 4가지 농도의 이부프로펜 용액으로 교체합니다. 10분 후, 싱크대에서 흐르는 물에 유리병을 식힙니다. 각 바이알에서 위의 용액 50마이크로리터를 384웰 블랙 플레이트로 추출하고 방출 스펙트럼을 측정합니다.
이 단계를 두 번 더 반복하여 자기 교반을 중지하기 전에 서로 다른 약물 농도에서 두 세트의 결과를 얻습니다. 그런 다음 광방출 스펙트럼을 플롯하고 각 개별 배치에서 얻은 원시에 대한 결과를 분석합니다. Origin Pro와 같은 소프트웨어에서 각 샘플의 광방출 스펙트럼을 플롯하고 피크 강도를 결정합니다.
약물 농도에 대한 상대적 형광 강도를 계산하고 표시합니다. 그런 다음 데이터를 단일 부위 결합 모델에 피팅하여 결합 상수를 계산합니다. Mics cementin 방정식을 사용하여 Origin Pro와 같은 소프트웨어에서 이 작업을 수행합니다.
해석 피팅 Non-linear curve fit(비선형 곡선 피팅) 메뉴를 선택한 다음 settings function selection(설정 함수 선택) 페이지의 growth sigmoidal category(성장 시그모이드) 범주에서 hail function(우박 함수)을 선택합니다. 맞추기를 클릭하여 표시합니다. 여기에 표시된 적합 결과는 다양한 단백질 변성 조건에서 생성된 금 나노 클러스터의 시간 분해 광 방출 스펙트럼의 대표적인 결과입니다.
금 나노 클러스터가 더 높은 온도에서 더 빠르게 형성되는 것을 관찰 할 수 있습니다. 요소 변성 조건은 또한 BSA 단백질을 주형으로 사용하여 금 나노 클러스터의 직접 합성을 촉진할 수 있습니다. 약물이 적재된 HSA를 템플릿으로 사용하여 금 나노 클러스터의 형광 강도를 기반으로 한 빠른 형광 측정 약물 스크리닝의 일반적인 결과는 다음과 같습니다.
형광 강도가 높을수록 HSA에 대한 약물 분자의 결합 강도가 약해집니다. 이러한 스펙트럼은 이부프로펜이 적재된 HSA 내부의 형광 금 나노 클러스터의 형성 속도에 대한 약물 로딩 농도의 영향을 보여줍니다. 약물 농도가 높을수록 여기에 표시된 결과 금 나노 클러스터의 형광 신호가 낮아지는 것은 단백질 약물 결합 상수 결정의 대표적인 결과입니다.
MICU 시멘트틴 방정식을 사용하여 다양한 농도의 이부프로펜 약물이 사전 로드된 HSA 템플릿에서 합성된 금 나노 클러스터의 상대 형광 강도를 피팅하여 계산됩니다. 이 기술을 마스터하면 적절하게 수행되면 여러 약물 스크리닝을 위해 30분 안에 완료할 수 있습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 이제 고삐를 합성하고, 약물이 적재된 단백질에서 나노 클러스터로 이동하고, 생성된 금 나노 클러스터에서 방출되는 형광 신호로 검출할 수 있는 표적 단백질에 대한 약물의 결합 친화도를 결정하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.
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이 기사는 약물 로드된 단백질 템플릿 내에서 형광 금 나노클러스터(Au NCs)의 현장 합성을 활용하는 신규 약물 스크리닝 방법을 제시합니다. 이 접근법은 가시광선 형광을 통해 표적 단백질에 대한 약물 결합 친화성을 결정할 수 있게 하여, 스크리닝 과정을 단순화합니다.
This method enables rapid, label-free assessment of small molecule binding to target proteins using fluorescence readout from in situ synthesized gold nanoclusters. It supports early-stage target validation by providing quantitative, reproducible binding affinity data without sophisticated instrumentation. The approach improves screening throughput and reduces mechanistic ambiguity in lead identification workflows.
The method fits within early discovery workflows, supporting lead identification by delivering binding affinity measurements that precede functional assays and medicinal chemistry optimization.