Name: 약물 단백질 상호 작용의 글로벌 검증을 위한 바이오센서 기반 고처리량 바이오패닝 및 생물정보학 분석 전략 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-12-01T14:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 31 s
Description: 배우세요 QCM 바이오센서 기반 고처리량 바이오패닝과 생물정보학 분석을 활용한 약물-단백질 상호작용 검증 방법. 이 전략은 Irinotecan 및 Oseltamivir 같은 약물의 결합 부위를 효과적으로 식별하여 치료제 개발에 활용됩니다.

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저자는 하야시 유지로 박사와 이시카와 하야토 박사에게 오셀타미비르를 제공한 것에 대해 감사하고, 이마코프스키 박사는 독립형 유물 프로그램을 제공해 주셔서 감사합니다. 저자는 또한 QCM 실험의 기술 적 지원에 대한 테츠야 카와고에 인정. 이 작품은 JSPS KAKENHI 그랜트 번호 17K01363 (Y.T.)에 의해 부분적으로 지원되었다.
데이터 가용성 문
독립형 유물 프로그램 및 약물에 대한 친화성 선택 펩티드의 서열 데이터뿐만 아니라 이 논문에 사용된 프로테오메 데이터베이스의 단백질 서열은 요청 시 이 저자로부터 구할 수 있다(tkksg@rs.noda.tus.ac.jp).

참고: 다음은 QCM 바이오 센서를 사용하여 약물 인식 T7 파지를 선별하고 대장균(BLT5615) 감염을 통해 선별된 파지를 회수하는 단계입니다. 자가 조립단층(SAM)을 형성하는 소분자의 유도체의 합성을 위한 프로토콜과 T7 파지 표시 15-메르 무작위 펩티드 라이브러리의 시공을 위해6,7.
1. QCM 센서 칩 의 준비
<ol><li>27-MHz QCM 장치의 발진기에 세라믹 센서 칩을 부착하고 소분자 고정 전에 공기 단계에서 본질적인 주파수(Hz)를 기록합니다.</li>
	<li>칩을 분리하고 피펫을 사용하여 센서 칩의 금 전극에 SAM을 형성하는 작은 분자 유도체의 용액(70% 에탄올에서 1mM)의 20 μL을 떨어뜨립니다. 주의: 금 전극(Au, 0.1mm 두께, 2.5mm i.d., 4.9 mm2)이위치한 센서 칩 크리스탈은 매우 얇고 쉽게 균열될 수 있습니다(SiO2,0.06mm 두께, 9mm i.d.). 따라서 파이펫을 조심스럽게 피펫하십시오.</li>
	<li>모이스텐 티슈가 있는 페트리 접시에 실온(약 20°C)에서 1시간 동안 방치하고 실내 조명으로부터 보호합니다.</li>
	<li>초순수로 전극 표면을 부드럽게 씻으십시오. 그런 다음 주사기 나 공기 먼지로 공기를 불어 물 방울을 제거합니다.</li>
	<li>QCM 장치에 대한 센서 칩을 설정하고 고정화된 소분자의 양을 측정하기 위해 공기 상에서 주파수의 감소를 기록한다. 참고: 성공적인 소분자 고정(1Hz 고정 30pg)에 대해 적어도 100Hz의 내재 주파수가 필요합니다.</li>
</ol>2. QCM 바이오 센서를 이용한 T7 파지 라이브러리의 바이오패닝(도 1)
<ol><li>QCM 바이오센서에 전용 자기 교반기로 큐벳을 설정하고 반응 버퍼(10m Tris-HCl, 200mM NaCl, pH 7-8)를 커벳에 부어 넣습니다.</li>
	<li>QCM 센서 칩을 발진기에 부착하고 발진기 의 팔을 아래로 당겨 칩을 1000 rpm에 교반되는 버퍼에 담급십시오.</li>
	<li>개인용 컴퓨터(PC)에서 QCM 주파수를 모니터링하고 센서그램이 주파수 드리프트의 약 3Hz/분으로 평형화될 때까지 기다립니다.</li>
	<li>T7 파지 라이브러리(1-2 ×10 pfu/mL)의 8μL을 큐벳에 주입하고(최종 농도: 1-2 × 107 pfu/mL)를 센서의 주입 지점을 표시합니다.</li>
	<li>10분 동안 금 전극 표면에 고정된 작은 분자에 T7 파지의 결합으로 인한 주파수 감소를 모니터링한다.</li>
	<li>QCM 주파수 모니터를 중지하고, 발진기에서 센서 칩을 빼내고, 공기를 불어 넣거나 물티슈로 굴절하여 버퍼를 제거합니다.</li>
	<li>센서 칩을 습한 페트리 접시에 넣고 대장균(BLT5615)의 서스펜션의 20 μL(OD600 = 0.5-1.0에서 37°C에서 흔들어진 후 1mMM)의 호스트 셀을 금 전극에 로그 단계에서 놓는다. </li>
	<li>접시 뚜껑을 닫고 알루미늄 호일로 덮어 빛을 차단합니다.</li>
	<li>결합된 T7 파지의 회수를 향상시키기 위해 96웰 마이크로플레이트 믹서(1000-1500 rpm)에서 37°C에서 30분 동안 접시를 배양한다.</li>
	<li>용액의 20 μL을 복구하고 LB 매체의 200 μL로 일시 중단합니다. 참고: 이 단계에서 얻은 샘플은 1주일 까지 4°C로 보존될 수 있다.</li>
	<li>제조업체의 지침8,9에기술된 일반적인 절차에 따라 플라크 격리 및 DNA 염기서열에 대한 파지 용액의 희석 시리즈를 준비한다.</li>
	<li>1% 나트륨 도데킬 황산염 용액에 담근 면봉으로 금 전극 표면을 닦아냅니다.</li>
	<li>금표면을 세척병의 초순수물로 씻은 다음 주사기 나 공기 먼지로 공기를 불어 물 방울을 제거합니다.</li>
	<li>피라냐 용액 5 μL을 떨어뜨리고(Conc. H2SO4: 30% H2O2 = 3:1) 금 표면에 5분 간 둡니다.</li>
	<li>금 표면을 물로 다시 씻은 다음 공기를 불어 넣거나 물티슈로 굴려 말리십시오.</li>
	<li>2.14 및 2.15 단계를 반복합니다. 주의: 사용 직전에 피라냐 솔루션을 준비하십시오. 매우 강한 산이기 때문에 이 액체를 신중하게 사용하십시오. 5분 이상 트리트먼트를 통해 센서 칩이 침식됩니다.</li>
</ol>3. 수용체 리간드 접촉 (RELIC) 프로그램 제품군을 이용한 생물 정보학 분석(그림 2)10,11
<ol><li>MS Windows 운영 체제가 있는 PC에서 독립 실행형 RELIC 프로그램의 압축을 해제합니다.</li>
	<li>약물을 사용하여 선택된 15-메르 펩티드친의 아미노산 서열을 정렬하거나 각 텍스트 형식 파일(name.txt)에서 비스크린 부모 라이브러리에서 무작위로 선택된다.</li>
	<li>FASTA 형식으로 각 텍스트 파일에 단일 또는 다중 단백질의 아미노산 서열을 입력하거나 모든 단백질 데이터베이스(예: UniProt(http://www.uniprot.org/) 또는 DrugBank(https://www.drugbank.ca/)에서 FASTA 형식으로 데이터베이스 텍스트 파일을 다운로드합니다.</li>
	<li>각 RELIC 프로그램을 실행하는 데 필요한 폴더에 텍스트 파일(및 HETEROalign용 PDB 파일)을 배치합니다.</li>
	<li>독립 폴더에서 AADIV, 정보, MOTIF, MATCH, HETEROalign, FASTAcon 및 FASTAskan에 대한 실행 파일(프로그램.exe)을 클릭하여 FTN95의 개인 버전을 엽니다.</li>
	<li>각 프로그램을 실행하고 필요한 텍스트 형식 파일을 얻기 위해 명령 메시지에 확장(이름.txt)과 함께 적절한 파일 이름을 입력합니다.</li>
	<li>결과 텍스트 파일을 스프레드시트 소프트웨어(예: Excel)로 내보내 BLOSUM62(MATCH, HETEROalign)를 사용하여 계산된 정보 콘텐츠(INFO) 또는 누적 유사성 점수의 플롯을 생성합니다. 참고: 원래 RELIC 서버(http://relic.bio.anl.gov)는 더 이상 사용할 수 없으며 Windows 플랫폼이 있는 PC에서 작동하는 일부 독립 실행형 RELIC 프로그램은 해당 작성자(tkksg@rs.noda.tus.ac.jp)로부터 얻을 수 있습니다.</li>
</ol>

<ol><li>Santos, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comprehensive+map+of+molecular+drug+targets%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Reviews+Drug+Discovery%22%5BJournal%5D)">A comprehensive map of molecular drug targets.</a> Nature Reviews Drug Discovery. 16 (1), 19-34 (2017).</li>
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<li>Takakusagi, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multimodal+biopanning+of+T7+phage-displayed+peptides+reveals+angiomotin+as+a+potential+receptor+of+the+anti-angiogenic+macrolide+Roxithromycin%5BTitle%5D)+AND+%22European+Journal+of+Medicinal+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Multimodal biopanning of T7 phage-displayed peptides reveals angiomotin as a potential receptor of the anti-angiogenic macrolide Roxithromycin.</a> European Journal of Medicinal Chemistry. 90, 809-821 (2015).</li>
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</ol>

저자는 공개 할 이해 상충이 없습니다.

여기서, DNA 인식 펩티드의 QCM 바이오센서 계 바이오패닝에 대한 전략이 제시되었으며, 이어서 확인된 펩티드를 이용한 약물 단백질 상호 작용을 검증하기 위한 생물정보학 분석이 제시되었다. 바이오센서의 금 전극에 고정을 위한 소분자 유도체의 설계는 중요한 단계이며, 도입된 링커는 약물을 인식하는 펩티드의 결합 및 수집을 방해할 수 있기 때문에. 이를 방지하기 위해 도입된 링커의 상이한 위치를 가진 파생상품은23을준비한다. 대안적으로, 소수성 소분자를 고정하기 위해 센서 칩은 10cm 페트리 접시에 벌크 워터에 침지되고, 소분자(디메틸 설프리산화물의 10mM MM 용액)의 20 μL 용액을 바이오 센서의 금 전극에 떨어뜨리고, 표면을 덮고, 5분 동안 인큐베이팅된다. 이것은 biopanning 도중 적어도 10 분 동안 개최되는 작은 분자의 하위 백 헤르츠 본질적인 주파수의 보존을 허용합니다. 실제로, 이러한 고정화를 이용하여, Osel 친화성 선택 펩타이드는NA(그림 3)에서Osel 결합 부위를 명확하게 강조했다.
여기에 펩티드 라이브러리를 준비하는 데 사용되는 T7 파지는 표준 아미노산 20개 모두에 대해 32코동을 인코딩하고 2스톱 코돈(UAA, UGA)의 출현을 억압하는 NNK15 카세트를 사용하여 유전자 조작되어 UAG(그림1)6,7개만나타난다. 이것은 15-mer 전체 길이 펩티드를 표시하고 라이브러리의 다양성을 증가시키는 데 중요합니다. T7 파지 디스플레이 시스템에는 기술 디스플레이제한이 10 7~109 T7 파지입니다. 그러나, 15-메르 펩티드 라이브러리의 다양성은 이론적으로 2015 (3.27 × 1019);; 따라서 완전한 라이브러리 구성에는 사용할 수 없습니다. 그럼에도 불구하고, 보존모티프의 유사성 검색 또는 채굴은 라이브러리에서 펩타이드의 제한된 다양성에도 불구하고 단백질의 약물 결합 부위를 포함하는 아미노산의 검출을 가능하게 한다. 또한, 3-5 아미노산은 라이브러리 펩티드 내에서 뻗어 있다(외관 속도는 1/203 과 1/205사이이며, 이는 T7 파지 디스플레이 시스템을 사용하여 실현될 수 있음) 소분자 약물의 인식에 관여한다; 따라서, 표적 단백질의 약물 결합 부위를 구성하는 15-메르 아미노산 서열과 펩티드 서열의 100% 일치가 필요하지 않다. 실제로, 약 30개의 친화성 선택 펩타이드는 시험된 각 약물에 대한 표적 단백질의 결합 부위를 성공적으로강조했다(도 4). 따라서, 사용되는 부모 T7 파지 라이브러리의 다양성(1.7 × 107 pfu/mL)은 약물 결합 부위를 추론적으로 재구성하는 데 사용될 수 있다.
전형적으로, 3-5 T7 파지의 사본은 약물 인식 아미노산을 품고 있는 15-mer 아미노산 서열의 것과 동일한 서열을 표시하여 임의로 격리된 16개의 플라크 내에서 나타났으며, 이는 우리의 프로토콜에 따른 친화성 선택의 성공을 나타냅니다. 이는 DNA의 시퀀싱을 이용하여 이후에 확인된 96개의 플라크(마이크로플레이트 포맷과 연관된 수)에서 18-30개의 상이한 약물 인식 펩티드 서열이 수집되고 해당 아미노산 서열을 획득한다는 것을 나타낸다. 본 전략에서, T7 파지 라이브러리의 8μL을 8mL 버퍼(라이브러리의 1000배 희석)를 포함하는 큐벳에 주입하는 것은 T7 파지의 비특이적 결합을 감소시키는 데 적합하다. 선호도 선택 펩티드의 다양성을 높이기 위해, 1주기 선택을 여러 번 반복하고 스크리닝당 16 또는 32개의 플라크 절연을 사용하여 한 번에 단일 솔루션으로부터 격리보다 더 효과적인 것으로 판명되었다. 예를 들어, 약 30개의 상시 시퀀싱 친화성 선택 펩티드를 효과적으로 수집하기 위해, 3-6세트의 1주기 선택이 수행되었고, 각각의 실험에서 16 또는 32개의 플라크가 격리되었다. 모든 16 또는 32 T7 파지 플라크에서 동일한 서열의 모양은 배경의 우발적 인 검출을 표시하거나 이월로 오염 될 수 있습니다. 대조적으로, 15-mer 길이보다 더 짧은 펩타이드를 가진 많은 T7 파지의 동일한 서열 또는 외관을 가진 T7 파지의 부재는 인구에서 T7 파지가 특별히 높은 확률로 나타났다는 것을 나타낸다. 이러한 경우에도 QCM 주파수 감소가 동일한 정도로 발생함에 따라, 펩티드의 아미노산 서열의 생물정보학 분석이 선행된 격리된 T7 파지의 DNA를 시퀀싱하여 선택의 성공을 종합적으로 평가해야 한다. 더욱이, 종래의 T7 파지 디스플레이 프로토콜과 달리, T7 파지의 변형과 수가 작고 증폭 및 선택단계(23)를반복한 후에도 집중되지 않기 때문에 반복라운드선택이 덜 효과적이다.
중요한 것은, 이 방법은 인간, 병원성 바이러스 및 식물의 프로테옴에 있는 작은 분자 결합 사이트의 마이닝에 적용됩니다. 흥미롭게도, T7 파지 캡시드에 펩티드의 아마도 구조화되지 않은 짧은 디스플레이 길이는 작은 분자로 도킹하는 동안 단백질의 펩티드의 분자 역학을 모방 할 수 있습니다; 이는 동적바인딩(24)을반영할 수 있습니다. 종래의 방법의 기술적 한계를 넘어, 소분자를 위한 동일한 프로토콜에 적용되는 이 전략은 약물 성 프로테오메를 확장할 뿐만 아니라 약물 단백질 상호 작용 분석에 관하여 더 세분성을 제공할 수 있다.
이 방법의 특정 기술적 한계를 고려해야 합니다. 유기 합성은 바이오 센서 칩의 금 전극 표면에 작은 분자 고정에 필요합니다. 유기 화학의 비 전문가의 경우 일부 고정 시약은 결합을 통해 소분자를 기계적으로 수정할 수 있습니다. 더욱이, 펩티드의 특정 넌센스 부분은 거짓 긍정으로 약물 도킹에 관련되지 않은 단백질의 일부를 검출하는 결과를 초래할 수 있다. 이는 T7 파지의 복사본이 생성될 때 다른 표준 아미노산보다 더 많은 코돈에 의해 인코딩되는 류신 또는 발린 잔류물이 풍부한 베타 시트 또는 류신이 풍부한 도메인에 경험적으로 대응한다. 라이브러리 펩티드 길이를 제어하면 거짓 긍정의 발생을 제어할 수 있습니다. 대조적으로, X선 결정학 또는 NMR 분석을 사용하여 입증된 바와 같이 도킹에 관여하는 약물 결합 부위의 아미노산 잔류물이 검출되지 않는 경우가 있을 수 있다. 이는 더 많은 수의 약물 인식 펩티드를 수집하거나 금 전극상에 작은 분자의 고정 방향을 변경함으로써 해결될 수 있다.
약물 사용의 주요 및 이차 효과와 관련된 많은 약물 단백질 상호 작용은 아직 프로테오메에서 확인되지 않을 수 있습니다. 또한 약물 흡수, 분포, 신진 대사, 배설 및 독성을 담당하는 효소 및 수송기도 여전히 확인되지 않을 수 있습니다. 단백질 결합은 약물의 생체 활성에 항상 책임이 있는 것은 아닙니다. 따라서, 생물학적 애사에서 다른 정보의 조합은 약물의 주요 및 부작용에 대한 책임 필수 약물 표적의 식별을 향상시킬 것이다. 이 간결한 기술의 추가 적응은 작은 분자 약의 넓은 범위의 단백질 결합 사이트의 채굴을 위한 실용성과 처리량을 증가시킬 것입니다. 본 원에 제시된 방법은 관련 분야에서 기초 연구를 수행할 뿐만 아니라 임상 사용시 약물의 치료 효능 또는 기타 생물학적 효과에 기초한 분자 메커니즘을 명확히 하는 데 크게 기여할 것이다.

약물 결합 표적의 식별은 질병의 분자 메커니즘을 이해하는 것 뿐만 아니라 약물 개발에 필수적입니다. 특히, 수용체 및 효소 단백질은 생리활성 소분자1의가장 중요한 분자 표적이다. 친화성 포획은 약물 결합 단백질2,단백질의 낮은 용해도 와 같은 기술적 한계를 식별하기 위한 잘 확립된 기술이지만, 종종 약물 표적2의유효성검사를 방해한다. 가장 중요한 것은, 고정된 작은 분자는 도킹에 필요한 자유의 정도를 잃고 더 큰 표적 단백질에 내부적으로 위치한 결합 부위에 접근할 수 없을 지도 모릅니다. 더욱이, 단백질 오접기, 공동 결정화 조건을 분석할 수 없음, 분자 크기로 인한 제한은 종종 X 선 결정학, 핵 자기 공명(NMR) 및 약물 단백질 상호 작용을 연구하기 위한 기타 실험 분석의 사용을 방해합니다.
T7 파지 디스플레이 바이오패닝의 사용은 소분자 미끼3에대한 단백질에 대한 결합 부위를 결정하는 효율적인 방법입니다. 특히, 합성 DNA를 다중 복제 부위에 삽입하여 생성할 수 있는 T7 파지 표시 랜덤 펩티드 라이브러리가 효과적이다. 단백질을 표시하는 T7 파지 라이브러리에 비해, 짧은 펩타이드는 물리적 제한 없이 T7 파지 캡시드에 쉽게 표시되도록 설계될 수 있으며, 이는 고체지지체 2에고정된 소분자 약물과 sterically 접촉할 수 있다. 더욱이, T7 파지 디스플레이 바이오패닝 플랫폼에 석영 결정 마이크로밸런스(QCM) 바이오센서를 도입하여 QCM 주파수4,5의감소를 모니터링함으로써 약물과의 짧은 펩타이드의 약하지만 구체적인 상호작용을 식별할 수 있다. 상기 바운드 T7 파지는 숙주 대장균(BLT5615)을 감염시킴으로써 직접 회수되고, 친화성 선택펩타이드 항만을 인코딩하는 영역의 DNA 서열이 약물 인식 짧은 세그먼트를 결정한다. 펩티드 집단의 아미노산 서열의 후속 분석은 약물 인식에 관한 정보를 제공한다. 실리코쌍으로 구조된 아미노산 서열의 정렬은 선택된 프로테오메 내에서 약물의 생물학적 표적에 관한 정보를 얻기 위해 사용될 수 있다. 약물에 대한 친화력을 가진 단백질 단편의 이러한 높은 처리량 식별은 도자기 파편으로부터 고대 유물을 재구성하는 것과 유사한 방식으로 약물 결합 부위를 추론적으로 재구성하는 데 사용될 수 있다6. 특히, 이러한 독특한 접근법은 기존의 프로테오믹스 접근법이 실패할 때 유용할 수 있다.
여기서, 우리는 소분자의 표적 검증을 위한 T7 파지 표시 펩타이드 및 생물정보학 분석의 바이오패닝을 위한 바이오센서 기반 전략을 제시한다. 기존의 방법에 대한 기술적 한계를 넘어, 이 전략은 동일한 프로토콜에 따라 관심의 작은 분자에 대한 대상 단백질에 약물 결합 부위의 식별을 가능하게한다.

<table><tbody><tr><td>AFFINIXQN</td><td>ULVAC, Inc. (Tokyo, Japan)</td><td>QCM2008-STKIT</td><td>Windows PC에서 유리 큐벳, 교반 자석, 작동 및 분석 소프트웨어가 포함되어 있습니다.</td></tr><tr><td>AADIV</td><td>Northeastern University (Lee Makowski)</td><td>AADIV.exe</td><td>각 재조합 삽입 위치에서 20개 아미노산 각각의 발생 빈도와 해당 펩타이드 서열 세트 내 각 아미노산의 전체 위치 독립적 빈도를 계산합니다. 또한 라이브러리의 제한된 수의 무작위로 샘플링된 구성원에서 얻은 시퀀스를 기반으로 하는 통계적 샘플링 방법을 통해 디스플레이 라이브러리의 시퀀스 다양성을 대략적으로 추정합니다.</td></tr><tr><td>Ceramic Sensor Chip</td><td>ULVAC, Inc. (Tokyo, Japan)</td><td>QCMST27C</td><td>4 sensor chips/package</td></tr><tr><td>Dimethyl sulfoxide</td><td>Sigma-Aldrich (St. Louis, MO, USA)</td><td>D8418</td><td></td></tr><tr><td>Ethanol</td><td>Merck (Kenilworth, NJ, USA)</td><td>09-0850</td><td></td></tr><tr><td>FASTAcon</td><td>Northeastern University (Lee Makowski)</td><td>FASTAcon.exe</td><td>Identifies proteins from a population with short 합의 순서.</td></tr><tr><td>FASTAskan</td><td>Northeastern University (Lee Makowski)</td><td>FASTAskan.exe</td><td>펩타이드 집단과 높은 유사성을 가진 단백질을 나열합니다.</td></tr><tr>AFFINIX <td>ULVAC, Inc.(일본 도쿄)</td><td>용 이미블라이제이션 키트</td><td>QCMIMKT</td><td>SAM 시약 및 아민 커플링 시약</td></tr><tr><td>INFO</td><td>Northeastern University (Lee Makowski)</td><td>INFO.exe</td><td>특정 특성(소분자에 대한 친화력)에 대한 선택이 아닌 무작위 우연(즉, 비특이적 결합)에 의해 특정 펩타이드 서열을 관찰할 확률에 대한 수학적 측정을 제공합니다.</td></tr><tr><td>Liquid LB medium</td><td>Sigma-Aldrich (St. Louis, MO, USA)</td><td>L3522</td><td>20분 동안 오토클레이브</td></tr><tr><td>MATCH</td><td>Northeastern University (Lee Makowski)</td><td>MATCH.exe</td><td>친화성 선택 펩타이드 그룹과 상당한 유사성을 나타내는 특정 단백질 내의 아미노산 잔기 스트레치를 식별합니다. BLOSUM62짧은 윈도우(5&ndash; 6 아미노산 길이).</td></tr><tr><td>MOTIF1</td><td>Northeastern University (Lee Makowski)</td><td>MOTIF1.exe</td><td>펩타이드 집단 내에서 3개의 연속 아미노산 서열 모티프를 검색합니다.</td></tr><tr><td>MOTIF2</td><td>Northeastern University (Lee Makowski)</td><td>MOTIF2.exe</td><td>세 가지 아미노산의 패턴을 검색하고 보존적인 아미노산 치환은 허용하지 않지만 동일한 갭 길이는 허용합니다.</td></tr><tr><td>NaCl</td><td>Merck (Kenilworth, NJ, USA)</td><td>S3014</td><td></td></tr><tr><td>Receptor ligand contacts (RELIC)</td><td>Argonne National Laboratory (Lemont, IL, USA)</td><td>https://www.relic.anl.gov</td><td>현재 사용할 수 없음 (Stand-alone program can used from correspondence author upon request)</td></tr><tr><td>Tris</td><td>Merck (Kenilworth, NJ, USA)</td><td>252859</td><td></td></tr></tbody></table>

약물 단백질 상호 작용의 글로벌 검증을 위한 바이오센서 기반 고처리량 바이오패닝 및 생물정보학 분석 전략

Biosensor-based High Throughput Biopanning and Bioinformatics Analysis Strategy for the Global Validation of Drug-protein Interactions

수용체와 효소 단백질은 생리 활성 소분자의 결합 표적역할을 하는 중요한 생체 분자입니다. 따라서 약물 단백질 상호 작용의 신속하고 글로벌한 검증은 치료 효능의 근본적인 분자 메커니즘을 이해하는 것뿐만 아니라 임상 사용을 위한 흡착, 분포, 대사, 배설 및 독성(ADMET)과 같은 약물 특성을 평가하기도 매우 바람직하다. 여기서, 우리는 쉽게 파지 캡시드에 표시 할 수있는 T7 파지 표시 짧은 펩타이드의 바이오 패닝에 대한 바이오 센서 기반의 높은 처리량 전략을 제시한다. 짧은 세그먼트를 포함하는 펩티드의 아미노산 서열의 후속 분석은 수용체 리간드 접촉(RELIC) 제품군에서 생물정보학 프로그램을 이용한 약물 결합 부위의 "깨진 유물"로, 또한 도시된다. 이 방법을 임상적으로 승인된 약물, 항종양 irinotecan 및 항독감 oseltamivir에 적용함으로써, 약물 인식 펩티드 서열을 수집하고 표적 단백질의 약물 결합 부위를 강조하기 위한 상세한 과정이 본 논문에서 설명된다. 본명에 기재된 전략은 관심있는 임의의 작은 분자에 적용될 수 있다.

임상적으로 승인된 2개의 약에 대한 대표적인 결과는 도 3에도시된다. 이리노테칸(도3A)은첨단 대장암 및 비소세포 폐암 치료에 사용되는 천연 캄토테신의 수용성 프로약으로, 간에서 SN-38로 전환되어암세포에서 12개의토포아솜라제를 억제한다. 더욱이, 이 화합물은 직접 아세틸콜린테라아제 (AChE)13,14를억제한다. 이 전략을 통해 Iri를 SAM으로 인식한 29개의 펩타이드는 QCM 바이오센서 기반 1주기 바이오패닝 서브셋에 의해 확인되었다. 후속 29 펩티드와 AChE의 쌍방향 정렬은 Y121, Q225, F290, E327, H440 및 Y442에 대한 최대 점수를 산출하고 3차원 구조의 부분을 강조했다. 이러한 아미노산 잔류물은 AChE의 Iri 결합 부위를 구성하는 것과 일치했습니다. 펩타이드의 동일한 하위 집합은 성공적으로 E99, L100, L252, L305, I387 및 V474를 카복틸레스트라이스트(CE)의 촉매 트라이어드(S221, E353 및 H467) 부근에서 확인하여, 이러한 아미노산이15년동안 에스테르리 인식에 대한 에스테르리(ester)를 형성한다는 것을 나타낸다. 촉매 부위의 이러한 아미노산 잔기는 효소 반응이 원활하게 진행되고 일반적인 실험 조건 하에서 정전기 복합체를 안정적으로 형성하지 않기 때문에 기존의 X선 결정학 또는 NMR 분석을 사용하여 직접 식별할 수 없다. 따라서, 특정 약물에 대한 대사 반응 중에 효소로 형성될 가능성이 있는 중간 복합체를 포함하여 다중 단백질의 약물 결합 부위의 결합적 검출은, 1개의 약물에 대해 결정된 친화성 선택 펩티드를 이용하여 가능하다.
도 3B는 오셀타미비르(Oseltamivir)에 대해 수득된 다른 결과를 나타내며, 이는 인플루엔자바이러스(16)의뉴라미니다아제(NA)를 억제하는 오셀타미비르 카박스틸레이트로 활성화된다. QCM 센서 칩 금 전극 표면을 덮는 Osel을 인식한 펩타이드 27개에서는 NA16에서Osel 결합 부위를 성공적으로 검출했다. 이 결합 부위는 Osel과 도킹하는 동안 동적 움직임을 겪을 수 있는 비정형 펩타이드 루프로 구성됩니다. T7 파지 캡시드의 Osel 인식 펩타이드는 QCM 센서 칩의 금 전극 표면에 고정된 오셀에 결합할 때 이 동적 도킹을 모방할 수 있습니다. 신경 정신과 부작용 (NPOEs) 인플루엔자를 가진 젊은 환자에서 확인 되었습니다., 환자에 미치는 영향은 아마도 약물 보다는 질병 자체와 관련 된. 연구 결과에 따르면 Osel은 혈액-뇌 장벽(BBB) 17에서 다약물 내성(MDR) 단백질을 통해 설치류의 중추 신경계(CNS)에서 활발히 수출되고 있음을입증하였다. 실제로, 이 MDR의 클래스의 단백질 중 하나는 높은 점수를 보였다 (5% 밖으로 4,396 DrugBank에서 1.0 단백질 데이터베이스18),다른 수송기 이외에, 신경 전달 물질 관련 효소, 그리고 수용 체, 우리의 연구에서. Osel의 부작용의 출현과 관련하여 이러한 단백질의 약리학적 중요성이 조사되고 있습니다.
지금까지 표적 단백질에 대한 단일 및 다중 작은 분자 결합 부위는 6개의 소분자 약물에 대해 성공적으로 확인되었으며 우리의전략(그림 4)을사용하고 있다. Brz2001 및 roxithromycin (RXM)의 경우, 표적 단백질에 대한 동일한 약물 결합 부위는 펩티드의 상이한 풀을 사용하여 확인되었으며, 숫자와 아미노산 서열은 완전히7,19로변화했다. 더욱이, Iri, RXM 및 Osel을 위해 얻은 단일 펩타이드 풀은 Iri를 위한 AChE 및CE(도 3A)20,혈관모틴 및 CYP3A4와 같은 각 약물에 대한 다양한 단백질에 대한 다중 결합 부위의 식별을 주도했으며, RXM19,21,NA 및 MDR 관련 단백질을 위한 것이다. 항종양 화합물 독소루비신(FANCF) (FANCF)(22)및 항 혈관유발 거형 대식RXM(angiomotin)19에대해 알려지지 않은 분자 표적을 확인하였다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61873/61873fig1v2.jpg"> 도 1: T7 파지 표시 펩티드 라이브러리의 QCM 바이오 센서 기반 바이오패닝의 회로도 표현. 임의의 펩티드를 표시하는 T7 파지 라이브러리는 QCM 바이오센서 칩이 침지되고 주파수가 안정화되는 버퍼(아래 교반)를 포함하는 큐벳에 주입된다. 센서 칩의 금 전극 표면에 고정된 작은 분자에 T7 파지의 결합으로 인한 주파수 감소를 모니터링한 후, 센서 칩은 발진기에서 분리된다. 결합된 T7 파지에서 DNA는 호스트 대장균 (BLT5615) 감염 후에 직접 복구됩니다. 결과 T7 파지는 플라크 형성을 통해 격리되고, 마지막으로, T7 파지 캡시드상에 표시되는 약물 친화성 선택 펩티드의 아미노산 서열은 일반적인 파지 표시 방법에 따라 결정된다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61873/61873fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61873/61873fig2v2.jpg"> 도 2:약물선택 펩티드와 단일 또는 다중 단백질 간의 서열 비교의 정량적 평가의 회로도 표현. 약물 선택 펩티드 서열은 각각 단일 및 다중 단백질의 1차 아미노산 서열과 정렬되며, 각 3-5 아미노산 세트에서의 유사성은 수정된 BLOSUM62 매트릭스에 따라 쌍방향으로 정렬을 통해 누적적으로 득점된다. 결과 플롯 또는 다이어그램은 단백질에 대한 잠재적약물 결합 부위를 구성하는 잔류물 또는 부분을 나타낸다. 적절한 RELIC 프로그램을 사용하는 추가 분석은 3차원 구조(PDB 파일을 사용할 수 있는 경우)에 대한 결합 부위를 강조하거나 결합 대상인 전체 단백질의 순위를 매입니다(HETEROalign 프로그램은 현재 사용할 수 없음). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61873/61873fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61873/61873fig3v2.jpg"> 그림 3:펩티드 수집 및 후속 생물 정보학 분석의 대표적인 결과. (A)이리노테칸(항종양 프로약물, 토포이소라제 I 억제제). T7 파지 상호 작용은 QCM 주파수의 감소로 10 분 동안 모니터링되었다. 바운드 된 T7 파지의 DNA는 회수 및 대응 아미노산 서열을 결정하기 위해 시퀀스되었다. 1주기 바이오파닝의 하위 집합을 사용하여 수집된 29개의 15-메르 펩타이드의 아미노산 서열은 AChE의 Iri 결합 부위를 구성하는 아미노산을 강조했다[PDB ID 1U65]. 동일한 29펩타이드를 이용한 추가 평가는 이리를 SN-38(활성 형태)으로 변환하는 간 효소인 CE의 촉매 트리아드의 인접한 아미노산 잔류물(탈 에스테르화를 위한 스캐폴드 잔류물)을 강조했다[PDB ID: 1K4Y]. 비스크린 부모 라이브러리7,19로부터 무작위로 선택된 펩티드 103의 유사성 점수는 라이브러리 바이어스를 제거하기 위해 이들 점수에서 빼고 있다. 이 수치는 엘스비어의 허락을 받아 참조 20에서 재현됩니다. (B) 오셀타미비르 (항독감 약물). 상기 27개의 펩티드는 오셀 인식 아미노산을 함유한 뉴라미니다아제(NA)(바이러스 효소)를 위한 오셀 결합 부위의 무질서한 부분을 강조했다[PDB ID: 2HT7]. 약물뱅크 1.018에서 27개의 펩타이드와 4,396개의 단백질 사이의 서열 유사성에 대한 글로벌 검증결과 NA는 중추신경계의 기능과 관련된 숙주 인간 단백질 외에도 상위 5% 범위 내에 있는 것으로 나타났다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61873/61873fig03large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61873/61873fig4v2.jpg"> 그림 4: 작은 분자의 요약, 이 전략을 사용하여 확인된 결합 표적. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61873/61873fig04large.jpg" style="font-size: 14px;" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

이 연구는 약물 펩티드 상호 작용을 식별하기위한 전략을 제시하는 것을 목표로했다. 이 전략은 석영 결정 마이크로 밸런스 (QCM) 바이오 센서에 기초한 약물 인식 짧은 펩타이드의 바이오 패닝을 포함하고, 단백질에 대한 약물 인식 및 약물 결합 부위의 음장 에 대해 얻은 정보를 정량적으로 평가하기위한 생물 정보학 분석이 뒤따릅니다.

Receptors and enzyme proteins are important biomolecules that act as binding targets for bioactive small molecules. Thus, the rapid and global validation ...

소분자 단백질 상호 작용의 규명은 약물 연구 및 개발뿐만 아니라 바이러스 DTC의 기저에 있는 병리학적 메커니즘에 대한 이해를 촉진하는 데 필수적입니다. 이 방법은 약물 인식 펩타이드의 고처리량 바이오패닝과 관심 소분자 약물에 대한 단백질의 약물 결합 부위에 대한 글로벌 검증을 용이하게 합니다. QCM 센서 칩을 준비하려면 세라믹 센서 칩을 27메가헤르츠 QCM 장치의 발진기에 부착하고 소분자 고정화 전에 공기 상태의 고유 주파수를 기록합니다.녹음 후 칩을 분리하고 70% 에탄올에 1밀리몰 소분자 유도체 용액을 20마이크로리터 방울 조심스럽게 첨가하여 센서 칩의 금 전극에 자체 조립 단층을 만듭니다. 칩을 촉촉한 티슈를 깐 페트리 접시에 넣고 실온에서 1시간 동안 빛으로부터 보호한 후 전극 표면을 초순수로 부드럽게 씻습니다. 공기를 부드럽게 주입하여 칩을 건조시키고 칩을 QCM 장치에 로드합니다.1 시간 후 공기 상태의 빈도 감소를 기록하여 고정 된 작은 분자의 양을 측정합니다. T7 Phage Library Biopanning의 경우, 전용 자기 교반기가 있는 큐벳을 분당 1000회전으로 설정된 QCM 바이오센서에 놓고 큐벳에 8ml의 반응 버퍼를 추가합니다. 버퍼가 교반되는 동안 QCM 센서 칩을 발진기에 부착하고, 발진기의 암을 누른 상태에서 칩을 버퍼에 담그고 QCM 주파수 모니터링을 시작합니다. 센서 그램이 분당 약 3헤르츠의 주파수 드리프트로 평형을 이루면 8마이크로리터의 T7 파지 라이브러리를 큐벳에 주입하고 센서에 주입 지점을 표시합니다.금 전극 표면에 고정된 작은 분자에 결합하는 T7 파지로 인한 빈도 감소를 모니터링합니다. 10분 후 QCM 주파수 모니터를 중지하고 발진기를 빠르게 들어 올려 배치에서 센서 칩을 제거하고 발진기에서 센서 칩을 분리하고 칩에서 버퍼를 제거합니다. 건조된 센서 칩을 습한 페트리 접시에 넣고 대수상 대장균 숙주 세포 20마이크로리터 방울을 금 전극에 추가합니다.접시를 섭씨 37도에서 분당 1000-1500회 회전하는 96웰 마이크로플레이트 믹서에 30분 동안 배양하고 빛으로부터 보호하여 결합된 T7 7 파지의 회수를 향상시킵니다. 배양이 끝나면 20마이크로리터의 E-coli 현탁액을 200마이크로리터의 LB 배지로 옮깁니다. 일반적인 절차에 따라 배지에서 파지 플라크를 분리하고 약물을 인코딩하는 DNA 염기서열분석을 수행하여 각 파지 캡시드에 표시된 펩타이드 염기서열을 인식합니다.센서 칩의 유지 보수 후 1% 도데실황산나트륨 용액에 적신 면봉을 사용하여 전극 표면을 청소하고 금 표면을 초순수로 세척하고 전극을 공기로 건조시킵니다. 그런 다음 전극 표면을 5마이크로리터의 갓 준비한 파라나 용액으로 5분 동안 처리한 다음 초순수 물로 세척하고 공기 건조를 두 번 합니다. RELIC을 사용하여 생물정보학 분석을 수행하려면 Windows 운영 체제가 설치된 PC에서 독립형 RELIC 프로그램의 압축을 풀고 각 텍스트 파일에서 빠른 A 형식의 약물 선택 15 mer 펩타이드 또는 단일 또는 다중 단백질의 아미노산 서열을 사용합니다.필요한 텍스트 파일을 AA-div, info, motif, match, hetero align, fast A con 또는 fast A scan 폴더에 넣습니다. 독립 폴더에서 각 실행 파일을 클릭하여 FTN 95의 개인 버전을 열고 명령줄에 적절한 파일 이름과 확장자를 입력하여 각 프로그램을 실행하고 결과 텍스트 형식 파일을 얻습니다. 얻은 결과 텍스트 형식 파일이 여기에 표시됩니다.그런 다음 결과 텍스트 파일을 스프레드시트로 내보내 약 62의 타격을 사용하여 계산된 정보 콘텐츠 또는 누적 유사성 점수의 플롯을 생성합니다. 이 전략을 사용하여 6개의 소분자 약물에 대해 표적 단백질의 단일 및 다중 소분자 결합 부위를 성공적으로 식별했습니다. 예를 들어, 임상적으로 승인된 약물 이리노테칸을 자가 조립 단층으로 인식하는 29개의 펩타이드는 QCM 바이오센서 기반 1주기 바이오패닝에 의해 식별되었으며, 이후 29개의 펩타이드와 아세틸콜린에스테라제의 쌍별 정렬은 이리노테칸 결합 부위를 구성하는 것과 일치하는 특정 아미노산 잔기에 대한 최대 점수를 산출했습니다.이와 동일한 펩타이드 하위 집합은 카르복실에스테라제의 촉매 삼합체 부근에서도 성공적으로 확인되었으며, 이는 이러한 아미노산이 탈에스테르화 동안 이리노테칸 인식을 위한 발판을 형성한다는 것을 나타냅니다. QCM 센서 칩 금 전극 표면을 덮고 있는 독감 치료제 오셀타미비르를 인식하는 27개의 펩타이드는 뉴라미니다아제에서 오셀타미비르 결합 부위를 성공적으로 검출했습니다. 이 결합 부위는 구조화되지 않은 펩타이드 루프로 구성되며, 오셀타미비르와 도킹하는 동안 잠재적으로 동적 움직임을 겪을 수 있습니다.약물, 지역, 화학 물질, 재조합 박테리오파지 및 박테리아는 생물학적 영구차이므로 배양 이득 프로토콜에 따라 처리해야 합니다. 안전을 위해 항상 장갑, 고글, 실험복을 착용하는 것을 잊지 마십시오. 이 절차를 통해 다양한 약물에 대한 표적 단백질을 인간, 병리학적 바이러스, 심지어 식물에서 전 세계적으로 검증하여 관심 약물의 분자 메커니즘과 잠재적 치료 효능을 이해할 수 있습니다.

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Research

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Bioengineering

생명공학

이 비디오는 마이크로 패턴 표면의 사용에 의해 단백질 단백질 상호 작용의 후속 분석 실험을 보여줍니다. 접근 방식은 살아있는 세포의 단백질 상호 작용을 감지하는 가능성을 제공하며 양적 정보를 추출 가능성이 높은 처리 기능을 결합한 제품입니다.

마이크로 패턴의 표면에 단백질 - 단백질 상호 작용에 - 생체내 감지

우리는 TRUE와 FALSE 단백질 단백질 상호 작용을 구별하기 이전에 도입 된 QUICK (최저과 결합하여 정량 Immunoprecipitation) 접근 방식의 변화를 제시한다. 우리 접근 방식은...

을 바탕으로 단백질 - 단백질 상호 작용의 확인에 프로토콜<sup&gt; 15</sup&gt; N 신진 대사 라벨링, Immunoprecipitation, 수량 질량 분석법 및 선호도 변조

이 동영상은 T7 파지 표시 펩타이드 라이브러리의 QCM 바이오센서 기반 바이오패닝을 사용하여 단백질-약물 상호작용을 연구하는 방법을 보여줍니다. QCM 바이오센서에 특정 펩타이드를 표시하는 파지의 바이오패닝을 통해 친화성이 높은 펩타이드를 특이적으로 분리한 다음 아미노산 염기서열분석을 수행하여 표적 단백질의 특정 상호 작용 부위를 식별할 수 있습니다.

Quartz-Crystal Microbalance 바이오센서 기반 바이오패닝으로 단백질-약물 상호작용 연구

여기에 프로토콜은 바이오 층 간섭과 단백질 - 단백질 상호 작용의 운동 분석을 설명합니다. 셀룰러 에너지 대사에 관여 F 형 ATP 합성 효소는, 세균에서의 ε 서브 유닛에 의해 억제 될 수있다. 우리는 ε의 억제 C-말단 도메인과 촉매 복합체의 상호 작용을 연구하는 바이오 층 간섭을 채택했다.

단백질 - 단백질 상호 작용 및 알로 스테 릭 리간드 효과의 속도론을 측정하는 바이오 층 간섭

거의 전체 (S)를 포함하는 단백질 마이크로 어레이를 사용하여 cerevisiae의 프로테옴은 병렬 단백질 - 단백질 상호 작용의 수천의 신속한 편견 심문 프로브된다. 이 방법은 단백질 - 소분자, 번역 후 수정 및 높은 처리량의 다른 분석을 위해 이용 될 수있다.

고밀도 기능성 단백질 마이크로 어레이를 프로빙하는 단백질 - 단백질 상호 작용을 검출하기

우리는 여기에 설명 친화력 네 일반적으로 사용되는 바이오 센서 플랫폼을 사용하여 반응 속도를 결합 항체 - 항원의 측정을위한 프로토콜.

네 개의 바이오 센서 플랫폼을 사용하여 높은 친 화성 항체 - 항원 결합 속도론의 결정

전계 효과 바이오 센싱 (FEB)은 생체 분자 상호 작용을 검출하기위한 라벨이없는 기술입니다. 결합 표적이 고정되는 그래핀 바이오센서를 통해 전류를 측정한다. FEB 기술은 Hsp90과 Cdc37 사이의 생체 분자 상호 작용을 평가하는 데 사용되었으며 두 단백질 간의 강력한 상호 작용이 검출되었습니다.

필드 이펙트 바이오센싱 기술을 이용한 분자 샤페론 Hsp90과 클라이언트 단백질 키나제 Cdc37 사이의 생체분자 상호작용 탐구

이 프로토콜은 비용 효율적인 전사체 기반 약물 스크리닝을 위해 체외 또는 체외 세포 배양에서 전사체 데이터 전처리까지의 워크플로우를 설명합니다.

비용 효율적인 전사체 기반 약물 스크리닝

이 논문에서는 스트렙타비딘 기반 생물층 간섭계(BLI) 시스템을 사용하여 DNA-단백질 상호 작용을 연구하기 위한 프로토콜에 대해 설명합니다. 상호 작용의 평형 결합 친화도(KD)를 결정하기 위해 기본 또는 고급 결합 역학을 활용하기 위한 필수 단계와 고려 사항을 간략하게 설명합니다.

스트렙타비딘 기반 생물층 간섭계를 사용한 DNA-단백질 상호작용 분석

여기에서는 화학 프로브 및 질량 분석법을 사용하여 천연 세포 및 조직에서 질병 특이적 단백질-단백질 상호 작용을 포착하고 식별할 수 있는 프로토콜을 제시합니다. 결과 상호 작용 데이터 세트는 전용 웹 기반 플랫폼을 통해 분석되어 질병과 관련된 동적 네트워크 기능 장애 및 경로 변경을 밝힙니다.

질병에서 기능 장애 단백질-단백질 상호 작용 매핑

배우세요 QCM 바이오센서 기반 고처리량 바이오패닝과 생물정보학 분석을 활용한 약물-단백질 상호작용 검증 방법. 이 전략은 Irinotecan 및 Oseltamivir 같은 약물의 결합 부위를 효과적으로 식별하여 치료제 개발에 활용됩니다.

약물 단백질 상호 작용의 글로벌 검증을 위한 바이오센서 기반 고처리량 바이오패닝 및 생물정보학 분석 전략

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