Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Bioengineering

Biosensor-gebaseerde high throughput biopanning en bioinformatica analyse strategie voor de wereldwijde validatie van drug-eiwit interacties

Published: December 1, 2020 doi: 10.3791/61873

Summary

Deze studie was gericht op het presenteren van een strategie voor het identificeren van drug-peptide interacties. De strategie omvat het biopanning van drug-herkennende korte peptiden op basis van een kwarts-kristal microbalans (QCM) biosensor, gevolgd door bioinformatica analyse voor het kwantitatief beoordelen van de informatie verkregen voor de drugherkenning en annotatie van de drug-bindende sites op eiwitten.

Abstract

Receptoren en enzymeiwitten zijn belangrijke biomoleculen die fungeren als bindende doelen voor bioactieve kleine moleculen. De snelle en wereldwijde validatie van de geneesmiddel-eiwitinteracties is dus zeer wenselijk om niet alleen de moleculaire mechanismen te begrijpen die ten grondslag liggen aan de therapeutische werkzaamheid, maar ook voor het beoordelen van geneesmiddelkenmerken, zoals adsorptie, distributie, metabolisme, excretie en toxiciteit (ADMET) voor klinisch gebruik. Hier presenteren we een biosensorgebaseerde high throughput-strategie voor het biopanning van T7 faag-weergegeven korte peptiden die gemakkelijk kunnen worden weergegeven op de phage capsid. Daaropvolgende analyse van de aminozuursequenties van peptiden die korte segmenten bevatten, als "gebroken relikwieën", van de medicijnbindende sites met behulp van bioinformaticaprogramma's in receptor ligand contact (RELIC) suite, wordt ook getoond. Door deze methode toe te passen op twee klinisch goedgekeurde geneesmiddelen, een anti-tumor irinotecan en een anti-griep oseltamivir, wordt het gedetailleerde proces voor het verzamelen van de medicijnherkenningspeptidesequenties en het benadrukken van de medicijnbindende plaatsen van de doeleiwitten in dit artikel uitgelegd. De hierin beschreven strategie kan worden toegepast voor alle kleine moleculen die van belang zijn.

Introduction

Identificatie van drugsbindende doelstellingen is van essentieel belang voor de ontwikkeling van geneesmiddelen en voor het begrijpen van de moleculaire mechanismen van ziekten. Met name receptor- en enzymeiwitten zijn de belangrijkste moleculaire doelwitten van bioactieve kleinemoleculen 1. Hoewel affinity capture een gevestigde techniek is voor het identificeren van de geneesmiddelbindende eiwitten2, belemmeren technische beperkingen, zoals een lage oplosbaarheid van eiwitten , vaak de validatie van geneesmiddeldoelen2. Het belangrijkste is dat de geïmmobiliseerde kleine moleculen de mate van vrijheid verliezen die nodig is om aan te meren en ontoegankelijk kunnen zijn voor de intern gelegen bindingsplaatsen op grotere doeleiwitten. Bovendien belemmeren eiwitmisvouwen, onvermogen om co-kristallisatieomstandigheden te analyseren en beperkingen als gevolg van moleculaire grootte vaak het gebruik van röntgenkristallografie, nucleaire magnetische resonantie (NMR) en andere dergelijke experimentele analyses voor het bestuderen van geneesmiddel-eiwitinteracties.

Het gebruik van de T7 faag display biopanning is een efficiënte manier voor het bepalen van de bindingsplaats op eiwitten voor klein molecuul aas3. In het bijzonder is een T7-faag-weergegeven willekeurige peptidebibliotheek, die kan worden geconstrueerd door synthetisch DNA in een multi-kloonplaats in te voegen, effectief. In vergelijking met de T7 faagbibliotheek met eiwitten, kunnen de korte peptiden gemakkelijk worden ontworpen om zonder fysieke beperkingen op de T7-faagkapseizen te worden weergegeven, die sterisch contact kunnen maken met elk klein molecuulgeneesmiddel dat op een vaste ondersteuning is bevestigd2. Bovendien maakt de introductie van een kwartskristal microbalans (QCM) biosensor in het T7 faag display biopanning platform het mogelijk om dergelijke zwakke maar specifieke interacties van korte peptiden met geneesmiddelen te identificeren door de vermindering van QCM-frequentie4,5te monitoren. De gebonden T7-faag wordt vervolgens direct hersteld door de gastheer Escherichia coli (BLT5615) te infecteren, en de DNA-sequentie van de regio die het door affiniteit geselecteerde peptide codeert dat medicijnherkenning korte segmenten herbergt, wordt bepaald. Latere analyse van de aminozuursequentie van de peptidepopulatie geeft informatie over medicijnherkenning. In silico pairwise uitlijning van de geredde aminozuursequenties kunnen worden gebruikt om informatie te verkrijgen over het biologische doel van het medicijn binnen een geselecteerd proteoom. Deze hoge doorvoeridentificatie van eiwitfragmenten met affiniteit voor een medicijn kan worden gebruikt om de drugsbindende plaats heuristisch te reconstrueren op een manier die vergelijkbaar is met die van het reconstrueren van een oud artefact van aardewerkscherven6. Deze unieke aanpak kan met name nuttig zijn wanneer conventionele proteomics-benaderingen mislukken.

Hier presenteren we een biosensor-gebaseerde strategie voor het biopanning van T7 faag-weergegeven peptiden en bioinformatica analyse voor de doelvalidatie van de kleine moleculen. Afgezien van technische beperkingen op conventionele methoden, maakt deze strategie de identificatie mogelijk van geneesmiddelbindende locaties op doeleiwitten voor elk klein molecuul dat volgens het identieke protocol van belang is.

Protocol

OPMERKING: Hieronder volgen de stappen voor het screenen van geneesmiddelherkenning van T7-fagen met behulp van een QCM-biosensor en het herstellen van de gescreende fagen via E. coli (BLT5615) infectie. De protocollen voor de synthese van een derivaat van een klein molecuul dat een zelfgemonteerde monolaag (SAM) vormt en voor de constructie van de T7 faag-weergegeven 15-mer willekeurige peptide bibliotheek zijn elders te vinden6,7.

1. Voorbereiding van de QCM sensorchip

  1. Bevestig een keramische sensorchip op de oscillator van een 27 MHz QCM-apparaat en noteer de intrinsieke frequentie (Hz) in de luchtfase vóór immobilisatie van kleine moleculen.
  2. Maak de chip los en laat 20 μL vallen van een oplossing (1 mM in 70% ethanol) van een klein molecuulderivaat dat SAM vormt op de gouden elektrode van de sensorchip met behulp van een pipet.
    LET OP: Het sensorchipkristal waar de gouden elektrode (Au, 0,1 mm dik, 2,5 mm i.d., 4,9 mm2)zich bevindt, is extreem dun en kan gemakkelijk barsten (SiO2,0,06 mm dik, 9 mm i.d.). Vandaar pipet zorgvuldig.
  3. Laat 1 uur bij kamertemperatuur (ongeveer 20 °C) in een Petrischaal met bevochtigd weefsel en afgeschermd van kamerverlichting.
  4. Was het elektrodeoppervlak voorzichtig met ultraprak water; verwijder vervolgens de waterdruppels door lucht te blazen met een spuit of luchtdoek.
  5. Stel de sensorchip in voor het QCM-apparaat en noteer de frequentievermindering in de luchtfase om de hoeveelheid van het kleine molecuul te meten dat is geïmmobiliseerd.
    OPMERKING: Ten minste 100 Hz intrinsieke frequentie is nodig voor succesvolle immobilisatie van kleine moleculen (1 Hz immobiliseert 30 pg).

2. Biopanning van de T7 faagbibliotheek met behulp van een QCM biosensor (Figuur 1)

  1. Plaats een cuvette met een speciale magneetroerder op de QCM biosensor en giet 8 ml van de reactiebuffer (10 mM Tris-HCl, 200 mM NaCl, pH 7-8) in de cuvette.
  2. Bevestig de QCM-sensorchip aan de oscillator en trek de arm van de oscillator naar beneden om de chip onder te dompelen in de buffer die bij 1000 tpm wordt geroerd.
  3. Begin met het bewaken van de QCM-frequentie op de personal computer (PC) en wacht tot het sensorgram in evenwicht is tot ongeveer 3 Hz/min van de frequentiedrift.
  4. Injecteer 8 μL van een T7-faagbibliotheek (1-2 ×10 10 pfu/ml) in de cuvette (eindconcentratie: 1—2 × 107 pfu/ml) en markeer het injectiepunt op de sensor.
  5. Controleer de frequentiereductie veroorzaakt door de binding van T7-fagen aan het kleine molecuul dat gedurende 10 minuten op het goudelektrodeoppervlak is geïmmobiliseerd.
  6. Stop de QCM-frequentiemonitor, maak de sensorchip los van de oscillator en verwijder de buffer door lucht te blazen en/of weg te wicken met doekjes.
  7. Doe de sensorchip in een vochtige Petrischaal en laat de 20 μL van de suspensie van E. coli (BLT5615) (OD600 = 0,5-1,0 na schudden bij 37 °C vallen door IPTG toe te voegen aan 1 mM) gastheercellen in de logfase op de gouden elektrode.
  8. Sluit het deksel van de schaal en bedek deze met aluminiumfolie om licht te blokkeren.
  9. Incubeer de schaal gedurende 30 minuten bij 37 °C op een 96-put microplate mixer (1000-1500 tpm) om het herstel van de gebonden T7-fagen te verbeteren.
  10. Recupereren van de 20 μL van de oplossing en opschorten in 200 μL LB medium.
    OPMERKING: De monsters die in deze stap worden verkregen, kunnen bij 4 °C met een week worden bewaard.
  11. Bereid een verdunningsreeks van de faagoplossing voor plaque-isolatie en DNA-sequencing volgens de algemene procedure die wordt beschreven in de instructies van de fabrikant8,9.
  12. Veeg het oppervlak van de gouden elektrode af met een wattenstaafje gedrenkt in 1% natrium dodecylsulfaatoplossing.
  13. Was het gouden oppervlak met ultrapure water uit de wasfles en verwijder vervolgens waterdruppels door lucht te blazen met een spuit of luchtdoek.
  14. Laat 5 μL piranha-oplossing (Conc. H2SO4: 30% H2O2 = 3:1) op het gouden oppervlak vallen en laat 5 minuten staan.
  15. Was het goudoppervlak opnieuw met water en droog vervolgens af door lucht te blazen en/of weg te spoelen met doekjes.
  16. Herhaal stap 2.14 en 2.15.
    LET OP: Bereid de piranha-oplossing onmiddellijk voor gebruik voor. Gebruik deze vloeistof voorzichtig, omdat het een zeer sterk zuur is. Behandeling langer dan 5 minuten erodeert de sensorchip.

3. Bioinformatica analyse met behulp van Receptor Ligand Contact (RELIC) programma suite (Figuur 2)10,11

  1. Pak het zelfstandige RELIC-programma uit op een pc met een MS Windows-besturingssysteem.
  2. Lijn de aminozuursequenties van de 15-mer peptiden affiniteit geselecteerd met behulp van het medicijn of willekeurig geselecteerd uit niet-gescreende ouderbibliotheek in elk tekstformaat bestand (naam.txt).
  3. Typ de aminozuursequentie van enkelvoudig of meervoudig eiwit(en) in elk tekstbestand met FASTA-formaat, of download de databasetekstbestanden in FASTA-formaat uit een eiwitdatabase (bijv. UniProt (http://www.uniprot.org/) of DrugBank (https://www.drugbank.ca/).
  4. Plaats de tekstbestanden (en PDB-bestanden voor HETEROalign) in de map die nodig is voor het uitvoeren van elk RELIC-programma.
  5. Klik op het uitvoerbare bestand (programma.exe) voor AADIV, INFO, MOTIF, MATCH, HETEROalign, FASTAcon en FASTAskan in de onafhankelijke map om de persoonlijke versie van FTN95 te openen.
  6. Typ de juiste bestandsnaam, samen met de extensie (naam.txt), in het opdrachtbericht om elk programma uit te voeren en het vereiste tekstformaatbestand te verkrijgen.
  7. Exporteer het resulterende tekstbestand naar een spreadsheetsoftware (bijv. Excel) om een plot met informatie-inhoud (INFO) of cumulatieve gelijkenisscores te genereren die zijn berekend met behulp van een BLOSUM62 (MATCH, HETEROalign).
    OPMERKING: De originele RELIC-server (http://relic.bio.anl.gov) is niet langer beschikbaar en sommige zelfstandige RELIC-programma's van het type die werken op pc's met een Windows-platform kunnen worden verkregen bij de betreffende auteur (tkksg@rs.noda.tus.ac.jp).

Representative Results

De representatieve resultaten voor twee klinisch goedgekeurde geneesmiddelen zijn weergegeven in figuur 3. Irinotecan(figuur 3A),een in water oplosbare prodrug van natuurlijk camptothecine die wordt gebruikt voor de behandeling van gevorderde colorectale kanker en niet-kleincellige longkanker, wordt omgezet in SN-38 in de lever, die topoisomerase I in kankercellenremt 12. Bovendien remt deze verbinding direct acetylcholinesterase (AChE)13,14. Via de strategie werden 29 peptiden geïdentificeerd die Iri herkenden als een SAM door QCM biosensor-gebaseerde biopanning subsets met één cyclus. De daaropvolgende paarsgewijze uitlijning van de 29 peptiden en AChE leverde maximale scores op voor Y121, Q225, F290, E327, H440 en Y442 en benadrukte het gedeelte in de driedimensionale structuur. Deze aminozuurresiduen kwamen overeen met die van de Iri-bindende site van AChE. Dezelfde subset van peptiden identificeerde met succes E99, L100, L252, L305, I387 en V474 in de buurt van de katalytische triade (S221, E353 en H467) in carboxylesterase (CE), wat aangeeft dat deze aminozuren een steiger vormen voor Iri-herkenning tijdens de verestering van Iri15. Dergelijke aminozuurresiduen op de katalytische plaats kunnen niet rechtstreeks worden geïdentificeerd met behulp van conventionele röntgenkristallografie of NMR-analyse, aangezien de enzymreactie soepel verloopt en het statische complex niet stabiel vormt onder algemene experimentele omstandigheden. Zo is die combinatorische detectie van geneesmiddelbindende plaatsen van meerdere eiwitten, inclusief die in de tussenliggende complexen die mogelijk zijn gevormd met enzymen tijdens metabole reacties voor een bepaald medicijn, mogelijk met behulp van de affiniteitsgeselecteerde peptiden die voor één medicijn zijn bepaald.

Figuur 3B toont de andere resultaten verkregen voor oseltamivir (Osel), een anti-griepmedicijn dat wordt geactiveerd tot oseltamivircarboxoxylaat, dat op zijn beurt de neuraminidase (NA) van het influenzavirusremt 16. De 27 peptiden die Osel herkenden die het QCM-sensorchipgouden elektrodeoppervlak bedekten, ontdekten met succes de Osel-bindingsplaats in NA16. Deze bindingsplaats bestaat uit ongestructureerde peptidelussen die mogelijk dynamische bewegingen ondergaan tijdens het docken met Osel. De Osel-herkennende peptiden op de T7 faagkapsel kunnen deze dynamische docking nabootsen wanneer ze zich binden aan de Osel die op het gouden elektrodeoppervlak van de QCM-sensorchip is bevestigd. Neuropsychiatrische bijwerkingen (NPAEs) zijn geïdentificeerd bij jonge patiënten met influenza, die effect hebben op patiënten zijn mogelijk gerelateerd aan de ziekte zelf in plaats van het medicijn. Studies hebben aangetoond dat Osel actief wordt geëxporteerd uit het centrale zenuwstelsel (CZS) van knaagdieren via multidrugresistentie (MDR) eiwit in de bloed- hersenbarrière (BBB)17. Inderdaad, een van de eiwitten van de klasse van deze MDR toonde een hoge score (top 5% van 4.396 in de DrugBank 1.0 eiwitdatabase18), naast andere transporters, neurotransmitter-gerelateerde enzymen en receptoren, in onze studie. De farmacologische betekenis van deze eiwitten met betrekking tot het verschijnen van bijwerkingen van Osel wordt onderzocht.

Tot nu toe zijn enkele en meerdere kleine molecuulbindende sites op de doeleiwitten met succes geïdentificeerd voor zes geneesmiddelen voor kleine moleculen die onze strategie gebruiken (figuur 4). Voor Brz2001 en roxithromycine (RXM) werden identieke geneesmiddelbindende plaatsen op een doeleiwit geïdentificeerd met behulp van verschillende pools van peptiden, de aantallen en aminozuursequenties waarvoor volledigvarieerde 7,19. Bovendien leidden enkelvoudige peptidepools verkregen voor Iri, RXM en Osel tot de identificatie van meerdere bindingsplaatsen op verschillende eiwitten voor elk geneesmiddel, zoals AChE en CE voor Iri (figuur 3A)20, angiomotine en CYP3A4 voor RXM19,21, en NA en MDR-geassocieerd eiwit voor Osel. Een onbekend moleculair doelwit werd geïdentificeerd voor de anti-tumorverbinding doxorubicine (FANCF)22, en het anti-angiogene macrolide antibioticum RXM (angiomotine)19.

Figure 1
Figuur 1: Schematische weergave van de QCM biosensor-gebaseerde biopanning van de T7 faag-weergegeven peptide bibliotheek. Een T7-faagbibliotheek die willekeurige peptiden weergeeft, wordt geïnjecteerd in de cuvette met de buffer (onder roeren) waar de QCM-biosensorchip wordt ondergedompeld en de frequentie wordt gestabiliseerd. Na het monitoren van de frequentiereductie als gevolg van de binding van T7-fagen aan kleine moleculen geïmmobiliseerd op het gouden elektrodeoppervlak van de sensorchip, wordt de sensorchip losgemaakt van de oscillator. DNA van de gebonden T7-faag wordt dan direct teruggevonden na een infectie met gastheer E. coli (BLT5615). De resulterende T7-fagen worden geïsoleerd via plaquevorming en ten slotte wordt de aminozuursequentie van het door affiniteit geselecteerde peptide op de T7-faagcapsid bepaald volgens de algemene faagweergavemethode. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figure 2
Figuur 2: Schematische weergave van de kwantitatieve beoordeling van de sequentievergelijking tussen door geneesmiddelen geselecteerde peptiden en enkelvoudige of meervoudige eiwitten. Door geneesmiddelen geselecteerde peptidesequenties zijn respectievelijk afgestemd op de primaire aminozuursequenties van enkele en meerdere eiwitten, en de gelijkenis in elke 3-5 aminozuursets wordt cumulatief gescoord via paarsgewijze uitlijning volgens een gemodificeerde BLOSUM62-matrix. Het resulterende plot of diagram geeft de residuen of porties aan die een potentiële medicijnbindende plaats op het eiwit vormen. Verdere analyse met behulp van een geschikt RELIC-programma benadrukt de bindingssite op de driedimensionale structuur (als het PDB-bestand beschikbaar is) of rangschikt volledige eiwitten die mogelijk het bindende doel zijn (HETEROalign-programma is momenteel niet beschikbaar). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figure 3
Figuur 3:Representatieve resultaten vande peptideverzameling en de daaropvolgende bioinformaticaanalyse. (A) Irinotecan (anti-tumor prodrug, topoisomerase I-remmer). T7 faaginteractie werd gedurende 10 minuten gecontroleerd als een vermindering van de QCM-frequentie. Het DNA van de gebonden T7-faag werd teruggevonden en gesequentieerd om de overeenkomstige aminozuursequentie te bepalen. De aminozuursequenties van 29 15-mer peptiden, verzameld met behulp van een subset van een cyclus biopanning, benadrukten de aminozuren die deel uitmaken van de Iri-bindende site van AChE [PDB ID 1U65]. Verdere beoordeling met behulp van dezelfde 29 peptiden wees op de naburige aminozuurresiduen (steigerresiduen voor verestering) van de katalytische triade in CE, een leverenzym dat Iri omzet in SN-38 (actieve vorm) [PDB ID: 1K4Y]. Gelijkenisscores van 103 willekeurig geselecteerde peptiden uit de niet-gescreende ouderbibliotheek7,19 zijn van deze scores afgetrokken om bibliotheekbias te verwijderen. Deze cijfers zijn overgenomen uit Ref. 20, met toestemming van Elsevier. B) Oseltamivir (anti-griepmedicijn). De 27 peptiden die Osel-herkennende aminozuren bevatten, benadrukten verstoorde delen van de Osel-bindende site voor neuraminidase (NA) (virusenzym) [PDB ID: 2HT7]. Wereldwijde validatie van de sequentie gelijkenis tussen 27 peptiden en 4.396 eiwitten in DrugBank 1.018 bleek NA binnen de top 5% bereik, naast de gastheer menselijke eiwitten geassocieerd met de functies van het centrale zenuwstelsel. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken. 

Figure 4
Figuur 4:Samenvatting van dekleine moleculen, waarvan de bindende doelstellingen met behulp van deze strategie werden geïdentificeerdKlik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken. 

Discussion

Hier is een strategie gepresenteerd voor de QCM biosensor-gebaseerde biopanning van drug-herkennende peptiden, gevolgd door bioinformatica-analyse voor het valideren van geneesmiddel-eiwitinteracties met behulp van de geïdentificeerde peptiden. Het ontwerpen van de kleine molecuulderivaten voor immobilisatie op de gouden elektrode van de biosensor is een belangrijke stap, omdat de geïntroduceerde linker de binding en verzameling van het peptide dat het medicijn herkent, kan belemmeren. Om dit te voorkomen, worden derivaten met verschillende posities van de geïntroduceerde linker bereid23. Als alternatief, voor het immobiliseren van hydrofobe kleine moleculen, wordt de sensorchip ondergedompeld in bulkwater in een Petri-schaal van 10 cm, en een 20 μL-oplossing van het kleine molecuul (10 mM-oplossing in dimethylsulfoxide) wordt op de gouden elektrode van de biosensor gedropt, om het oppervlak te bedekken en gedurende 5 minuten geïncubeerd. Dit maakt het mogelijk om een intrinsieke frequentie van kleine moleculen van onder de honderd hertz te behouden, die tijdens het biopanning minstens 10 minuten wordt vastgehouden. Inderdaad, met behulp van een dergelijke immobilisatie, de Osel affiniteit-geselecteerde peptiden duidelijk benadrukt de Osel-bindende site in NA (Figuur 3).

De T7-faag die hier wordt gebruikt voor het bereiden van de peptidebibliotheek is genetisch gemanipuleerd met behulp van de NNK15-cassette die 32 codons codeert voor alle 20 standaard aminozuren en de opkomst van 2 stopcodons (UAA, UGA) onderdrukt en alleen UAG(figuur 1)6,7naar voren komt. Dit is belangrijk voor het weergeven van 15-mer full-length peptiden en het vergroten van de diversiteit van de bibliotheek. Het T7 faag display systeem heeft een technische display limiet van 107—109 T7 fages. De diversiteit van de 15-mer peptidebibliotheek is echter theoretisch 2015 (3,27 × 1019); het kan dus niet worden gebruikt voor volledige bibliotheekbouw. Niettemin, gelijkenis zoeken of mijnbouw van geconserveerde motieven maakt de detectie van de aminozuren bestaande uit de drug-bindende sites van eiwitten, zelfs met deze beperkte diversiteit van peptiden in de bibliotheek. Bovendien rekt 3-5 aminozuur zich uit in het bibliotheekpeptide (het uiterlijk ligt tussen 1/203 en 1/205, wat kan worden gerealiseerd met behulp van het T7-faagweergavesysteem) zijn betrokken bij de herkenning van geneesmiddelen met kleine moleculen; daarom is een 100% match van de peptidesequenties met 15-mer aminozuursequenties die de medicijnbindende plaats van het doeleiwit vormen niet vereist. Ongeveer 30 door affiniteit geselecteerde peptiden hebben met succes de bindingsplaats van het doeleiwit voor elk getest geneesmiddel benadrukt (figuur 4). Zo kan de diversiteit van de gebruikte T7-faagbibliotheek (1,7 × 107 pfu/ml) worden gebruikt om de medicijnbindende site heuristisch te reconstrueren.

Typisch, 3-5 kopieën van T7 fagen die dezelfde sequenties vertoonden als die van de 15-mer aminozuursequenties met geneesmiddel-herkennende aminozuur rekoefeningen kwamen naar voren in de 16 plaques willekeurig geïsoleerd, wat wijst op het succes van de affiniteit selectie onder ons protocol. Dit geeft aan dat 18-30 verschillende geneesmiddelherkenningspeptidesequenties worden verzameld in de 96 geïsoleerde plaques (het aantal wordt geassocieerd met het microplaatformaat), die vervolgens worden geïdentificeerd met behulp van sequencing van het DNA en het verkrijgen van de overeenkomstige aminozuursequentie. In de huidige strategie is injectie van 8 μL van de T7-faagbibliotheek in de cuvette met 8 ml buffer (1000-voudige verdunning van de bibliotheek) geschikt voor het verminderen van de niet-specifieke binding van T7-fagen. Om de diversiteit van de door affiniteit geselecteerde peptiden te vergroten, bleek het meerdere keren herhalen van een cyclusselectie en het gebruik van 16 of 32 plaque-isolaties per screening effectiever dan isolatie van één oplossing tegelijk. Om bijvoorbeeld effectief ongeveer 30 verschillend gesequentieerde affiniteitsgeselecteerde peptiden te verzamelen, werden 3-6 sets van een cyclusselectie uitgevoerd, 16 of 32 plaques werden geïsoleerd in elk experiment. Het verschijnen van identieke sequenties in alle 16 of 32 T7 faagplaques is geïndiceerd per ongeluk detectie van achtergrond of kan besmetting als een overdracht. Daarentegen geeft de afwezigheid van T7-fagen met dezelfde sequentie of verschijning van veel T7-fagen met kortere peptiden dan de 15-mer-lengte aan dat T7-fagen in de populatie niet specifiek met grote waarschijnlijkheid zijn ontstaan. Aangezien QCM-frequentiereductie zelfs in dergelijke gevallen in dezelfde mate plaatsvindt, moet het succes van de selectie volledig worden geëvalueerd door het DNA van de geïsoleerde T7-faag te sequentiëren, gevolgd door bioinformaticaanalyse van de aminozuursequenties van de peptiden. Bovendien is het herhalen van selectierondes, in tegenstelling tot het conventionele T7-faagweergaveprotocol, minder effectief, omdat de variatie en het aantal T7-fagen klein zijn en zelfs na het herhalen van de versterkings- en selectiestappen niet geconcentreerd zijn23.

Belangrijk is dat deze methode van toepassing is op het delven van kleine molecuulbindende plaatsen in de proteomen van mensen, pathogene virussen en zelfs planten. Interessant is dat de mogelijk ongestructureerde korte weergavelengte van peptiden op de T7-faagcapsid de moleculaire dynamiek van peptiden van eiwitten kan nabootsen tijdens het aanmeren met een klein molecuul; dit kan dynamische bindingweerspiegelen 24. Afgezien van de technische beperkingen van conventionele methoden, kan deze strategie, die van toepassing is op identieke protocollen voor kleine moleculen, het druggable proteoom uitbreiden en meer granulariteit bieden met betrekking tot de analyse van de interactie tussen geneesmiddelen en eiwitten.

Er moet rekening worden gehouden met bepaalde technische beperkingen van deze aanpak. Organische synthese is noodzakelijk voor immobilisatie van kleine moleculen op het gouden elektrodeoppervlak van de biosensorchip. Voor de niet-experts in de organische chemie zijn sommige immobilisatiereagentia in de handel verkrijgbaar om het kleine molecuul mechanisch te fixeren door koppeling. Bovendien kunnen bepaalde onzingedeelten van de peptiden resulteren in de detectie van een deel van het eiwit dat niet relevant is voor het dokken van geneesmiddelen als valse positieven. Dit komt empirisch overeen met bètablad- of leucinerijke domeinen die rijk zijn aan leucine- of valineresiduen, die worden gecodeerd door meer codons dan andere standaard aminozuren, wanneer kopieën van de T7-faag worden geproduceerd. Het controleren van de lengte van het bibliotheekpeptide kan het optreden van valse positieven regelen. Er kunnen daarentegen gevallen zijn waarin aminozuurresiduen op de geneesmiddelbindende plaats die betrokken zijn bij het aanmeren, zoals aangetoond met behulp van röntgenkristallografie of NMR-analyse, niet worden gedetecteerd. Dit kan worden opgelost door het verzamelen van een groter aantal van de drug-herkennende peptiden of het veranderen van de richting van het bevestigen van de kleine moleculen op de gouden elektrode.

Veel geneesmiddel-eiwit interacties die gerelateerd zijn aan de belangrijkste en secundaire effecten van drugsgebruik kunnen nog niet geïdentificeerd zijn in het proteoom; bovendien kunnen enzymen en transporteurs die verantwoordelijk zijn voor de absorptie, distributie, stofwisseling, uitscheiding en toxiciteit van geneesmiddelen, ook nog steeds niet geïdentificeerd zijn. Eiwitbinding is niet altijd verantwoordelijk voor de bioactiviteit van een medicijn. Een combinatie van andere informatie uit biologische tests zal dus de identificatie verbeteren van essentiële geneesmiddelendoelstellingen die verantwoordelijk zijn voor de belangrijkste en nadelige effecten van geneesmiddelen. Verdere aanpassingen van deze beknopte techniek zullen de bruikbaarheid en doorvoer voor de mijnbouw van de eiwitbindende plaatsen van een breed scala aan kleine molecuulgeneesmiddelen vergroten. De hierin gepresenteerde methode zal grotendeels bijdragen tot niet alleen het uitvoeren van fundamenteel onderzoek op de gerelateerde gebieden, maar ook de moleculaire mechanismen verduidelijken die ten grondslag liggen aan therapeutische werkzaamheid of andere biologische effecten van geneesmiddelen bij klinisch gebruik.

Disclosures

De auteurs hebben geen belangenconflicten om openbaar te maken.

Acknowledgments

De auteur bedankt Drs. Yujiro Hayashi en Hayato Ishikawa voor het leveren van oseltamivir, en Dr. Lee Makowski voor het leveren van de zelfstandige RELIC-programma's. De auteur erkent ook Tetsuya Kawagoe voor de technische ondersteuning van het QCM-experiment. Dit werk werd gedeeltelijk ondersteund door JSPS KAKENHI Grant Number 17K01363 (Y.T.).

GEGEVENSBESCHIKBAARHEIDSVERKLARING

De stand-alone RELIC-programma's en de sequentiegegevens van door affiniteit geselecteerde peptiden voor geneesmiddelen en de eiwitsequenties uit de proteoomdatabase die in dit artikel worden gebruikt, zijn op verzoek verkrijgbaar bij deze auteur (tkksg@rs.noda.tus.ac.jp).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
AFFINIXQN ULVAC, Inc. (Tokyo, Japan) QCM2008-STKIT Contains Glass cuvette, stir magnet, operation and analysis software with a Windows PC 
AADIV Northeastern University
(Lee Makowski)
AADIV.exe Calculates the frequency of occurrence of each of the 20 amino acids at each recombinant insert position, as well as the overall position-independent frequency of each amino acid within that set of peptide sequences. Also roughly estimates the sequence diversity of a display library by statistical sampling method based upon sequences obtained from a limited number of randomly sampled members of the library.
Ceramic Sensor Chip ULVAC, Inc. (Tokyo, Japan) QCMST27C 4 sensor chips/package
Dimethyl sulfoxide Sigma-Aldrich
(St. Louis, MO, USA)
D8418
Ethanol Merck (Kenilworth, NJ, USA) 09-0850
FASTAcon Northeastern University
(Lee Makowski)
FASTAcon.exe Identifies proteins from a population with short consensus sequences.
FASTAskan Northeastern University
(Lee Makowski)
FASTAskan.exe Lists proteins with high similarity to a peptide population.
Immiblization kit for AFFINIX ULVAC, Inc. (Tokyo, Japan) QCMIMKT SAM reagent and amine coupling reagent
INFO Northeastern University
(Lee Makowski)
INFO.exe Provides mathematical measure of the probability of observing a particular peptide sequence by random chance (i.e., nonspecific binding) as opposed to by selection for a specific property (affinity to small molecule).
Liquid LB medium Sigma-Aldrich
(St. Louis, MO, USA)
L3522 Autoclave for 20 min
MATCH Northeastern University
(Lee Makowski)
MATCH.exe Identifies any stretches of amino acid residues within a particular protein that exhibit significant similarity to a group of affinity-selected peptides. Outputs as cluster dia- gram and cumulative similarity plot calculated from a modified BLOSUM62 matrix with a short window (5–6 amino acids in length).
MOTIF1 Northeastern University
(Lee Makowski)
MOTIF1.exe Searches for three continuous amino acid sequence motifs within a peptide population.
MOTIF2 Northeastern University
(Lee Makowski)
MOTIF2.exe Searches for patterns of three amino acids and does not allow conservative amino acid substitutions, but does allow identical gap lengths.
NaCl Merck (Kenilworth, NJ, USA) S3014
Receptor ligand contacts (RELIC) Argonne National Laboratory
(Lemont, IL, USA)
https://www.relic.anl.gov Currently unavailable
(Stand-alone program can be used from correspondence author upon request)
Tris Merck (Kenilworth, NJ, USA) 252859

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Santos, R., et al. A comprehensive map of molecular drug targets. Nature Reviews Drug Discovery. 16 (1), 19-34 (2017).
  2. Ziegler, S., Pries, V., Hedberg, C., Waldmann, H. Target identification for small bioactive molecules: finding the needle in the haystack. Angewandte Chemie International Edition (English). 52 (10), 2744-2792 (2013).
  3. Piggott, A. M., Karuso, P. Identifying the cellular targets of natural products using T7 phage display. Natural Product Reports. 33 (5), 626-636 (2016).
  4. Takakusagi, Y., Takakusagi, K., Sakaguchi, K., Sugawara, F. Phage display technology for target determination of small-molecule therapeutics: an update. Expert Opinion on Drug Discovery. 15 (10), 1199-1211 (2020).
  5. Takakusagi, Y., Takakusagi, K., Sugawara, F., Sakaguchi, K. Use of phage display technology for the determination of the targets for small-molecule therapeutics. Expert Opinion on Drug Discovery. 5 (4), 361-389 (2010).
  6. Takakusagi, Y., Takakusagi, K., Sugawara, F., Sakaguchi, K. Using the QCM Biosensor-Based T7 Phage Display Combined with Bioinformatics Analysis for Target Identification of Bioactive Small Molecule. Methods in Molecular Biology. 1795, 159-172 (2018).
  7. Takakusagi, Y., et al. Mapping a disordered portion of the Brz2001-binding site on a plant monooxygenase, DWARF4, using a quartz-crystal microbalance biosensor-based T7 phage display. ASSAY and Drug Devevelopment Technologies. 11 (3), 206-215 (2013).
  8. Novagen. T7 Select® System Manual. Novagen. , TB178 1009JN (2009).
  9. Novagen. OrientExpressTM cDNA Manual. Novagen. , TB247 1109JN (2009).
  10. Mandava, S., Makowski, L., Devarapalli, S., Uzubell, J., Rodi, D. J. RELIC--a bioinformatics server for combinatorial peptide analysis and identification of protein-ligand interaction sites. Proteomics. 4 (5), 1439-1460 (2004).
  11. Makowski, L. Phage Nanobiotechnology. Petrenko, V. A., Smith, G. P. , RSC Publishing. Ch. 3 33-54 (2011).
  12. Garcia-Carbonero, R., Supko, J. G. Current perspectives on the clinical experience, pharmacology, and continued development of the camptothecins. Clinical Cancer Research. 8 (3), 641-661 (2002).
  13. Harel, M., et al. The crystal structure of the complex of the anticancer prodrug 7-ethyl-10-[4-(1-piperidino)-1-piperidino]-carbonyloxycamptothecin (CPT-11) with Torpedo californica acetylcholinesterase provides a molecular explanation for its cholinergic action. Molecular Pharmacology. 67 (6), 1874-1881 (2005).
  14. Dodds, H. M., Rivory, L. P. The mechanism for the inhibition of acetylcholinesterases by irinotecan (CPT-11). Molecular Pharmacology. 56 (6), 1346-1353 (1999).
  15. Bencharit, S., et al. Structural insights into CPT-11 activation by mammalian carboxylesterases. Nature Structural Biology. 9 (5), 337-342 (2002).
  16. Kim, C. U., et al. Influenza neuraminidase inhibitors possessing a novel hydrophobic interaction in the enzyme active site: design, synthesis, and structural analysis of carbocyclic sialic acid analogues with potent anti-influenza activity. Journal of the American Chemical Society. 119 (4), 681-690 (1997).
  17. Hoffmann, G., et al. Nonclinical pharmacokinetics of oseltamivir and oseltamivir carboxylate in the central nervous system. Antimicrobial Agents and Chemotherapy. 53 (11), 4753-4761 (2009).
  18. Wishart, D. S., et al. DrugBank 5.0: a major update to the DrugBank database for 2018. Nucleic Acids Research. 46 (1), 1074-1082 (2018).
  19. Takakusagi, K., et al. Multimodal biopanning of T7 phage-displayed peptides reveals angiomotin as a potential receptor of the anti-angiogenic macrolide Roxithromycin. European Journal of Medicinal Chemistry. 90, 809-821 (2015).
  20. Takakusagi, Y., et al. Efficient one-cycle affinity selection of binding proteins or peptides specific for a small-molecule using a T7 phage display pool. Bioorganic and Medicinal Chemistry. 16 (22), 9837-9846 (2008).
  21. Takakusagi, Y., Suzuki, A., Sugawara, F., Kobayashi, S., Sakaguchi, K. Self-assembled monolayer (SAM) of small organic molecule for efficient random-peptide phage display selection using a cuvette type quartz-crystal micobalance (QCM) device. World Journal of Engineering. 5, 1005-1006 (2009).
  22. Kusayanagi, T., et al. The antitumor agent doxorubicin binds to Fanconi anemia group F protein. Bioorganic and Medicinal Chemistry. 20 (21), 6248-6255 (2012).
  23. Takakusagi, Y., et al. Identification of C10 biotinylated camptothecin (CPT-10-B) binding peptides using T7 phage display screen on a QCM device. Bioorganic and Medicinal Chemistry. 15 (24), 7590-7598 (2007).
  24. Rodi, D. J., et al. Identification of small molecule binding sites within proteins using phage display technology. Combinatorial Chemistry and High Throughput Screening. 4 (7), 553-572 (2001).

Tags

Bio-engineering biosensor QCM faag medicijn klein molecuul peptide eiwit segment interactie docking dynamica RELIC
Biosensor-gebaseerde high throughput biopanning en bioinformatica analyse strategie voor de wereldwijde validatie van drug-eiwit interacties
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Takakusagi, Y. Biosensor-based HighMore

Takakusagi, Y. Biosensor-based High Throughput Biopanning and Bioinformatics Analysis Strategy for the Global Validation of Drug-protein Interactions. J. Vis. Exp. (166), e61873, doi:10.3791/61873 (2020).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter