Интегрированная платформа обещает ускорить процесс открытия лекарств

Новый подход, использующий молекулярную биологию, аналитическую химию и биоинформатику для интеграции информации с различных платформ скрининга, решает некоторые из самых больших проблем в разработке лекарств из натуральных продуктов, согласно исследованию, опубликованному 30 ноября в журнале Труды Национальной академии наук.

Основная задача заключалась в определении механизма действия и биологической мишени нового биоактивного соединения. Еще одной важной задачей является идентификация молекулы или молекул, управляющих биологической активностью в сложной природной смеси.

«Эти две большие концепции были в центре нашей совместной программы, и эта статья объединяет эти два вопроса в полностью интегрированном подходе», — сказал автор-корреспондент Джон Макмиллан, профессор химии и биохимии в Калифорнийском университете в Санта-Крус.

Помимо Макмиллана, в сотрудничестве участвуют Скотт Локи, профессор химии и биохимии и директор Центра химического скрининга Калифорнийского университета в Санта-Крус, Роджер Линингтон из Университета Саймона Фрейзера в Британской Колумбии и Майкл Уайт из Юго-западного медицинского центра Техасского университета.

Объединив результаты двух совершенно разных платформ скрининга и объединив их с метаболомным анализом следующего поколения своих библиотек натуральных продуктов, исследователи создали уникальную и мощную основу для биологической характеристики натуральных продуктов. Используя этот подход для скрининга небольшой коллекции случайно выбранных фракций натуральных микробных продуктов, они смогли идентифицировать известное соединение (трихостатин А) и подтвердить механизм его действия; связать известное соединение (суругамид) с новой биологической активностью (ингибирование циклин-зависимой киназы); и открыть новые соединения (паркамицины А и В) со сложной биологической активностью.

«Обнаружение известного соединения, которое группируется, как и ожидалось, говорит нам о том, что оно работает, и тогда мы смогли соотнести известное соединение с новым механизмом действия», — сказал Макмиллан. «Наконец, мы обнаружили новое химическое соединение с уникальной биологической характеристикой, не похожей ни на одно известное соединение. Это захватывающее открытие, которое мы хотим исследовать дальше».

Исследователи использовали биоинформатический метод под названием «Слияние сетей сходства» (SNF), разработанный для интеграции сложных наборов данных, для объединения данных с двух платформ скрининга натуральных продуктов, разработанных их лабораториями. Одна платформа (Онтология функциональных сигнатур, или FUSION), разработанная лабораторией Макмиллана, использует сигнатуры экспрессии генов, индуцированные в клетках известными и неизвестными соединениями, в сочетании с инструментами сопоставления с образцом для указания механизмов действия через «вину по ассоциации».

«Если мы увидим эффекты, аналогичные одному из этих известных соединений, это предполагает аналогичный механизм действия. Мы эффективно использовали эту технологию, чтобы понять биологическую активность ряда уникальных малых молекул», — сказал Макмиллан.

Другая платформа, технология цитологического профилирования (CP), разработанная лабораторией Локи, включает в себя анализ изображений с высоким содержанием клеток, подвергшихся воздействию проверяемых образцов, а затем окрашиваемых панелью флуоресцентных зондов для выделения ключевых цитологических особенностей. Изображения, полученные с помощью автоматизированной флуоресцентной микроскопии, дают в общей сложности 251 уникальный цитологический признак для каждого образца.

Исследователи использовали технологии CP и FUSION для проверки сложных библиотек натуральных продуктов, разработанных лабораториями Макмиллана и Линингтона. Эти библиотеки были получены из морских бактерий, выделенных двумя лабораториями.

Для поиска биологически активных натуральных продуктов исследователи выращивают бактериальные штаммы в лаборатории, получают неочищенный экстракт всех соединений, продуцируемых каждым штаммом, а затем используют хроматографию, чтобы разделить каждый экстракт на ряд фракций, каждая из которых содержит от двух до 20 соединений.

Методы масс-спектрометрии широко используются для крупномасштабного изучения малых молекул («метаболомика») и могут помочь идентифицировать химические составляющие каждой фракции. Подход под названием «Картирование активности соединений», разработанный Линингтоном и другими, сочетает в себе метаболомику, основанную на масс-спектрометрии, с данными биологического скрининга для определения того, какие соединения в смеси определяют ту или иную биологическую сигнатуру.

В новом исследовании исследователи разработали рабочий процесс обработки образцов с использованием масс-спектрометрии и модифицированной версии своей платформы картирования активности соединений, которая включает интегрированные результаты их технологий скрининга, полученные с помощью Likeity Network Fusion.

«Вопрос в том, можем ли мы использовать все это, чтобы выявить химические вещества, вызывающие определенную сигнатуру, и сделать более надежные прогнозы механизма действия? Наш подход позволил нам добиться этого довольно существенным образом», — сказал Макмиллан. .

Помимо Макмиллана, Локи и Линингтона, соавторами статьи являются Майкл Уайт, Сьюзи Хайт, Элизабет Макмиллан, Анам Шейх, Рэйчел Ваден, Чон Ли и Шугуанг Вэй из Юго-западного медицинского центра Техасского университета; Тревор Кларк, Кенджи Курита, Джейк Хэки и Фаусто Карневале-Нето из Университета Саймона Фрейзера; и Уолтер Брэй, Асвад Хадилкар, Скотт Ла и Акшар Лохит из Калифорнийского университета в Санта-Крус. Эта работа была поддержана Национальными институтами здравоохранения.