蛋白質組學/蛋白質組學與藥物發現

蛋白質晶片

蛋白質組學與藥物發現

生物標誌物

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作者： Piotr Kowalski 和 Patrick Kenney

藥物發現過程簡介

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在現代科學背景下，藥物發現的過程非常複雜，它整合了許多學科，包括結構生物學、代謝組學、蛋白質組學和計算機科學，僅舉幾例。鑑於體內藥物與靶標相互作用的可能性極大，以及在進行臨床試驗前必須成功透過嚴格的藥代動力學研究和毒理學試驗，因此這一過程通常非常繁瑣且昂貴。 儘管本文後面將對此進行更詳細的解釋，但藥物發現過程的幾個關鍵組成部分包括靶標選擇、先導化合物鑑定以及臨床前和臨床候選藥物選擇。右側的示意圖概述了藥物發現過程中涉及的步驟。

藥物發現時間表

蛋白質組學領域或對不斷變化的有機體蛋白質組的分析的近期蓬勃發展，為當前藥物發現過程的本質帶來了許多進展。蛋白質組學領域在鑑定與疾病發病機制相關的蛋白質和重建生理途徑方面所蘊含的潛力，促進了對新的、新型藥物靶標、它們各自的機制作用方式及其生物毒理學的不斷發現。

藥物發現過程中的挑戰在於找到潛在疾病的確切病因，並找到一種方法來消除它們或將它們恢復到正常水平。要闡明任何針對特定靶標的治療方法，就必須對所涉疾病的本質有一個機制上的理解。雖然許多已記錄的臨床問題的病因在性質和來源上差異很大，但在某些情況下，病因是在蛋白質水平上發現的，涉及蛋白質功能、蛋白質調控或蛋白質-蛋白質相互作用。這種疾病的一個例子是黑尿症，其特徵在於編碼同性苯丙氨酸氧化酶的基因缺陷，抑制了苯丙氨酸降解途徑中同性苯丙氨酸代謝為馬來醯乙醯乙酸。 雖然這種先天性疾病的根本原因是單個基因遺傳缺陷，但其臨床表現包括黑色尿液的排洩，是同性苯丙氨酸積聚的結果，而同性苯丙氨酸積聚是由於[蛋白質] 酶的缺陷造成的。

應用基因組學的最新進展幫助了靶標識別過程，因為它允許對錶達基因進行高通量篩選。然而，研究表明，轉錄本的調控與實際蛋白質數量之間存在較差的相關性。造成這種情況的原因是基因組分析沒有考慮翻譯後過程，例如蛋白質修飾和蛋白質降解。因此，藥物發現過程中採用的方法開始從基因組學轉向蛋白質組學。 與靜態基因組相比，對動態有機體蛋白質組的分析，無疑將為識別適用的生物標誌物提供更準確的方法，這些生物標誌物將有助於診斷，而且還將為不同起源的疾病提供有效的治療方法。

蛋白質組學領域面臨著一些與基因組學相比的巨大挑戰，原因有幾個。首先，蛋白質科學缺乏聚合酶鏈反應 (PCR)的類似物，而聚合酶鏈反應可以體內產生單個天然分子 (核酸在 PCR 情況下) 的許多複製。然而，最近已應用了幾種方法來努力解決這一難題。化學合成方法是存在的，但其產量有限，尤其是在合成長肽時。體內表達合成方法也存在，但是，這種方法不能用於生產可能改變正常細胞功能的蛋白質。此外，無細胞合成核糖體試劑盒也可用於準確快速地合成蛋白質，儘管核糖體失活酶的內在存在會導致這些系統的穩定性降低。 其次，與 DNA 相比，蛋白質水平因細胞型別和環境而異。第三，蛋白質丰度與蛋白質活性沒有直接相關性。蛋白質活性通常由翻譯後修飾決定，例如磷酸化。在藥物發現過程中，蛋白質活性，而非蛋白質丰度才是感興趣的。最後，蛋白質與其他蛋白質或小分子形成許多相互作用。闡明這些相互作用將極大地加速藥物發現過程。目前，一種方法是透過配體結合的 X 射線晶體學研究。

適用於藥物發現的理想蛋白質組學技術應具有以下特徵：它應該能夠分離膜蛋白並檢測低丰度蛋白，這兩種能力尚未完全實現，但目前的分離和分析技術都需要它們。此外，它應該能夠獨立於蛋白質丰度識別蛋白質活性。它還應揭示蛋白質-蛋白質和蛋白質-小分子相互作用。這種方法還應易於實施，可自動化，並以高通量速度執行。蛋白質組學研究人員正在解決這些問題，並正在開發新的方法。

在公共和私營部門都在開發虛擬藥物庫。這些資料庫包含潛在的藥物化合物；這些化合物可能存在於計算機資料庫之外，也可能不存在，並且透過各種合成方法開發的新化合物不斷被新增到資料庫中。還使用修改現有資料庫條目以建立新的異構體和衍生物的方法，以更充分地涵蓋一系列潛在的藥物化合物。使用蛋白質上已知和假設的藥物靶標，結合虛擬化學化合物資料庫，來實施對接和評分。在對接中，使用各種計算方法將化學物質正確地定位在蛋白質結合位點內。遺傳演算法和蒙特卡羅方法是兩種流行的演算法，用於進化最佳結合位置。此過程篩選出作為潛在藥物的化學物質，這些化學物質最初被稱為命中。對接後，使用數學模型進行評分。這些模型確定藥物-蛋白質複合物的化學結合強度和能量狀態。那些具有高評分的命中隨後進行體內測試；在兩個領域都獲得正分的命中被稱為先導化合物。

然後對接入和評分的複合物進行評估，選擇任意數量的最佳命中，以便手動進一步篩選。前兩個步驟完全在計算機上完成；然而，現在需要使用軟體視覺化，通常在三維設定中，來檢查最佳複合物。這使科學家能夠確保確定的對接方向看起來可以接受，並且基於已知的相互作用能量（例如氫鍵和離子相互作用）進行評分是正確的。

透過對接、評分和評估的化合物成為藥物先導化合物，然後被傳遞給實驗室的科學家進行藥物測試，以確保只有對靶系統具有相對獨特作用且對機體其他部分安全的化合物才會被考慮。但是，到目前為止，製藥公司已經透過讓計算機而不是人類科學家進行化學篩選，節省了大量時間和金錢。