Les chercheurs du Baylor College of Medicine ont développé une nouvelle méthode d'analyse de données puissante nommée Cookie-Pro (enrichissement cinétique d'occupation covalente via la protéomique) qui fournit une vision complète et impartiale de la façon dont une classe de médicaments, appelée inhibiteurs covalents, interagit avec les protéines de la cellule.
Cette technique innovante, détaillée dans Communications de la naturepromet d'accélérer la conception de thérapies plus efficaces et plus sûres en mesurant précisément la force de liaison et la vitesse de réaction de ces médicaments contre des milliers de cibles potentielles simultanément.
« Les inhibiteurs covalents, qui incluent des médicaments bien connus comme l'aspirine et l'ibrutinib thérapeutique du cancer, sont très efficaces car ils forment un lien solide et permanent avec leur protéine cible », a déclaré l'auteur correspondant de l'œuvre, le Dr Jin Wang, directeur du Center for NextGen Therapeutics et Michael E. Debakey, MD Dowed Professor in Pharmacology at Baylor. « Cependant, cette résistance peut être une épée à double tranchant; ces médicaments peuvent également se lier à des protéines hors cible involontaires, conduisant potentiellement à des effets secondaires indésirables. »
L'optimisation de ces médicaments nécessite un équilibre délicat entre la force d'attirer une cible (affinité) et la rapidité avec laquelle ils forment la liaison permanente (réactivité). Jusqu'à présent, les méthodes pour mesurer ces deux paramètres cruciaux à travers l'ensemble du paysage de la protéine cellulaire, ou protéome, ont été limitées, ralentissant le développement de médicaments.
« Le défi était d'obtenir une image claire et complète », a déclaré Hanfeng Lin, le premier auteur de l'étude et étudiant diplômé au Wang Lab. « Nous savions que nous devions mesurer à la fois l'affinité et la réactivité, mais le faire pour une protéine prend du temps, sans parler des milliers. Cookie-Pro nous donne une carte complète dans laquelle nous pouvons voir pour la première fois, pas seulement si un médicament se lie à la cible, mais à quelle vitesse et à quelle vitesse, quelle est les informations critiques pour les concepteurs de médicaments. »
Cookie-Pro surmonte ce défi avec un processus en deux étapes. Tout d'abord, les chercheurs décomposent les cellules dans une solution liquide, puis ajoutent le médicament covalent, lui permettant de se lier à ses cibles. Ensuite, ils introduisent une sonde « Chaser » spécialement conçue qui s'accroche à tous les sites de liaison aux protéines laissés inoccupés par le médicament. En utilisant la spectrométrie de masse pour mesurer la quantité de la sonde de chasseur se lie, ils peuvent déduire précisément comment «occupé» chaque protéine était par le médicament. Cela leur permet de calculer à la fois l'affinité de liaison et le taux d'inactivation pour des milliers de protéines à la fois.
L'équipe a validé la méthode en utilisant deux médicaments bien étudiés, le spebrutinib et l'ibrutinib. Les résultats ont non seulement reproduit avec précision les résultats précédents, mais ont également découvert de nouvelles informations. Par exemple, ils ont découvert que le spebrutinib, un inhibiteur enzymatique hautement sélectif, est étonnamment plus de 10 fois plus puissant contre une protéine hors cible, TEC kinase, que sa cible prévue, BTK. Pour l'ibrrutinib de médicament moins sélectif, Cookie-Pro a réussi à identifier ses cibles hors cibles et à générer des profils connues qui s'alignent avec des valeurs publiées précédemment, confirmant la précision de la méthode.
« L'objectif ultime est la conception rationnelle des médicaments », a déclaré Wang, professeur de biochimie et de pharmacologie moléculaire et de biologie moléculaire et cellulaire à Baylor. Il est également membre du Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center de Baylor.
« Un médicament peut sembler puissant car il se lie rapidement, mais si c'est simplement parce qu'il a un groupe réactif« chaud », cela peut provoquer des effets secondaires en liant partout. Cookie-Pro nous permet de séparer cette réactivité intrinsèque de la véritable affinité de la liaison. Nous pouvons maintenant aider les chimistes à prioriser les composés qui sont puissants parce qu'ils se lient spécifique Des médicaments covalents plus sûrs. «
En outre, l'équipe a démontré le pouvoir de la plate-forme pour le dépistage des médicaments à grande échelle en développant une stratégie de cookie-pro-PRO rationalisée. En appliquant cette approche à haut débit à une bibliothèque de 16 fragments d'inhibiteurs covalents, ils ont généré des milliers de profils, prouvant la capacité de la méthode à guider rapidement et efficacement les premiers stades de la découverte de médicaments.
Les co-auteurs Bin Yang, Lang Ding, Matthew V. Holt, Sung Yun Jung et Bing Zhang sont tous affiliés au Baylor College of Medicine. Le co-auteur Meng C. Wang est affilié à Howard Hughes Medical Institute et le co-auteur Yen-Yu Yang est avec Thermo Fisher Scientific.
