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DNA-encoded drug libraries
Big is beautiful
有个技术,总让我跃跃欲试,苦于对化学的懵懂,只能遥遥观望了。等了很久以为自己能多加了解一些,现在看来是停滞不前,需要高人指点啦。那就简要介绍一下,希望能和同仁多多交流。
近期在两次seminar中听到关于同一个技术的介绍:DNA-encoded chemicallibraries(也称DNA-encoded libraries, DEL; 或DNA-encoded library technology, DELT),一次是RobertA. Goodnow, Jr.,三年前他主编了一本关于该项技术的书“A Handbook for DNA-Encoded Chemistry: Theory andApplications for Exploring Chemical Space and Drug Discovery”,可谓是权威;一个是上周AstraZenec的Dr.Roland W. Bürl在介绍PAR2的抑制剂筛选时也提及该技术。通常情况下关于化学的反应机理我会一概忽略,因我无法清晰的理解其中缘由。可有意思的是这个技术可凭借DNA-tag指数倍的合成数以亿计的化合物文库,这也是让我感觉很神奇却又不解的地方:HOW?
X-Chem的一张图让我简单清晰的对DEL有些了解,猜测可能是每个小分子会连接一小段DNAmarker,两个小分子发生反应的同时彼此的DNA marker也会连接在一起,如此反复。做好文库以后和靶点(蛋白)做亲和层析,富集能结合靶点的化合物,通过测序即可确定新组成的分子有哪些基团组成。DiCE Molecules通过这一技术与制药巨头Sanofi达成2亿多美元的交易,他们的CEO Dr. Kevin Judice提到DEL这项技术可能已经通过了瓶颈期,正在广为被人们接受,积极推进在药物早期筛选的应用,前景十分广阔。[1]
From X-Chem, http://www.x-chemrx.com/our-science/
可是问题来了:如何实现呢?这里面不仅需要MedChem,还需辅以informatics、single strand DNA sequencing等工作。看似简单,内部却是有许多玄机。
Building barcode [2]
DEL这个想法最早起源于1992年Sydney Brenner和Richard Lerner发表的一篇文章,在构建组合文库(combinatoriallibrary)中将一小段DNA与每个小分子相连,如此构建的巨大文库可以通过DNA这个“barcode”识别。[3]GSK的epoxide hydrolaseinhibitior 目前在Phase I,用于治疗chronicobstructive pulmonary disease。
一种是DNA单纯的作为一种Barcode,在合成过程中与小分子相连,如GSK/Praecis(目前DEL的化合物数目已超过1 trillion),X-Chem, HitGen(中国成都),Nuevolution(Copenhagen);另一种是DNA可作为模板指导小分子的合成,如EnsembleTherapeutics (Cambridge, Massachusettes)在DNA链上通过Building Blocks (BB,如氨基酸、胺、羧酸)与小分子相连,通过DNA的互不配对拉近小分子的距离,在通过共价结合形成新的分子;,Vipergen (Copenhagen)采用类似的方法,只是在小分子靠近是采用三向(three-way)或四向(four-way)合成的方式。该技术需要巧妙、严格的设计方可实施。
From DiCE Molecules, http://www.dicemolecules.com/the-dice-difference/
考虑到涉及太多太多的化学,我还是主动放弃,当一个外行人看看热闹就好。去年年底的一篇综述也简单介绍DEL几种常用的方法,感兴趣的朋友可以追溯一下。[4]
其实一个技术是否好用,直接看看几个成功的案例就知道。不确定这方面谁开始的最早,诸如GSK、Roche这类Big Pharma在十年前已经开始摸索,建立了独自的、特有的DEL,而GSK现已拥有比2 million大500,000倍的DEL,可以想想是如何得到的又能用在哪里。2009年苏黎世联邦理工学院的团队介绍了他们是如何用DEL技术筛选到TNF抑制剂,文中构建的DEL规模仅有4000左右各化合物。[5]2012年该团队扩大了DEL的规模,在3万的DEL重筛选IL-2的抑制剂,[6]几年后又从76,230的DEL中的筛选到Tankyrase 1 (一种多聚ADP-核糖聚合酶)的抑制剂,得到250nM的高亲和力小分子;[7]X-Chem从110 million大小的DEL中筛选到BTK抑制剂,文中利用profile-basedselection 可快速的筛选到高亲和力的小分子抑制剂,更让人感兴趣的是结合的机制多样,不局限于人们已知的模式。[8]这样的筛选工作我想需要强有力的合作才行,化学、信息和生物,缺一不可。
有人说DEL的时代即将来临,HTS的时代终将过去,这个技术的应用值得拭目以待:超大规模的DEL、极少量的靶蛋白、高效的筛选方法、开启多种新机制的探索,总感觉近几年内会有爆发式的新发现,不仅对小分子药物研发有革命性的影响,对基础研究也会有相当大的冲击,若是加上人工智能的分析,真不知道会有多少新东西出现。
不多说了,接着加班吧!
Big is beautiful!
TJ Pharmaron
2017年5月7日
Reference
1. Mullard, A., DNA-encoded drug libraries come of age.Nat Biotechnol, 2016. 34(5): p.450-1.
2. Mullard, A., DNA tagshelp the hunt for drugs. Nature, 2016. 530(7590):p. 367-9.
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