Maraviroc

近日在nature signal transduction and targeted therapy杂志发表了一篇综述“New insights into protein–protein interaction modulators in drug discovery and therapeutic advance”，这是一篇学习基于PPI机制靶向治疗的综述好文章。 文章探讨了技术创新对PPI研究和开发的影响，研究了发现、调节和表征PPI及其相应调节剂的各种策略，旨在推进PPI靶向治疗提供简化的流程。 从PPI调节剂的识别、优化和批准中获得的宝贵经验和见解，旨在证明PPI调节剂已超越了早期药物发现阶段，现在代表着一个具有巨大潜力的黄金机会。 理解PPI和开发PPI调节剂的关键里程碑。该时间线追溯了从发现第一个蛋白结构到新研究技术的出现以及将基础研究转化为治疗应用的历程。突出了理解蛋白功能和开发创新药物模式的关键时刻。 蛋白结构预测的快速进步，以2021年同时发布的AlphaFold的RosettaFold为例，大大加速了PPI治疗的发展。 许多研究表明，PPI主要受疏水效应的影响。再加上PPI不具有与酶相同的结构模式（其中最大或最深的裂缝clefts是底物结合位点的指示），得出结论，在药物发现的背景下，涉及酶活性位点的相互作用通常不被视为PPI。 相反，PPI中的结合位点通常包含特定的残基组合，不同区域和独特的结构布局，从而形成称为“hot spots”的协作形成。hot spots被定义为这样的残基，其替换(通常被丙氨酸或具有类似破坏作用的其他氨基酸(如甘氨酸和缬氨酸)，导致PPI的结合自由能显著降低。 hot spots的能量贡献源于它们在紧密堆积的“hot”区域内的局部网络排列，从而实现了灵活性和中间空间中的多个不同伙伴结合的能力。这种机制解释了单个分子表面如何能够与多个结构不同的伙伴相互作用，同时还允许靶向PPI。1. PPI调节剂的发现策略 合理的药物设计已证明能够成功利用热点分析得出的结构信息来识别PPI的调节剂。 计算机建模与噬菌体展示技术相结合，能够合理设计肽模拟物，以重现PPI内关键肽螺旋、片层和环的二级结构。 PPI界面通常是平坦且无特征的，具有挑战性，传统的和合理药物化学方法在识别调节剂方面效果不佳。 高通量筛选 (HTS) 是一种依赖于利用化学多样性库的方法，这些库通常富含更有可能靶向 PPI 的化合物，以成功识别先导调节剂。 HIT的有效性可能会因某些界面上缺乏特定热点而受到阻碍，基于片段的药物发现(FBDD)是一种有用的技术。研究发现，富含酪氨酸或苯丙氨酸等芳香残基的界面特别适合片段hit识别。2. 用于PPI调节剂发现和开发的计算工具 虚拟筛选等传统计算方法有可能加快PPI调节剂的发现过程。虚拟筛选可分为基于结构和基于配体的方法。 基于结构的方法直接依赖于利用目标蛋白的结构信息，而基于配体的方法则筛选符合预先构建的药效团模型的化合物。这两种方法都有其优点和局限性。 基于结构的虚拟筛选仅限于具有众所周知的结合位点的蛋白，而这些位点在PPI中通常很难找到。相反，基于配体的虚拟筛选依赖于利用已知的强效抑制剂来构建可用于虚拟分析的药效团模型。 传统计算方法在识别PPI和理解其作用机制方面的部署变得复杂。尤其在PPI动态性质方面。大型语言模型(LLM)和机器学习的广泛使用，该领域发生了重大的范式转变。3. 预测PPI 预测 PPI 的计算方法。广义上讲，这些计算方法分为两类：基于同源性的方法和无模板机器学习方法。 如果蛋白质与已知相互作用物具有显著的序列相似性（同源性），则这两种蛋白质也可能相互作用。 基于同源性的方法以其准确性和可靠性而闻名，尤其是在特征明确的蛋白质的情况下。 无模板机器学习方法是用于在已知相互作用和非相互作用蛋白质对的大量数据集中识别模式的算法。3. PPI的hot spot的识别 分子动力学(MD)模拟可以对可能的天然构象进行采样并捕捉瞬时口袋的形态形成，从而为进一步研究提供详细结构。 利用MD轨迹，可以使用MM/PB(GB)SA方法计算每个残基的结合能，从而识别PPI复合物中每个残基的能量贡献。 MD模拟对于研究本质上无序的蛋白或区域中的二级结构和瞬时口袋等动态特征特别有价值。 另一种识别热点的关键方法是丙氨酸扫描诱变(CAS)是一种对特定氨基酸突变为丙氨酸的蛋白进行功能分析的方法。4. 靶点识别 开发PPI调节剂的挑战之一在于难以对候选分子确定合适的靶点。加速PPI调节剂靶点识别的尝试之一是PrePPItar，这是一种能够分析药物的PPI靶点的机器学习模型。 PrePPItar的核心在于它能够整合多种数据源，包括分子结构、ATC代码(表示药物功能)、副作用和PPI的序列信息。 通过利用具有核函数的机器学习框架，PrePPItar将这些数据类型组合成药物和PPI全面相似性概括。 通过预测潜在的PPI靶点，PrePPItar扩展了传统方法之外的搜索空间，并可以指导未来的实验验证，使其成为推进药物发现研究的宝贵工具。5. PPI调节剂的类型 根据结构特征分为不同的类型。 第一类是小分子调节剂，更适合紧密狭窄的PPI界面。 因为PPI界面往往很大、很平，而且没有通常代表小分子结合位点的明确口袋。 这通常需要一种能覆盖大量表面积并建立大量疏水接触的调节剂，由于此类分子很大，溶解度差，这种结构经常会引入药代动力学障碍。 强调一点，分子胶是PPI稳定剂的小分子调节剂，可以稳定内源性PPI或诱导非天然相互作用。 与传统小分子PPI抑制剂相比，分子胶具有不依赖高效力活亲和力的优势。分子胶通常会与瞬时且独特的蛋白界面结合，形成选择性界面，最大限度的减少脱靶效应的可能性。 根据作用位点进行分类时，分子胶可以变构作用或与主要PPI界面结合。 变构作用的分子胶可诱导或阻止靶蛋白的构象变化，从而增强其相互作用伙伴的亲和力。 同时，与PPI界面结合的分子胶通过在两种相互作用的蛋白之间提供更多的接触表面积来发挥稳定作用，从而增强它们的结合。 根据作用机制进行分类时，分子胶可分为三种类型。 第一种类型中，分子胶诱导非天然PPI“保护“靶蛋白不发挥其正常功能。第二种类型的分子胶时化合物通过重定向内源形成的PPI来抑制靶蛋白的功能。最后，一些分子胶诱导非天然PPI产生新的药理活性。 小分子PPI调节剂的设计选择在很大程度上取决于hot spots结构信息的可用性。 在已知hot spots会聚在一起形成可能的结合位点的PPI中，正构调节剂通常最为突出。 相反，当hot spots结构信息未知或hot spots无法形成合适的结合位点时，变构调节是调节PPI的一种更常见的方法。 第二种具有PPI调节潜力的方式是使用来自相互作用蛋白结合表位的抑制肽。 这种方法基于这样的一个事实：特定氨基酸序列会介导PPI，这使得这些相互作用容易受到基于所研究序列的肽的破坏。肽通常具有高靶向特异性和易于通过修改其结构来调整药代动力学的特征。 肽通常具有高靶向特异性和易于通过修改其结构来调整药代动力学的特征。 然而，基于肽的治疗开发面临一些限制，例如由于酶和酸性条件的分解，肽在细胞环境中不稳定。此外，与小分子药物相比，他们比较大，阻碍了细胞进入，而且由于涉及许多步骤，合成可能很复杂且昂贵。 另一种PPI抑制治疗选择是使用肽模拟物，肽模拟物是基于肽的分子，根据 PPI 热点分子识别方面的结构见解进行定制，能够维持关键的结合相互作用，从而促进对靶蛋白的高亲和力表达。 抗体PPI调节剂为靶向PPI疗法的开发提供了另一种有希望的途径。然而，单克隆抗体(mAb)面临着一些限制其使用的障碍。 一个主要的挑战时递送，由于其相对较大的size和亲水性，口服无效。另一个限制时无法穿过血脑屏障(BBB)，导致其在治疗中枢神经系统疾病方面的效果有限。 蛋白水解靶向嵌合体PROTAC时PPI调节的另一种治疗替代方案。PROTAC通过瞬时结合诱导泛素化和蛋白酶体降解，从而导致靶蛋白降解和随后的PROTAC循环利用。 与小分子疗法相比，需要的药物剂量更低、潜在的脱靶效应减少、能够克服通常导致小分子抑制剂无效的耐药突变。由于PROTAC依赖于对靶标的最小结合亲和力，因此还可以靶向“不可用药”的蛋白。 PROTAC的局限性，其安全性和潜在风险的临床数据有限。PROTAC的双靶向性质通常导致分子量较大，阻碍口服利用度和组织渗透。6. PPI调节剂临床应用的关键实例 介绍的PPI调节剂经过精心挑选，旨在展示PPI的临床潜力，识别具有进一步优化机会的调节剂，并通过借鉴成功的设计策略作为范例，为推进PPI药物发现提供宝贵见解。 选择特定系列的小分子PPI进行SAR分析是基于是否有足够的数据来支持对其SAR曲线的预测以及它们在未来研究工作中的进一步优化能力。7. 结论： PPI现在已成为药物研发中的可用药靶点。这种模式转变为开发针对各种疾病的新型疗法提供了独特的机会。 PPI调节剂为克服与传统疗法相关的耐药性提供了一种有希望的方法。通过靶向驱动疾病进展的蛋白之间的相互作用，PPI调节剂可以破坏导致耐药性的关键途径。 针对PPI的治疗方法的选择取决于几个关键因素。其中一个因素是PPI本身的特性。比如具有明确结合位点和清晰结合腔的PPI将是开发小分子调节剂的理想靶标。 相反，结合界面较大且灵活的PPI需要更大的调节剂，如肽或蛋白，以实现有效的相互作用。 预期的治疗目标也会影响治疗方法的选择。蛋白质和肽类药物在穿过血脑屏障 (BBB) 方面面临重大限制，这使得它们不适合治疗中枢神经系统 (CNS) 疾病。 所需的给药途径和治疗开发预算都是至关重要的考虑因素。小分子调节剂由于其良好的吸收特性，通常更适合口服给药，而且它们通常是药物开发更具成本效益的选择。 开发PPI调节剂时也存在重大挑战。其中一个限制是实现高选择性，同时最大限度地减少治疗靶标中的脱靶效应，因为相互作用界面大而平坦。 这些界面的性质使得设计选择性结合特定靶标而不干扰其他靶标的小分子变得困难。因此，肽、mAb和蛋白质等其他治疗选择将成为针对此类靶标的替代解决方案。 此外，优化PPI调节剂的药代动力学特性（例如生物利用度和半衰期）仍然是一个具有挑战性的障碍，导致许多候选治疗药物失败。 开发PPI调节剂的成功策略需要整合一系列技术，包括合理的药物设计、对共晶体结构的洞察和计算技术。此外，在优化过程中，看似微小的结构变化可能会对治疗剂的可用药性和活性产生重大影响。 FDA批准了托珠单抗、西妥昔单抗、sarilumab、satralizumab、sotorasib、adagrasib、maraviroc、venetoclax和 fostemsavir 等小分子 PPI 抑制剂，这是针对 PPI 的治疗潜力的确凿证据。 这些成就凸显了这种方法的变革性影响，将 PPI 从“潜在”的领域提升到令人兴奋的临床验证靶点的现实。 未来，人工智能和机器学习的快速发展将显著加速 PPI 调节剂药物研发流程，同时加深我们对 PPI 的理解，AlphaFold 3 的早期结果就是明证。 将PPI调节剂与现有治疗方式相结合的联合疗法有望增强治疗效果并克服耐药性。虽然选择性和脱靶效应等挑战仍然存在，但持续的创新正在解决这些障碍。

趋化因子系统参与调节细胞迁移、粘附、定位和细胞间相互作用，作用于肿瘤细胞和免疫细胞调节二者细胞活动，高度参与肿瘤的发展过程。根据肿瘤发生过程中所处的阶段、免疫细胞的活化状态、效应与调控反应间的平衡以及趋化因子受体在效应靶细胞和调节性靶细胞上的相对表达，趋化因子会表现出促肿瘤和抗肿瘤两种效应，甚至同一趋化因子作用于不同细胞，具有两种截然相反的效应。 一、促瘤趋化因子 1. CCL2：通过CCL2-CCR2轴募集肿瘤相关免疫抑制细胞；介导肿瘤与肿瘤相关巨噬细胞（TAM）相互作用，提高肿瘤干细胞特性、转移能力和治疗抵抗。 2. CXCL1/CXCL8：通过CXCL1/CXCL8-CXCR2轴募集肿瘤相关免疫抑制细胞。 3. CXCL12：通过CXCR4-CXCL12轴促进TAM分化为血管周围TAM细胞，提高血管通透性，使肿瘤细胞向血管内浸润；实体瘤增加骨髓基质细胞中CXCL12的表达，导致表达CXCR4的髓样细胞积聚，影响免疫细胞的发育成熟，CXCR4-CXCL12轴参与Treg向骨髓的迁移。 4. CCR4：在肿瘤微环境（TME）中募集调节性T细胞（Treg）。 5. CCR6：促进Treg细胞在TME原位增殖。 6. CCR8：在TME内DC细胞附近募集Treg，并通过抗原识别使Treg具有免疫抑制作用；通过CCR8-CCL1轴增加Foxp3表达维持Treg细胞的免疫抑制能力。 7. CCR4+Th2、CCR6+Th17、CXCR3+Th1、CXCR5+Tfh，以上4类趋化因子受体分别在不同细胞中的表达，与Treg抑制功能有一定相关性。 二、抗瘤趋化因子 1. XCL1：通过XCL1-XCR1轴介导cDC1细胞向肿瘤募集，促进cDC1与CD8+T细胞相互作用，促使T细胞扩增和获得效应器功能。 2. CXCL11：其表达与髓源性抑制细胞（MDSCs）的丰度和CD8+T细胞浸润程度成反比。 3. CCR7：介导cDC1和cDC2细胞从肿瘤向TDLN迁移，启动T细胞的效应功能。 4.  CCL21：介导T细胞和DC细胞向肿瘤引流淋巴结（TDLN）募集，其表达减少会影响免疫细胞群定位，最终可能导致T细胞活性降低。 5. CX3CR1：CD8+T细胞接收到CX3CR1信号才能发挥抗肿瘤作用。 三、双效趋化因子 1. CCR5：CCR5-CCL5轴介导cDC1向肿瘤募集，能同时募集Treg细胞和CD8+T细胞；调控TAM表型和功能，介导肿瘤与TAM相互作用，提高肿瘤肝细胞性、转移能力、治疗抵抗 2. CXCR3：CXCR3-CXCL9/CXCL10轴也能同时募集Treg和CD8+T细胞；使干细胞样TCF-1+细胞向cDC1细胞募集、在TME中重激活和通过接触IL-2获得效应器功能；调控免疫效应细胞在肿瘤附近的定位。 四、药物开发 一些趋化因子的研究进入了临床阶段，但总体而言疗效不显著。 1. CXCR3-CXCL9/10/11：IFN-γ是该趋化因子轴的主要驱动因素，联用可以增加效应细胞浸润；瘤内注射CXCL9/10/11等配体或者表达配体的溶瘤病毒，增加效应细胞浸润。 3. CXCR4：使用其拮抗剂 AMD3100， BL-8040可以促进肿瘤的T细胞浸润。 4. CCR4-CCL22/17：用于阻断该轴介导的Treg募集的策略，包括阻断抗体、siRNAs和拮抗剂： （1）CCR4抗体：mogamulizumab (KW-0761)是一种人源化、糖工程IgG1κ单克隆抗体，通过ADCC靶向表达CCR4的细胞。临床试验结果显示它可以消除淋巴瘤中Treg的积累。 （2）CCR4小分子抑制剂：FLX475和RPT193，FLX475联合派姆单抗治疗晚期或转移性癌症的1/2期临床试验(NCT03674567)最近已经完成，但尚未被报道；此外GSK 的(GSK2239633) 和AstraZeneca的(AZD-1678，AZD-2098) 也是CCR4的小分子抑制剂。 5. CCL2-CCR2：阻断CCL2-CCR2，可以抑制MDSCs的浸润： （1）抗CCR2抗体：MLN1202，治疗骨转移（NCT01015560）。 （2）CCR2小分子抑制剂：PF-04136309，联合白蛋白-紫杉醇/吉西他滨治疗中期静态PDA患者的1b期试验显示，外周血中炎症性单核细胞(IM)减少，而没有在骨髓中积累。但与标准化疗相比，CCR2抑制也会导致肺毒性增加。在另一项1b期试验中PF-04136309和叶酸，不同的标准化疗方案（边缘可切除和局部晚期胰腺癌），是安全的，减少单核细胞从骨髓，TAM浸润原发肿瘤，导致高于预期的客观反应率（49%）。 （3）CCR2拮抗剂：CCX872 ，用于治疗胰腺癌，总生存率提高（18个月时29%Vs18.6%）。 6. CCR5：CCR5拮抗剂Maraviroc，在体外模型中将巨噬细胞重新极化为免疫活性表型。目前还在招募的临床试验是卒中后认知障碍：NCT04966429 Safety and Efficacy of Maraviroc in Post-stroke Cognitive Impairment Phase2 7. CXCR1/CXCR2-CXCL8：阻断该轴，抑制肿瘤生长： （1）CXCR1/2抑制剂：Reparixin是一种临床级抑制剂，可在体外抑制乳腺癌的生长。 （2）CXCR1/2的小分子拮抗剂：包括SCH479833和SCH527123，在乳腺癌、CRC、自发性结肠癌肝转移和黑色素瘤的异种移植模型中具有抗肿瘤活性。 （3）CXCL8阻断抗体：ABX-CXCL8，在异种移植模型中抑制黑色素瘤的生长。 总体如麻省总医院Andrew D. Luster教授所言，趋化因子和趋化因子受体很难作为治疗靶点进行开发... Even if chemokines and chemokine receptors represent difficult therapeutic targets, they might help todissect cellular components critical for induction and maintenance of pro- and anti-tumorigenic immune cell states. 参考文献 Hanahan, D. et al. Hallmarks of cancer: the next generation. Cell. 2011; 144: 646-674. Hua, Y. et al. Tumors vs. chronic wounds: an immune cell’sperspective. Front. Immunol.    2019; 10: 2178.  Villablanca et al, Tumor-mediated liver X receptor-alpha activation inhibits CC chemokine receptor-7expression on dendritic cells and dampens antitumor responses. Nat. Med.  2010; 16: 98–105. Binnewies, M. et al, Unleashing type-2 dendritic cells to drive protective antitumor CD4(+)    T cell immunity. Cell. 2019; 177: 556–571.e16. Griffith, J.W. et al. Chemokines and chemokinereceptors: positioning cells for host defense    and immunity. Annu. Rev. 2014; 32: 659-702. Karan Kohli et al，Key chemokines direct migration of immune cells in solid tumors，Cancer Gene Ther . 2022;29(1):10-21. 本周好文推荐 如需转载请联系佰傲谷并在醒目位置注明出处 · · · · · · · ·