PDE10A

2022年期间，关于Fragment to lead 的研究得到了广泛的关注，并产生了许多重要的出版物。其中18 篇文章介绍了已成功片段的先导研究，包括三个临床化合物（MTRX1719、MK-8189 和 BI-823911）的开发。Andrew J. Woodhead等人以表格形式总结了2022年发表的基于片段的药物发现的相关文章，并讨论了其在2015-2022年的综合案例的特征，如靶点类别、筛选方法和配体效率，跟踪该领域进展。引言基于片段的药物发现（FBDD）是目前研究药物靶点和鉴定多类靶点先导化合物的一种行之有效的方法。FBDD 大致包括两个步骤：(1) 使用检测弱亲和力的优化技术筛选低分子量、低复杂度分子（"片段"）库（产生 "命中"）；(2) 通常在结构和计算方法的指导下进行合理设计，以优化这些命中，从而提高药效和分子特性（产生 "先导"）。迄今为止，FBDD 已开发出 7 种已获批准的药物，50 多种片段衍生化合物已进入临床开发阶段，其中 40% 已获批准或正在进行试验（表 1）。表 1. 片段衍生的已获批准药物和 2、3 期临床开发化合物作者根据以下标准对所收到的文章进行了评估，符合标准的例子见表 2：命中片段的分子量 (MW) < 300。所发现的片段来自筛选（如生物测定、生物物理方法、X 射线、虚拟筛选或它们的任何组合）或已知配体的解构。先导物的效力/亲和力等于或优于 2 μM。从片段到先导物的效力/亲和力至少提高 100 倍。文章的发表日期（根据主要引文定义）在 2022 日历年内。表 2. 2022 年片段转化为先导药物的论文概览目标靶点类别下图1显示了 "F2L视角 "每年的目标类别分布情况（以及所有八年的总分布情况）。迄今为止，共有198个目标类别，其中最普遍的目标类别分别是其他酶（70个）、激酶（49个）和其他蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）（30个）。2022 年，PPIs 和非激酶或蛋白酶类是最大的类别（合计占 80%），与往年相比，溴链（6%）、激酶（5%）和其他（5%）只占很小的比例。图 1. 成功的 F2L 案例研究针对的蛋白质类别Kinases激酶Kinases历来占总分布的四分之一。今年的减少可能是由于数据集较小，存在自然变异。以前在文献中报道过的与蛋白激酶 A（PKA）已知实验结合模式的片段被用作模板，利用 Enamine REAL 数据库构建和对接枚举库。在一个优化周期内，后续合成得到的先导化合物的效力提高了 13,500 倍。这种趋势是否会持续下去，我们拭目以待。GPCR表 2 中没有 G 蛋白偶联受体（GPCR）的例子，不过，也有一些不完全符合标准的例子值得一提。其中一个例子是，Shepherd 等人利用表面等离子体共振（SPR）筛选技术确定了一系列腺苷受体家族成员的片段结合亲和力，并开展了后续工作以评估其功能后果。在第二项研究中，对 5HT2A 受体进行了筛选，确定了低 μM 大小的片段，并将其进一步优化到 100 nM 以下，从而以微弱差距未达到表 2 的纳入标准。Proteases蛋白酶抑制剂Proteases占11%，而2021年为0%（但与8%的总平均值一致）。有趣的是，这两个条目（2 和 3）都采用了虚拟筛选的方法来寻找新药，与蛋白激酶 A 的例子类似，这或许说明了人们对这类酶的结合了解的越来越多。具体来说，HIV-1蛋白酶几十年来一直是药物治疗的靶点，而SARS CoV-2 Mpro也受到了广泛关注，这导致了针对这种病毒蛋白酶的药物Paxlovid的快速发展。Other Enzymes其他酶的抑制剂占比44%，略高于全球平均水平（35%）。表 2 的这一部分包括两个临床候选药物：MRTX1719（条目 6），针对 PRMT5 的一种非活性形式，其先导化合物的效力比起始片段高出 8 个数量级；MK-8189（条目 10），是一种磷酸二酯酶 10 A 抑制剂。条目 4 描述了将一个命中片段的特征与一个相关分子合并，从而产生了一种针对 NDM-1 和其他金属-β-内酰胺酶的先导化合物。苯基吡唑[等温滴定量热法（ITC）测定的 Kd = 2.88 mM]，通过结构引导优化，该片段被优化为 3.6 μM 的先导物，配体效率大大提高。PPIs2022年，在PPI领域有几个值得一提的例子。Shishodia 及其合作者描述了针对 PBRM1-BD2 的 2000 个片段的蛋白质检测 NMR 筛选，并将结合最紧密的片段系列优化为具有选择性、细胞活性的化学探针。第二个值得注意是开发了调控枢纽蛋白14-3-3 的 PPI 稳定剂。利用时间分辨 FRET 分析法，研究人员确定了一种能增强 14-3-3 二聚化并导致蛋白结合增加的药物。迄今为止，大多数实例都是 PPI 抑制剂，而 Venetoclax 的开发是一个重要的片段衍生成功案例（表 1）。稳定与生理相关的 PPI 或诱导新的 PPI 与泛素连接酶系统的成分构成了靶向蛋白质降解的基础。Covalent Inhibitors2022年发表的不符合表2标准的其他基于片段的论文采用了共价方法。St. Denis 等人描述了一个亲电片段库的设计，该库利用 X 射线晶体学筛选法针对 ERK2 进行筛选。发现了多个以 ATP 结合位点附近的 Cys166 为靶点的片段，并对其中一个片段进行了优化，以产生低 μM 的先导物。Yoshimori 等人开发了一种生成式人工智能模型（DeepSARM），用于开发共价激酶抑制剂，并以酪氨酸激酶（BTK）为例，对新设计的配体进行评估。13 和 16 强调了 FBDD 在共价药物发现中的持续应用（13，图 2），针对 KRASG12C，从一个非共价片段开始，在引入亲电子体之前最大化非共价相互作用。图 2. 针对 KRASG12C（表 2 中的13）的片段-引线优化。通过蛋白质观察核磁共振筛选确定了一个非共价片段。在加入共价弹头之前进行了结构指导优化。片段筛查方法图 4 显示了表 2 中列出的 F2L 活动中使用的筛查方法，并将其与往年和所有分析年份的总数进行了比较。此外，研究人员还能针对 PRMT5-SAM 进行 SPR 反筛选，以确认这些片段能如愿与 PRMT5-MTA 发生优先结合。图 4：（A）过去 8 年成功的 F2L 案例研究中使用的碎片筛选技术。(B) 饼图按 2022 栏所占百分比分列。2022 年的几项研究报告了很有前景的新片段筛选技术，这些技术可以发现新靶点，但没有进行大量的靶点优化工作，因此不符合表 2 的收录标准。有趣的例子有：利用DNA编码片段的光激活共价捕获（PAC-FragmentDEL）发现针对PAK4和2-表聚酶的靶点；纳米液体毛细管色谱法鉴定乙酰胆碱酯酶抑制剂；利用多肽荧光探针进行溶解变色蛋白结合测定；利用本机质谱鉴定破坏HSP90-HOP蛋白-蛋白相互作用的片段。寻找命中策略在研究14中，生化检测、热熔融和 SPR 被结合使用，虽然这些技术之间的重叠程度很低，但研究人员认为，应用正交检测可以最大限度地降低漏检的风险，这些漏检的结果随后会被纳入 X 射线晶体学进行结构指导优化。马丁等人在一篇论文中也提到了正交技术的使用，他们认为通过 "三角测量 "的方法可以最好地实现新药的验证和优先排序，相比之下，项目 1 采用的是 "晶体结构优先 "策略，而不是对片段进行任何预筛选。他们最初发现的是与 PKA 结合的弱片段的 X 射线晶体结构，然后利用这些晶体结构进行虚拟筛选，以确定类似先导化合物。片段库FBDD 的一个重要因素是设计合适的片段库。片段库的规模从 100 个到 13 000 个片段不等，规模较大的片段库通常通过核磁共振进行筛选。Enamine Real 和药明康德 GalaXi 等超大型枚举化学库的出现，已成为药物发现界进行初筛、跟踪和虚拟筛选的宝贵资源；预计其使用量在未来几年将显著增加。还有一类是使用虚拟化合物作为主要筛选来源的作品。今年，使用这种方法的作品数量有所增加（2022 年为 13%，而历史平均水平为 8%），分别筛选了 350 万、2.35 亿和 1.28 万个片段。片段优化片段的确定只是优化过程的开始。要将片段进化成更强效的先导分子往往非常具有挑战性。大约 50% 的实例报告了虚拟筛选或对接协议的使用，使用物理学的计算方法进行片段优化也未来可期。如相对自由能扰动和绝对自由能扰动（FEP），尤其是在与实验得出的结构信息相结合时。这些技术已成功应用于后期的 "从先导到先导"（hit-to-lead）和 "先导优化"（lead optimization）计划中；然而，片段的挑战依然存在。在分子动力学模拟过程中，片段大小的化合物的结合模式并不能保证保持不变。总结2022年，FBDD领域取得了一些显著成就，包括针对突变型KRAS的非共价命中物优化、针对RNA靶点的片段筛选和优化以及利用片段筛选整个SARS-Cov-2蛋白质组。FBDD 已开始用于 PPI 稳定化和靶向蛋白降解（PAK1 降解剂）；预计这一趋势将继续下去。未来 FBDD 的发展领域可能是利用 DNA 编码的定点文库进行快速片段命中跟踪，以及将低温电子显微镜用于 FBDD 以实现新的靶标类别。我们期待着这一领域的发展以及 FBDD 在为患者提供小分子疗法方面的持续影响。参考文献：https://doi.org/10.1021/acs.jmedchem.3c02070声明：发表/转载本文仅仅是出于传播信息的需要，并不意味着代表本公众号观点或证实其内容的真实性。据此内容作出的任何判断，后果自负。若有侵权，告知必删！长按关注本公众号   粉丝群/投稿/授权/广告等请联系公众号助手 觉得本文好看，请点这里↓

关注并星标CPHI制药在线              植物多酚是一类具有多元酚化学结构物质的总称，是常见的植物源生物活性物质，广泛存在于水果、茶、咖啡等食品中。酚类化合物结构复杂，分类方法也多种多样，人们最初研究的植物多酚是单宁，按照单宁的化学结构特征，将单宁分为水解单宁和缩合单宁两大类；同时，由于多酚的来源不同，也有人将多酚分为茶多酚、苹果多酚、葡萄多酚等；此外，最常见的分类方法是根据其碳原子数量和排列不同分为类黄酮类、酚酸类、单宁类、芪类和木脂素类。类黄酮类主要有黄酮醇类、黄酮类、黄烷酮类、异黄酮类、花青素类和黄烷醇类，包含儿茶素和花青素，目前已经分离鉴定了4000多种类黄酮类物质，广泛存在于蔬菜和水果中。酚酸类物质分为两类，一类为安息香酸衍生物，主要是羟基苯甲酸类，包含五倍子酸、儿茶酸，另一类为桂皮酸衍生物，主要是羟基桂皮酸，包含香豆素酸、咖啡酸、阿魏酸。酚醇类物质包括酪醇和羟基酪醇，主要存在于橄榄油、红酒、白酒和啤酒中，芪类物质主要为白藜芦醇，存在于葡萄、花生、浆果中，木酚素类物质主要存在于亚麻子中。       研究发现，多酚类化合物可以通过多种途径发挥降血糖作用，如清除自由基、脂质抗氧化、抑制肠道消化酶类、促进胰岛素合成与分泌、抑制葡萄糖转运、调节肠菌群等多种方式，降低人体内血糖水平。       1、植物多酚通过抑制自由基通路、脂质抗氧化，发挥降血糖作用       2型糖尿病（T2DM）的发生发展与机体的氧化应激反应密切相关，糖脂代谢紊乱会导致机体线粒体基质自由基增多，产生过量的活性氧自由基（ROS）和活性氮自由基使氧化应激反应增强，破坏细胞内信号通路并导致与胰岛素分泌和信号通路相关基因的表达失调，最终产生胰岛素抵抗或胰岛素缺乏。植物多酚具有较强的抗氧化能力和自由基清除能力，可以提高机体抗氧化酶体系的活性，从而改善机体的氧化应激状态。研究表明，葡萄籽多酚、金荞麦黄酮均可提高经链尿佐菌素（STZ）诱导的T2DM 鼠血清中超氧化物歧化酶活力，降低血清中丙二醛（MDA）含量，增强机体抗氧化能力并改善葡萄糖耐受程度。苦竹叶黄酮也具有相似的降糖功能，可降低四氧嘧啶诱导的T2DM 小鼠的血清中 MDA的含量，提高超氧化物歧化酶活性，使空腹胰岛素水平显著提高，进而提高糖耐量和肝糖原的含量。因此，黄酮类植物多酚可提高抗氧化能力，减轻氧化应激对胰岛β细胞造成的损伤，具有一定的降血糖活性。       2、植物多酚通过抑制肠道消化酶，发挥降血糖作用       食物中的单糖、双糖和淀粉是人体摄取的主要糖类物质，人体肠道中含有丰富的消化酶类，各类酶相互协作，将多糖、双糖水解为单糖后被人体吸收。其中，α-淀粉酶和 α-葡萄糖苷酶是人体代谢途径中重要的酶类，对人体吸收、利用糖类起到重要作用。植物多酚可抑制α-葡萄糖苷酶和 α-淀粉酶活性，对机体糖代谢调节起一定作用，如苹果多酚可显著抑制 α-葡萄糖苷酶、蔗糖酶和麦芽糖酶活性，加强葡萄糖向外周细胞的转运作用从而降低 STZ 诱导的糖尿病大鼠的血糖浓度；红米多酚富含原花青素，对 α-葡萄糖苷酶、α-淀粉酶、麦芽糖酶、蔗糖酶活性均有显著抑制作用，且抑制作用与红米多酚浓度呈正相关，红米多酚对碳水化合物消化吸收的抑制作用可减缓体内葡萄糖的生成与利用速度，从而减缓人体血糖升高的速度，对糖尿病起一定的预防及控制作用；黑豆花青素可抑制α-葡萄糖苷酶和 α-胰淀粉酶活性并表现出良好的剂量效应关系，有较好的降血糖活性；绿茶多酚及表没食子儿茶素没食子酸酯可通过抑制α-葡萄糖苷酶和α-淀粉酶活性起到降糖作用，且一定浓度的绿茶多酚及 EGCG与阿卡波糖具有协同作用，能显著提高多酚与阿卡波糖单独作用的效果。       3、调控相关信号通路，促进胰岛素合成与分泌，发挥降血糖作用       植物多酚可调控相关信号通路，促进胰岛素合成与分泌，首先可通过保护和刺激胰岛 β细胞，增加血清胰岛素的含量，其次，可增加胰岛素的敏感性，改善胰岛素抵抗。植物多酚可以通过调控胰岛素的信号通路而改善糖脂代谢紊乱作用。研究表明，葛根素可通过上调过氧化物酶体增殖物激活受体（PPAR）γ的表达，上调脂肪、骨骼肌组织中细胞膜葡萄糖转运蛋白4（GLUT-4）基因的表达，增加葡萄糖向细胞内转运和葡萄糖的消耗，从而降低血液葡萄糖的浓度，改善高血糖和胰岛素抵抗（IR）状态，还可修复受损的胰岛β 细胞，保护和增强正常胰岛细胞活力。茶多酚可通过调控转化生长因子-beta/Smad（TGF-β /Smad）、Tribbles 同源蛋白3/蛋白激酶（TRB-3/AKT）等胰岛素信号通路，上调PPAR-γ 表达，增加葡萄糖向细胞内转运和胰岛素敏感性，改善IR 和脂代谢紊。此外，葛根黄酮与黄芪黄酮配伍使用还可通过调控 IRS/PI3K/Akt 信号通路调节胰岛素分泌、改善 IR 与糖脂代谢，提高抗氧化能力。白藜芦醇可以上调大鼠胰岛 β细胞功能的关键基因（如 GLUT-2，线粒体转录因子）表达，还可通过激活 cAMP 通路抑制磷酸二酯酶基因（Pde3b、Pde8a 和 Pde10a）的表达，增加胰岛素的分泌、提高 β 细胞功能。肉桂多酚提取物具有阻碍诱生型-氧化氮合酶的基因表达、抑制转录因子 NF-κB 的活性，进而阻碍一氧化氮（NO）产物的产出，对胰岛素瘤 RINm5F 细胞及胰脏具有一定的保护作用，能够维持胰岛素分泌量以及胰岛β细胞活性。肉桂多酚提取物还能激活肝糖原合成酶和胰岛素受体激酶，增加体内葡萄糖摄取量，抑制糖原合成酶激酶-3β，抑制胰岛素受体脱磷酸作用，提高胰岛素敏感性等功能。       4、植物多酚通过抑制葡萄糖转运，降低血糖浓度       胰岛素的正常分泌除了需要胰岛素基因的正常表达外，还需要蛋白质葡萄糖激酶（GK）和葡萄糖转运体 2（GLUT2）的正常表达。葡萄糖转运体是一类广泛存在于细胞膜上的膜蛋白，主要介导细胞对葡萄糖的摄取。肠道对葡萄糖的吸收是通过 Na+依赖型葡萄糖转运体-1（SGLT-1）和易化型葡萄糖转运体-2（GLUT-2）的介导来实现的。碳水化合物进入机体后被分解，产生人体所需的葡萄糖，葡萄糖只有通过肠细胞上的葡萄糖转运蛋白的转运才可以被人体利用，参与人体正常的血液循环。研究发现，木犀草素和异荭草素可通过下调 SGLT1 和 GLUT2 的 mRNA 及蛋白表达水平，减缓葡萄糖的摄取，从而降低血糖。体外细胞试验发现，番石榴叶和果实的多酚提取物抑制葡萄糖和果糖的转运是由单一多酚通过各种方式与糖转运蛋白相互作用来实现的，以时间依赖的方式显著降低血糖水平。       5、植物多酚通过调节肠道菌群，发挥降血糖作用       植物多酚从多个方面和层次来影响肠道内的微生物菌群。一方面，植物多酚能直接影响肠道微生态，通过抑制病原菌的生长，从而提升益生菌的数量，同时还影响细菌对肠道细胞的粘附达到调节血糖的目的；另一方面，植物多酚可以促进肠道激素分泌，影响机体对胰岛素的敏感程度。肠道菌群已经成为了人体内调节能量和血糖水平的重要调节因子。研究发现，百香果果皮各部位多酚提取物均能改善患病大鼠肠道菌群失调的状况，被高血糖大鼠肠道菌群利用产生短链脂肪酸，能不同程度地富集乳酸杆菌、双歧杆菌，抑制致病菌。葡萄多酚可通过促进艾克曼菌等有益菌的生长减少肠道局部 ROS，改善肠道菌群失衡造成的低度炎症和代谢综合征。原花青素可通过增加双歧杆菌和乳酸菌的含量，降低疣微菌含量，调节肠道菌群平衡及肠道微环境维持机体稳态，并改善糖脂代谢、胰岛素抵抗和肠道屏障功能。乌龙茶儿茶素可促进双歧杆菌和乳酸杆菌的生长，产生短链脂肪酸，调节人体肠道菌群组成并发挥类似益生元活性，乳酸杆菌属和双歧杆菌属含量增加，可使胰高血糖素样肽-2（glucagonlike peptide-2，GLP-2）增加，降低肠道通透性，减少慢性炎症，提高葡萄糖耐受量和胰岛素敏感性，对防治T2DM 及其并发症有积极作用。       参考资料       [1]黄修晴,初众,房一明等.植物多酚降血糖机制的研究进展[J].食品工业科技,2021,42(18):461-469.   [2]周爽,黄莉,王彦美等.植物多酚的生物利用度及其降血糖活性研究进展[J].食品研究与开发,2023,44(06):211-217.       [3]翟清波,李诚,王静等.植物多酚降血糖和降血脂作用研究进展[J].中国药房,2012,23(03):279-282.       作者简介：小泥沙，食品科技工作者，食品科学硕士，现就职于国内某大型药物研发公司，从事营养食品的开发与研究。来源：CPHI制药在线声明：本文仅代表作者观点，并不代表制药在线立场。本网站内容仅出于传递更多信息之目的。如需转载，请务必注明文章来源和作者。投稿邮箱：Kelly.Xiao@imsinoexpo.com▼更多制药资讯，请关注CPHI制药在线▼点击阅读原文，进入智药研习社~

LONDON, UK I August 31, 2023 I BenevolentAI ("BenevolentAI" or the "Company") (Euronext Amsterdam: BAI), a leader in the development of advanced AI that accelerates biopharma discovery, today announces that the first participants have been dosed in Phase I first-in-human studies of its oral phosphodiesterase 10 (PDE10) inhibitor, BEN-8744, intended for the treatment of Ulcerative Colitis (UC). The topline data readout from this study is expected in Q1 2024. Dr. Anne Phelan, Chief Scientific Officer of BenevolentAI, said: “ UC is a disease with significant unmet patient needs, as rates of sustained remission remain disappointingly low. Initiation of this Phase I study marks a significant milestone in treating this complex disease and serves as the leading asset in our clinical development portfolio. BEN-8744 exemplifies our innovative approach targeting a novel pathway with the potential for meaningful differentiation from existing standard-of-care treatments.” Joanna Shields, Chief Executive Officer of BenevolentAI, said: “Our AI powered drug-discovery platform identified PDE10 as a novel target for UC, with no prior direct associations linking it in scientific literature. BEN-8744 demonstrates the capacity of our technology platform to uncover novel avenues in the treatment of disease.” About BEN-8744 BEN-8744 is a peripherally restricted small molecule PDE10 inhibitor in development as a potential first-in-class treatment for Ulcerative Colitis (UC). Administered orally, it also has the potential for addressing other indications within inflammatory bowel disease. BEN-8744 constitutes a different mechanism of action for the treatment of UC, providing an opportunity for further differentiation based on safety and efficacy. PDE10 reduces intracellular levels of the signalling molecule cGMP. Restoration of cGMP levels by PDE10 inhibition is anticipated to have a direct anti-inflammatory and disease-modifying benefit. BEN-8744 is a wholly owned asset in the BenevolentAI drug programme pipeline. About Ulcerative Colitis UC is a chronic disease that causes inflammation and ulceration of the inner lining of the colon and rectum. UC affects 0.4% of the US population, and 31% of patients have moderate-to-severe disease. 20-40% of those patients with moderate-to-severe UC do not respond to anti-TNF, the main treatment approach, whilst currently available treatments may come with severe side effects. About BenevolentAI BenevolentAI (AMS: BAI) is a leading developer of advanced artificial intelligence technologies that unlock the value of multimodal data, surface novel insights, and accelerate biomedical discovery. Through the combined capabilities of its AI platform, its scientific expertise, and wet-lab facilities, the Company is developing an inhouse drug pipeline of high-value assets. The Company is headquartered in London, with a research facility in Cambridge (UK) and a further office in New York. SOURCE: BenevolentAI