A1R

*仅供医学专业人士阅读参考前脑区域的侧隔（LS）参与大脑压力反应和焦虑的调节，还与恐惧、社交能力、进食、空间记忆等功能有关。LS神经元主要由γ氨基丁酸（GABA）能神经元组成，对各种厌恶和压力刺激做出反应。LS接受来自海马等脑区的输入，并与前额皮质、下丘脑等区域形成复杂的连接和局部回路，不同回路可能支持着LS的不同功能。研究显示，LS的不同神经元亚群在调控压力、社交缺陷和焦虑等方面具有不同作用，非神经元细胞（如星形胶质细胞）也可能通过调节突触环境和释放胶质递质影响LS功能。来自韩国大邱庆北科学技术院和首尔大学的研究团队探索了LS星形胶质细胞对LS神经回路及其功能的影响，首次确定了星形胶质细胞感知压力、并调节神经元反应的机制。研究结果表明，小鼠遭遇厌恶或压力应激时，LS星形胶质细胞被激活，细胞内Ca2+水平升高，从而影响背侧（LSd）和中间（LSi）LS的突触传递。具体来说，星形胶质细胞通过释放腺苷信号分子调节突触传递，腺苷A1受体减少兴奋性突触传递，腺苷A2A受体增强抑制性突触传递，从而影响LS区域的神经回路，导致小鼠社交回避和焦虑样行为。研究发表在《自然·通讯》杂志上。研究人员利用免疫荧光染色，描绘了不同情境下LS星形胶质细胞的反应。研究显示，星形胶质细胞对小鼠的不同行为产生反应，表现为细胞内Ca2+水平的快速变化。小鼠遭遇威胁性视觉刺激（如模拟的空中捕食者接近）、电击、悬尾或束缚压力时，Ca2+水平迅速升高，但是中性、奖励性刺激以及社交互动中探索阶段，Ca2+水平没有发生明显变化。将LS分为背侧（LSd）、中间（LSi）和腹侧（LSv），LSd星形胶质细胞对危险性视觉刺激和电击的反应较强，LSi和LSv对悬尾和束缚压力的反应较强，表明LS星形胶质细胞在不同亚区内对不同类型的刺激（如危险、恐惧和压力）产生不同的反应。LS星形胶质细胞对压力和厌恶刺激产生反应接下来，研究人员探究了厌恶刺激驱动LS星形胶质细胞Ca2+水平变化的机制。对于输入信号，研究人员通过向LS注射逆行腺相关病毒，找到了投射至LS的脑区，包括海马、边缘下皮层和下丘脑外侧区，而抑制海马的兴奋性神经元，可以显著减少LSd星形胶质细胞对厌恶刺激的Ca2+反应，表明海马输入在星形胶质细胞的厌恶反应中发挥了重要作用。那么，星形胶质细胞的厌恶反应对神经元活动造成了怎样的影响呢？研究人员使用化学遗传方法激活LS星形胶质细胞，发现星形胶质细胞可以通过调节突触传递抑制神经元活动，LSd和LSi神经元兴奋性突触后电流（sEPSC）频率降低，LSi神经元的抑制性突触后电流（sIPSC）频率增加，并且星形胶质细胞的调节功能具有局部特异性，即对附近神经元的抑制较强，对远处神经元的抑制较弱。星形胶质细胞通过调节突触传递影响神经元腺苷信号是星形胶质细胞调控突触活动的主要机制之一，于是接下来，研究人员评估了腺苷及其受体在星形胶质细胞厌恶反应中的作用。使用腺苷A1受体拮抗剂，可以逆转LSd和LSi神经元中的sEPSC频率降低，激活腺苷A1受体则会进一步降低sEPSC频率；阻断腺苷A2A受体，可以逆转LSi神经元中的sIPSC频率增加，激活则进一步增加sIPSC频率。由此看来，星形胶质细胞对突触的调节作用主要是通过突触前机制完成的。通过调节突触前机制，星形胶质细胞能够特异性地调节突触活动，并对神经元产生抑制作用。我们再来把目光集中到星形胶质细胞和神经元之间。LSd和LSi星形胶质细胞的激活都能够引发周围神经元的激活，但是，LSd星形胶质细胞更倾向于影响与神经肽Y（NTS）相关神经元，LSi星形胶质细胞则主要影响与类固醇受体2（Crhr2）相关的神经元。不同区域星形胶质细胞对神经元造成特异性影响不同区域星形胶质细胞对神经元的特异性影响，也反应在小鼠的行为和生理表现上。使用化学遗传方法激活星形胶质细胞，小鼠并未出现明显的行为变化，但是LSi小鼠心率和血液皮质酮增加；在社会失败压力条件下，激活LSi和LSd星形胶质细胞都显著增加了小鼠的焦虑和社交回避行为。也就是说，LSi星形胶质细胞主要在无压力的小鼠中影响生理反应，产生激素和交感神经反应；而LSd星形胶质细胞主要在压力条件下调节行为反应，特别是焦虑和社交回避行为。接下来，我们回到最开始的时候——星形胶质细胞的Ca2+水平变化介导了厌恶和压力刺激下的神经元反应，通过过表达质膜Ca2+泵来抑制星形胶质细胞中的Ca2+升高。在压力条件下，LSd星形胶质细胞过表达质膜Ca2+泵，可以减轻小鼠的焦虑样行为和社交回避；LSi星形胶质细胞过表达质膜Ca2+泵后，未见明显的行为或生理变化，进一步验证了LSi星形胶质细胞偏向于影响无压力下的生理反应。总的来说，研究展示了LS星形胶质细胞在厌恶和压力应激条件下，如何通过调节神经元活动来影响小鼠的行为反应，并阐明了其在分子和神经回路层面的作用。研究有助于更精确地理解压力反应，为开发新的压力或焦虑治疗方法提供了可能性。参考文献：Seo K, Won S, Lee HY, et al. Astrocytic inhibition of lateral septal neurons promotes diverse stress responses. Nat Commun. 2024;15(1):10091. Published 2024 Nov 21. doi:10.1038/s41467-024-54376-x本文作者丨王雪宁

▎药明康德内容团队报道 炎热的夏季，失眠也变得更加常见或加重。失眠是一种不容易自然地进入睡眠状态的症状，可能是短期的，也可能长期持续。长期失眠会伴随白天精神不佳、嗜睡、易怒、甚至抑郁等症状，严重影响人们的健康、工作和生活质量。根据《中国成人失眠诊断与治疗指南（2023版）》数据，中国普通人群有临床意义的失眠患病率约为15%。本文根据公开资料整理全球十多款正在进行失眠症临床开发的在研药物，其中6款在中国已迈入临床开发阶段。 图片来源：123RF 先声药业、Idorsia公司：达利雷生 作用机制：双食欲素受体拮抗剂 盐酸达利雷生片是Idorsia公司开发的抗失眠药，为一款双食欲素受体拮抗剂。先声药业此前通过一项5000万美元的合作获得了该产品在大中华地区开发和商业化的独家权利。目前，达利雷生已在美国、英国、欧盟等地获批上市。今年7月，盐酸达利雷生片新药上市申请已获得NMPA受理。 食欲素受体拮抗剂是一类经过临床检验的、安全有效的新型抗失眠药。食欲素是存在于大脑特定部位的一种神经递质，通常向身体传递各种保持清醒的讯息，是导致失眠的罪魁祸首之一。根据先声药业公开资料，与传统镇静催眠药物通过镇静大脑来促进睡眠的疗法不同，达利雷生通过阻断食欲素神经肽与其受体的结合，降低过度活跃的中枢觉醒。由于其仅阻断食欲素受体的启动，因此可减少唤醒驱动，诱导睡眠发生，而不改变睡眠阶段的比例，且没有次日残留效应。在针对中国失眠患者的3期临床研究中，服用达利雷生的患者每周相当于可增加近一整晚的睡眠。 卫材（Eisai）：莱博雷生 作用机制：双重食欲素受体拮抗剂 根据卫材公开资料，莱博雷生片（lemborexant）是一款双重食欲素受体拮抗剂，此前已经在中国香港地区获批上市，用于治疗成人失眠，特别是入睡困难和/或睡眠维持困难。2024年1月，该产品在中国内地的上市申请获NMPA受理。 莱博雷生是一款小分子药物，其通过竞争性结合两种食欲素受体亚型OX1R和OX2R，抑制食欲素神经传递，调节睡眠-觉醒节律。作为一种竞争性拮抗剂，莱博雷生对OX2R具有更强的抑制作用，可抑制REM和非REM睡眠驱动，从而可以为患者提供更快的睡眠开始、更好的睡眠维持。 扬子江药业：YZJ-1139片 作用机制：双重食欲素受体拮抗剂 根据扬子江药业公开资料，YZJ-1139片是一款双重食欲素受体拮抗剂，能够同时抑制食欲素受体1型和2型，加快睡眠速度，延长深睡时间。该产品于2017年在中国获批临床。根据中国药物临床试验登记与信息公示平台，扬子江药业已经完成一项YZJ-1139片治疗失眠症的3期临床试验，针对的适应症为以入睡困难/睡眠维持障碍为特征的失眠症。 YZJ-1139治疗原发性失眠症的2期临床试验结果曾发表于2021年亚洲睡眠医学会第三届睡眠大会。试验结果表明，YZJ-1139可剂量相关地改善睡眠效率，各剂量组均可以改善受试者睡眠效率至健康水平。与安慰剂组相比，YZJ-1139未出现明显的中枢神经系统副作用，第二日残留效应低。 翰森制药：HS-10506 作用机制：化药1类新药 根据中国药物临床试验登记与信息公示平台，翰森制药正在开展一项1b/2期临床研究，评价HS-10506在中国成人失眠障碍患者中多次给药的安全性和耐受性。根据中国国家药监局药品审评中心（CDE）公示的受理号信息，HS-10506是一款1类化药新药，拟开发用于抑郁症及失眠。目前翰森制药尚未披露该产品的具体作用机制。 中国医学科学院药物研究所：YZG-331 作用机制：新型腺苷类衍生物 公开资料显示，YZG-331是一款1类化学新药，是中国医学科学院药物研究所以天麻为起点，通过药物化学和药理学紧密结合研究，深入发掘天麻中微量有效成分，并经过进一步结构修饰得到的新型腺苷类衍生物。研究表明，该产品具有潜在的镇静和催眠作用，其作用机制涉及A1R/A2aR的激活和Ca2+-CaMKII信号通路的下调。今年8月4日，YZG-331片在中国获批临床，拟用于失眠的治疗。 布瑞迅药业：BrP-01096 作用机制：选择性食欲素受体（OX2R）拮抗剂 2023年8月，布瑞迅药业申报的1类新药BrP-01096在中国获批IND，拟用于失眠症的治疗。根据公开资料，BrP-01096是一款口服小分子选择性食欲素受体（OX2R）拮抗剂，通过选择性地抑制OX2R而改善睡眠，包括加快入睡速度和延长睡眠时间，具有潜在起效快、药效优异、耐受性好、长期服用耐药风险低、停药不反弹等特点。根据中国药物临床试验登记与信息公示平台，该产品正在开展针对失眠症的1期临床研究。 除了前述在研产品，还有一些在研产品在国际领域已经获批治疗失眠症，或正在开展失眠症的治疗研究，但从公开信息尚未查询到在中国的注册进展。 默沙东（MSD）：suvorexant 根据默沙东公开资料，suvorexant是一款双重食欲素受体拮抗剂，此前已经于2014年获美国FDA批准用于治疗入睡困难和/或睡眠质量不佳的成人失眠症患者。 百时美施贵宝/Vanda Pharmaceuticals：他司美琼（tasimelteon） Tasimelteon是一款褪黑素受体激动剂。2014年，它曾得到FDA的批准，治疗“非24小时睡醒周期障碍”（Non-24-hour sleep–wake disorder）。2020年，Vanda宣布FDA批准Hetlioz胶囊和口服混悬液上市，用于治疗史密斯-马吉利综合征成人和儿童患者夜间睡眠障碍。 盐野义制药/Purdue Pharma:sunobinop Sunobinop（V117957/IMB-115）是一种伤害感受器受体小分子激动剂。它用于治疗失眠的2期临床研究正在进行中。 Servatus biopharmaceuticals：SVT-4A1011 公开信息显示，SVT-4A1011是一款微生物调节剂。该产品正在开展2期临床研究，用于入睡和睡眠障碍。 芬兰奥利安集团：tasipimidine（ODM-105） Tasipimidine是一款口服选择性α2A-肾上腺素受体激动剂，正在开展2期临床试验，旨在研究其治疗失眠的效果。 20多年来，中国已经有一些药物获批上市，用于失眠症状的治疗，例如褪黑素产品美洛托宁（melatonin）、GABAAR激动剂酒石酸唑吡坦（zolpidem），佐匹克隆（zopiclone），以及地达西尼（dimdazenil）等。期待更多新机制的药物取得突破，为失眠症患者带来更好的生活改善。 参考资料： [1]各公司官网和公开资料 本文来自药明康德内容团队，欢迎个人转发至朋友圈，谢绝媒体或机构未经授权以任何形式转载至其他平台。转载授权及其他合作需求，请联系wuxi_media@wuxiapptec.com。 免责声明：药明康德内容团队专注介绍全球生物医药健康研究进展。本文仅作信息交流之目的，文中观点不代表药明康德立场，亦不代表药明康德支持或反对文中观点。本文也不是治疗方案推荐。如需获得治疗方案指导，请前往正规医院就诊。

今天给大家讲一篇2024年4月在nature machine intelligence上发表的一篇药物靶标相互作用预测的文章。由于目前基于结构的计算方法在没有高分辨率蛋白质结构的情况下在预测功能效应方面表现不佳。因此作者提出了一个基于序列的方法PSYCHIC，通过结合了物理化学约束，并从序列数据中解码交互指纹预测药物靶标相互作用。在没有结构数据的情况下，仅在相同的蛋白质-配体对的序列数据上训练超过了目前基于结构的方法。此外，在A1R受体激动剂的筛选中，它可以有效地将唯一的新激动剂排在前三名之内，并有助于揭示影响了蛋白质-配体相互作用的决定因素，从而帮助药化专家进一步理解蛋白质-配体相互作用的机制。 药物靶标互作研究背景 药物-标靶相互作用预测是药物发现和重定位的关键步骤，并且也是药物研发领域中的重要难题与人工智能技术融合的热点话题。该预测方法主要分为基于序列的方法和基于结构的方法。基于序列的方法的输入包括小分子药物和蛋白序列，该方法在预测小分子对特定靶标的功能影响时不受蛋白质结构状态的影响，可以直接确定结合亲和力和蛋白质-配体相互作用的功能效应，从而有效降低结构测定所带来的高昂成本以及存在的不准确性。基于结构的方法则需要输入蛋白三维结构，其来源除了实验测定还有由AlphaFold2预测获得的结构。目前研究表明基于图神经网络的方法通过将蛋白的三维几何和物理化学约束引入模型中可以有效提高预测精度。然而，如何将这些约束整合到基于序列的方法中仍然是一个挑战。 设计流程2.1  PSICHIC架构部分 PSICHIC是一种从带有注释的序列数据中学习蛋白-配体相互作用指纹的方法。PSICHIC的输入包括蛋白质序列和配体序列。配体分子的表征是通过用SMILES表示来初始化分子图，且每个原子以共价键相连，通过配体原子间的消息传递来模拟分子内的相互作用。蛋白的表征则通过蛋白质语言模型（PLM）预测的接触图将各个残基相连（图1a和图1b）。 PSICHIC的建模流程主要包含三个部分，首先将配体官能团聚集成一个单一的表征，并通过注意力机制来衡量每一组官能团对于相互作用产生的贡献大小。其次，采用交叉注意力方法计算配体与蛋白质区域之间的相互作用强度，以此来确定可能的结合位点。然后，将配体图分解成更新后的配体原子，并将蛋白质区域分解成更新后的蛋白质残基，通过三个物理化学图卷积层更新二者的表征，并重复执行上述三步（图1c）。在此期间，基于分子间相互作用来不断积累配体原子和蛋白质残基的重要性分数（图1d）。 该重要性分数可以更直观地突出了成对相互作用中重要的蛋白残基和配体原子，确定了可能的蛋白质结合位点和关键的配体官能团，具有一定的可解释性。 图1 PSICHIC架构设计流程 实验分析与探究3.1 互作指纹的有效性与泛化性 为了更有效地评估PSICHIC模型的鲁棒性，作者在PDBBind数据集上进行了实验，可以发现除了G蛋白偶联受体外，其余蛋白家族上PSICHIC的表现显著优于其余基准方法，且蛋白长度的增加对模型的性能影响也微乎其微（图2a和图2b）。此外，基于结构的方法如TankBind和SIGN随着结构分辨率的降低预测误差更明显，但优于除PSICHIC外的基于序列的方法（图2d）。 为了进一步评估其泛化性，作者在Human, BioSNAP 及 BindingDB三个基于序列的数据集上分别用三种不同划分方式对基准方法进行测试，分别是随机划分，测试集中的配体不出现于训练集中、测试集中的蛋白不出现于训练集中。可以发现PSICHIC模型的分类效果始终优于其余方法。为了对标DrugBan中第四种划分策略，即测试集中的蛋白与配体均不出现于训练集中，可以发现在同等条件下PSICHIC的分类效果更优。此外，在虚拟筛选中，确定配体是激动剂还是拮抗剂对于药物发现是必要的。 研究团队使用ExCAPE, Papyrus 和 Cortellis三个数据创建了一个蛋白质-配体功能效应数据集。通过对 70% 的数据集进行训练和 10% 的数据集进行验证后，并在剩余的 20% 数据集上进行了测试，可以发现PSICHIC的表现也优于 DrugBAN 和 STAMP-DPI（图2g）。总之，PSICHIC可以有效准确地预测结合亲和力和功能效应从而加速药物设计的进程。 图2 PSICHIC模型有效性与泛化性表现评估3.2 基于互作指纹的虚拟筛选 为了评估PSICHIC的虚拟筛选能力，作者以PSICHIC从MIPS数据库中筛选A1R激动剂（用于治疗心血管疾病）为例，并设计了两个不同的模型，即适用于广泛蛋白质的PSICHICXL和专门为A1R 设计的 PSICHICA1R。其中PSICHICXL 使用多任务学习方法预测结合亲和力和功能效应，并可以针对大部分蛋白与配体间的相互作用做可解释性分析。在此基础上，还进一步在相互作用数据集中与 A1R 相关的数据上对其进行了微调获得了 PSICHICA1R。在微调过程中， 冻结PSICHICXL 中除应用层外的参数，从而为给定的蛋白质-配体对保留相同的相互作用指纹（图 3a）。 然后，作者根据结合亲和力和预测的概率对MIPS库中的化合物进行排序。其中高通量筛选方法确定了的与人类A1R结合的三种配体（HIT1、HIT2和HIT3）只有 HIT1 诱导的 3′5′-环腺苷单磷酸（cAMP）积累抑制效果可与激动剂 5′-(N-乙基羧酰胺)腺苷（NECA）的效果相当。惊奇的是，该化合物在模型的预测排名中位列第三。不难发现通过对应用层进行微调可以有效提高对特定蛋白质的排序能力（图3c和图3e）。 图3  基于互作指纹的虚拟筛选 结论 作者提出了一个药物靶标相互作用预测模型，PSICHIC。该模型利用蛋白质-配体相互作用指纹描述了配体和蛋白质残基之间发生特定相互作用的特征。传统方法则是从3D蛋白质-配体复合物中来提取互作指纹，然而该方法对于结构分辨率的质量较为敏感。PSICHIC则不然，仅依靠序列数据，并引入符合物理化学原理的约束条件下，在虚拟筛选A1R激动剂的实验中发现该方法筛选候选药物的有效性，并具有相应的可解释性分析。然而目前PSICHIC仅限于分析单个蛋白的蛋白-配体相互作用。未来可将其扩展到蛋白质复合物，如GPCRs与异三聚体G蛋白的复合物等，还有复杂的相互作用，如变构调节等，将有望对虚拟筛选和创新小分子疗法的设计产生深远的意义。 参考文献 Stärk, H., Ganea, O., Pattanaik, L., Barzilay, D. R. & Jaakkola, T. EquiBind: geometric deep learning for drug binding structure prediction. In Proc. 39th International Conference on Machine Learning 20503–20521 (PMLR, 2022) 版权信息 本文系AIDD Pro接受的外部投稿，文中所述观点仅代表作者本人观点，不代表AIDD Pro平台，如您发现发布内容有任何版权侵扰或者其他信息错误解读，请及时联系AIDD Pro (请添加微信号sixiali_fox59)进行删改处理。 本文为原创内容，未经授权禁止转载，授权后转载亦需注明出处。有问题可发邮件至sixiali@stonewise.cn 关注我，更多资讯早知道↓↓↓