ข้อมูล

การสอบวิเคราะห์การจับลิแกนด์: IC50, EC50 และ Kd

การสอบวิเคราะห์การจับลิแกนด์: IC50, EC50 และ Kd



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

ฉันกำลังตรวจสอบตัวทำนายความสัมพันธ์ที่มีผลผูกพัน MHC-เปปไทด์หลายตัวที่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูล IEDB บันทึกเชิงปริมาณสำหรับอัลโลไทป์ของ MHC class I มาจากการสอบวิเคราะห์ที่แตกต่างกันมากมาย และมีประเภทการวัดที่แตกต่างกันโดยการขยาย ต่อไปนี้เป็นคำอธิบายประเภทการวัดที่พบบ่อยที่สุด (ฉันไม่ได้แก้ไขแต่อย่างใด):

  1. ค่าคงที่การแยกตัว KD (~IC50)
  2. ค่าคงที่การแยกตัว KD (~EC50)
  3. ความเข้มข้นสูงสุดของการยับยั้งสูงสุดครึ่งหนึ่ง (IC50)
  4. ค่าคงที่การแยกตัว KD
  5. ความเข้มข้นที่มีประสิทธิผลสูงสุดครึ่งหนึ่ง (EC50)

ตัวทำนายทั้งหมดที่ฉันได้ตรวจสอบมาจนถึงตอนนี้ถือว่าประเภทการวัดเหล่านี้ใช้แทนกันได้ ซึ่งฉันคิดว่าแปลกมาก แม้ว่า IC50 และ EC50 อาจคล้ายกันได้ภายใต้สถานการณ์การทดลองบางอย่าง แต่ฉันพบว่ามันยากที่จะเชื่อว่าสิ่งใดสิ่งหนึ่งเหล่านี้มีค่าเท่ากับ Kd โดยประมาณ (ไซต์นี้มีโพสต์เกี่ยวกับเรื่องนี้อยู่แล้ว) ฉันได้ติดต่อผู้เขียนและผู้ดูแลฐานข้อมูลหลายคน และทุกคนก็รับรองกับฉันว่าค่าเหล่านี้ถือได้ว่าใช้แทนกันได้ไม่มากก็น้อย แต่ฉันไม่พบข้อมูลอ้างอิงใด ๆ ที่สนับสนุนการอ้างสิทธิ์เหล่านี้


คู่มือสำหรับการทดสอบการผูกที่ง่ายและให้ข้อมูล

จุดมุ่งหมายของการสอบวิเคราะห์การจับคือการวัดปฏิสัมพันธ์ระหว่างสองโมเลกุล เช่น โปรตีนที่จับกับโปรตีนอื่น โมเลกุลขนาดเล็ก หรือกรดนิวคลีอิก ต้องทำงานหนักเพื่อเตรียมรีเอเจนต์ แต่ข้อบกพร่องในการออกแบบการทดลองการผูกมัดจำนวนมากจำกัดข้อมูลที่ได้รับ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การทดลองจำนวนมากล้มเหลวในการวัดสัมพรรคภาพของสารตั้งต้นซึ่งกันและกัน บทความนี้อธิบายวิธีการง่ายๆ ในการใช้ประโยชน์สูงสุดจากรีเอเจนต์ที่มีคุณค่าในการทดลองจับ


เชิงนามธรรม

เครื่องมือเว็บเซิร์ฟเวอร์ใหม่ประมาณการ Kผม ค่าที่ได้จากการทดลอง เข้าใจแล้ว50 ค่าของสารยับยั้งเอนไซม์และปฏิกิริยาการจับระหว่างโมเลกุลขนาดใหญ่ (เช่น โปรตีน กรดพอลินิวคลีอิก) และลิแกนด์ ตัวแปลงสัญญาณนี้ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อให้ผู้ใช้ปลายทางสามารถช่วยวัดคุณภาพของสมมติฐานพื้นฐานที่ใช้ในการคำนวณเหล่านี้ ซึ่งขึ้นอยู่กับประเภทของกลไกการออกฤทธิ์ของตัวยับยั้งและความเข้มข้นของโมเลกุลที่มีปฏิสัมพันธ์กัน การคำนวณเพิ่มเติมจะดำเนินการสำหรับสารยับยั้งเอนไซม์-สารตั้งต้นหรือระบบโมเลกุลขนาดใหญ่-ลิแกนด์ที่ไม่คลาสสิกและมีพันธะอย่างแน่นหนา ซึ่งจำเป็นต้องมีอิสระ มากกว่าความเข้มข้นรวมของสปีชีส์ที่ทำปฏิกิริยา ค่าอินพุตที่กำหนดโดยผู้ใช้ที่ต้องการรวมถึงเอนไซม์ทั้งหมด (หรือโมเลกุลเป้าหมายอื่น) และความเข้มข้นของซับสเตรต (หรือลิแกนด์) KNS ของเอนไซม์-สารตั้งต้น (หรือ KNS ของปฏิกิริยาลิแกนด์เป้าหมาย) และ เข้าใจแล้ว50 ค่า. สมมติฐานและข้อควรระวังสำหรับการคำนวณเหล่านี้จะกล่าวถึงพร้อมกับตัวอย่างที่นำมาจากวรรณกรรม ฐานข้อมูลโฮสต์สำหรับตัวแปลงนี้มีค่าคงที่จลนศาสตร์และข้อมูลอื่น ๆ สำหรับตัวยับยั้งของโปรตีนจากคลอสตริเดียลนิวโรทอกซิน (http://botdb.abcc.ncifcrf.gov/toxin/kiConverter.jsp)


การวิเคราะห์การถดถอยแบบไม่เชิงเส้น

ความซับซ้อนของระบบชีวภาพส่งผลให้เกิดความสัมพันธ์ของการตอบสนองต่อปริมาณรังสีที่ไม่เป็นเชิงเส้น ซึ่งต้องพิจารณาพารามิเตอร์หลายตัวในระหว่างการวิเคราะห์ การวิเคราะห์การตอบสนองปริมาณรังสีเป็นประเภทของการวิเคราะห์การปรับให้พอดีเส้นโค้งที่ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์แบบวนซ้ำและการถดถอยแบบไม่เชิงเส้นที่เหมาะกับข้อมูลของคุณและพิจารณาพารามิเตอร์เหล่านี้&mdash เพื่อแสดงลักษณะความสัมพันธ์ของการตอบสนองต่อปริมาณรังสีอย่างแม่นยำ

การถดถอยแบบไม่เชิงเส้นสามารถกำหนดศักยภาพของยา (EC50 หรือ IC50) ค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุด เปรียบเทียบผลลัพธ์จากการทดลองต่างๆ และสอดแทรกค่าที่ไม่ทราบค่าจากเส้นโค้งมาตรฐาน ตัวอย่างเช่น คุณสามารถศึกษาผลของการรักษาเซลล์ด้วยตัวเอกในที่ที่มีและไม่มีตัวต้าน (ตัวยับยั้ง) ดังที่แสดงด้านล่าง

อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์นี้มีสมมติฐานและข้อจำกัดหลายประการ

สมมติฐานของการถดถอยแบบไม่เชิงเส้น

ค่าที่แน่นอนของ X เป็นที่รู้จัก ค่า Y เป็นค่าเดียวที่มีข้อผิดพลาด (กระจาย)

ความแปรปรวนของค่า Y ที่ X ตามการกระจายรูประฆังแบบเกาส์เซียน

ความแปรปรวนสม่ำเสมอ: ปริมาณการกระจาย (ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน) จะเท่ากันตลอดเส้นโค้ง ลองใช้เครื่องมือชั่งน้ำหนักใน Prism เพื่อแก้ไขความแปรปรวนที่ไม่สม่ำเสมอ

การสังเกตทั้งหมด (ค่า Y) เป็นอิสระ (3)

ข้อจำกัด

ระบบชีวภาพมีความซับซ้อนมาก และการวิเคราะห์การถดถอยแบบไม่เชิงเส้นอาจไม่สามารถอธิบายลักษณะความสัมพันธ์ของปริมาณยากับการตอบสนองต่อยาได้อย่างเต็มที่ ตัวอย่างเช่น, EC50 อาจถูกหาโดยทั้งสัมพรรคภาพและประสิทธิภาพของยา Prism นำเสนอเครื่องมือที่หลากหลายเพื่อกำหนดความสัมพันธ์และประสิทธิภาพ

o ความสัมพันธ์คือความสัมพันธ์ของยากับตัวรับได้ดีเพียงใด

o ประสิทธิภาพคือความสามารถของยาที่จะทำให้เกิดการตอบสนองเมื่อถูกผูกไว้ ประสิทธิภาพอาจแตกต่างกันอย่างมาก

ผลลัพธ์อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับช่วงความเข้มข้นและเซลล์/ประเภทเนื้อเยื่อที่ใช้

ค่าเริ่มต้นของพารามิเตอร์ที่ใช้ยังส่งผลต่อการวิเคราะห์และอาจต้องมีการจำกัดเพื่อเพิ่มคุณภาพการวิเคราะห์


อะไรคือความสัมพันธ์ที่มีผลผูกพัน “ดี” สำหรับยา?

หากคุณเคยใช้เวลาดูการนำเสนอของบริษัทเทคโนโลยีชีวภาพ คุณก็คงจะเคยเจอสไลด์ดังตัวอย่างด้านล่าง จากผู้พัฒนายารักษาโรคมะเร็ง Mirati ซึ่งสรุปกิจกรรม ความแรง และความสามารถในการคัดเลือกของสารยับยั้ง KRAS MRTX-849 ไว้อย่างดี [1] .

วัตถุประสงค์ของโพสต์นี้คือเพื่อทบทวนแนวคิดที่แสดงในสไลด์ Mirati ด้านบน (ความสัมพันธ์ที่มีผลผูกพันและความสัมพันธ์กับความแรงและการเลือก) และเพื่อให้สัญชาตญาณว่า “good ดูเหมือน” สำหรับพารามิเตอร์เหล่านี้อย่างไร นอกจากนี้ ฉันยังต้องการรวบรวมข้อมูลอ้างอิงสำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานทางเภสัชวิทยาที่แข็งแกร่ง ซึ่งยังคงต้องการทำความเข้าใจการนำเสนอข้อมูลในลักษณะนี้

สำหรับผู้ที่ต้องการสรุปอย่างรวดเร็ว: ความสัมพันธ์ที่มีผลผูกพันที่น้อยกว่า 10 นาโนเมตร (ในแง่ของ Kd / Ki / EC50 / IC50) โดยทั่วไปถือว่า “ ดี” แต่เบื้องหลังค่านั้นเป็นการกระทำที่สมดุลที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับการปรับให้เหมาะสมจำนวนมาก คุณลักษณะอื่นๆ ของยา เช่น ความสามารถในการคัดเลือก ความสามารถในการละลาย และน้ำหนักโมเลกุล เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ป่วยสามารถได้รับประโยชน์จากยาที่มีประสิทธิภาพ เป็นพิษน้อยที่สุด และไม่มีข้อกำหนดในการให้ยาที่หนักเกินไป

ความผูกพันคืออะไร?

สัมพรรคภาพในการจับคือการวัดความแรงของอันตรกิริยาระหว่างโมเลกุลลิแกนด์ (เช่น ยา) และเป้าหมายที่มันจับ (มักเป็นโปรตีนรีเซพเตอร์ เอนไซม์ ไซโตไคน์ เป็นต้น)

ในโมเดล “lock and key” ที่เรียบง่าย ความเกี่ยวพันในการผูกมัดจะสะท้อนให้เห็นว่ายา “key” เข้ากับเป้าหมายของมันได้ดีเพียงใด “lock” ตามแบบจำลองแล้ว การผูกมัดอย่างแน่นหนานั้นเป็นผลมาจากการจับคู่อย่างใกล้ชิดของรูปร่าง “lock” และ “key” เนื่องจากสารเชิงซ้อนที่กระชับพอดีจะเอื้ออำนวยมากกว่าแบบหลวมๆ ในความเป็นจริง โปรตีนและโมเลกุลทางชีววิทยาขนาดใหญ่อื่นๆ เป็นโครงสร้างฟลอปปี้และไดนามิกโดยไม่มี “locks” ที่เข้มงวด แต่การเปรียบเทียบก็มีประโยชน์โดยไม่คำนึงถึง

โดยทั่วไป ความชอบจับในการจับถูกวัดในแง่ของค่าคงที่การแยกตัว (Kd) และถูกแสดงออกในความเข้มข้นของโมลาร์ ค่าคงที่การแยกตัวคือการวัดอัตราส่วนของลิแกนด์ที่แยกจากกัน (แยกตัวออกจากกัน) ต่อลิแกนด์ที่ถูกผูกมัดที่สมดุล ยิ่งค่าของ Kd ต่ำเท่าใด ความสัมพันธ์ในการผูกก็จะยิ่งแข็งแกร่งขึ้น คุณอาจเห็นอัตราส่วนนี้เรียกว่าค่าคงที่การยับยั้ง (Ki) ในบริบทของยาที่ใช้ยับยั้ง ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วจะเหมือนกับค่าคงที่การแตกตัว สำหรับภาพรวมของวิธีการวัด Kd โปรดดูบทความ Wikipedia เกี่ยวกับการสอบเทียบลิแกนด์

สมการสำหรับปฏิกิริยาเคมีแบบผันกลับได้ทั่วไปที่สมดุลที่เกี่ยวข้องกับสองโมเลกุล A และ B และเชิงซ้อนของทั้งสอง AB สามารถแสดงเป็น:

ค่าคงที่การแตกตัวจะคำนวณโดยการวัดความเข้มข้นของโมเลกุลต่างๆ ที่สภาวะสมดุลแล้วแทนค่าลงในสูตรด้านล่าง

สำหรับจุดประสงค์ของเรา A สามารถเป็นตัวแทนของยา B ตัวรับเป้าหมายและ AB คอมเพล็กซ์ตัวรับยาที่ถูกผูกไว้ วงเล็บเหลี่ยมหมายถึงความเข้มข้น x และ y แทนจำนวนโมเลกุลของ A และ B ที่เกี่ยวข้องในแต่ละตัวอย่างของปฏิกิริยาตามลำดับ ยิ่ง Kd ต่ำเท่าไร โมเลกุลของยา (A) จะยิ่งจับกับเป้าหมาย (B) มากขึ้น และทำให้การยึดเกาะแน่นขึ้น เมื่อทำการวัด Kd สิ่งสำคัญคือต้องให้เวลาปฏิกิริยาที่เพียงพอเพื่อปรับสมดุลอย่างเหมาะสมก่อนการวัดความเข้มข้น มิฉะนั้น Kd อาจถูกประเมินค่าสูงไป [2]

เมื่อ x=1 และ y=1 (ตามปกติในชีววิทยาและเภสัชวิทยา เช่น เมื่อโมเลกุลเดี่ยวของยาจับกับตำแหน่งตัวรับเดี่ยว) Kd เท่ากับความเข้มข้นของ A โดยที่ A จับโมเลกุลไว้ครึ่งหนึ่ง ของ B ขึ้นไปถึงสารเชิงซ้อน AB ที่สมดุล (เช่น ความเข้มข้นของ B เท่ากับความเข้มข้นของ AB) ตามการคำนวณด้านล่าง:

อีกวิธีในการคำนวณ Kd คือการหาอัตราส่วนของค่าคงที่อัตราสำหรับปฏิกิริยาไปข้างหน้า (ผูกพัน) (kon) หารด้วยค่าคงที่อัตราของปฏิกิริยาย้อนกลับ (การแยกตัว) (koff)

อย่างไรก็ตาม ค่าของ kon และ koff นั้นแทบจะไม่มีการกำหนดในทางปฏิบัติ และคุณไม่สามารถสรุปที่ชัดเจนเกี่ยวกับระยะเวลาของการผูกมัดจาก Kd เพียงอย่างเดียวได้ [3] แม้ว่าโดยทั่วไปแล้ว ความสัมพันธ์ที่มีผลผูกพันที่สูงขึ้นจะส่งผลให้ยาใช้เวลาในสัดส่วนที่สูงกว่าเป้าหมายที่ผูกไว้

สัมพรรคภาพในการจับยังสัมพันธ์กับ “การครอบครองเศษส่วน” ของยา นั่นคือ เปอร์เซ็นต์ของเป้าหมายที่จับโดยยา ซึ่งคำนวณด้วยสมการต่อไปนี้:

การครอบครองเศษส่วนมีประโยชน์เนื่องจากฤทธิ์ทางชีวภาพของยามักขึ้นอยู่กับความสามารถในการผูกมัดเป้าหมายที่มีอยู่เป็นจำนวนมาก จากสมการ คุณจะเห็นว่า Kd มีความสำคัญอย่างยิ่งที่ความเข้มข้นต่ำของยา ([A]) ยาที่มี Kd ต่ำมากสามารถมีอัตราการเข้าพักแบบเศษส่วนสูงได้แม้ที่ความเข้มข้นต่ำ

ในขณะที่ความสัมพันธ์ในการผูกมัดบอกคุณว่ายาผูกมัดเป้าหมายได้แน่นเพียงใด มันไม่เหมือนกับ “ศักยภาพ” หรือ “activity” ทางชีวภาพ แนวความคิดเหล่านี้โดยปกติถูกแสดงออกโดยใช้มาตรการต่อไปนี้ ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในทางปฏิบัติเพื่อคัดกรองสารประกอบยามากกว่า Kd หรือ Ki:

  • ความเข้มข้นของการยับยั้งสูงสุดครึ่งหนึ่ง (IC50) ซึ่งเป็นความเข้มข้นของยาที่กิจกรรมของเป้าหมาย (เช่น เอนไซม์) ลดลงเหลือ 50% ของกิจกรรมสูงสุด ยาที่ยับยั้งการทำงานของเป้าหมายเรียกว่า “antagonists”
  • ความเข้มข้นที่มีประสิทธิผลสูงสุดครึ่งหนึ่ง (EC50) ซึ่งเป็นความเข้มข้นของยาที่กระตุ้นการตอบสนองในเป้าหมายที่ 50% ของการตอบสนองสูงสุดที่เป็นไปได้ การตอบสนองเป็นการวัดกิจกรรมทางชีวภาพของเป้าหมาย เช่น อัตราการเกิดปฏิกิริยาของเอนไซม์ ยาที่กระตุ้นเป้าหมายเรียกว่า “agonists” ตัวเร่งปฏิกิริยาผกผันคือยาที่ทำให้เกิดการตอบสนองทางชีวภาพที่ตรงกันข้ามกับสิ่งที่ตัวเอกจะทำให้เกิด

แม้ว่า EC50 และ IC50 จะไม่เป็นการวัดอย่างเป็นทางการของความสัมพันธ์ในการผูกมัด คุณอาจเห็นว่าค่าเหล่านี้อ้างอิงอย่างไม่เป็นทางการว่า – และเป็นความจริงที่ EC50 / IC50 ที่ต่ำกว่าหมายถึง Kd / Ki ที่ต่ำกว่า อย่างอื่นทั้งหมดจะเท่ากัน

ค่าของ EC50 / IC50 มักจะสูงกว่าค่า Kd / Ki แต่อาจเท่ากันได้ภายใต้เงื่อนไขบางประการ (เช่น การผูกมัดแบบไม่แข่งขัน) สำหรับผู้อ่านที่มีความโน้มเอียงทางคณิตศาสตร์ บทความนี้เป็นภาพรวมที่ดีว่า Ki มีความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์กับ IC50 อย่างไรภายใต้เงื่อนไขต่างๆ

เพื่อแสดงความสัมพันธ์คร่าวๆ ฉันได้พล็อต Ki กับ IC50 สำหรับเซตย่อยของสารประกอบคล้ายยาโมเลกุลขนาดเล็กใน BindingDB ที่ต่ำกว่า – อย่างชัดเจนว่าไม่มีการแปลงเชิงเส้นอย่างง่ายจากอันหนึ่งไปเป็นอีกอันหนึ่ง:

แม้ว่ากราฟด้านบนจะมีตัวอย่างยาที่มีค่า Ki สูงกว่า IC50 ในทางทฤษฎี ค่า Kd / Ki ไม่ควรต่ำกว่า EC50 / IC50 เนื่องจากความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ที่เรียกว่าความสัมพันธ์ Cheng-Prusoff อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติ IC50 บางครั้งอาจต่ำกว่า Ki ในกรณีของปฏิกิริยาไม่คงที่ [4] หรือข้อผิดพลาดในการทดลอง

เหตุใดค่า EC50 / IC50 โดยทั่วไปจึงมากกว่าค่าสัมพรรคภาพการจับ

ก่อนหน้านี้ฉันได้กล่าวไว้ว่าค่าของ EC50 / IC50 มักจะสูงกว่าค่า Kd / Ki ความผูกพันจึงไม่เหมือนกับกิจกรรมทางชีวภาพ อาจเป็นเพราะสาเหตุบางประการ:

  • ในกรณีที่ยาแข่งขันกันเพื่อหาตำแหน่งในการจับกับโมเลกุลอื่น (เช่น ลิแกนด์ตามธรรมชาติของตัวรับ) ค่าของ EC50 / IC50 จะแปรผันตามความเข้มข้นของโมเลกุลอื่น นี่เป็นเพราะว่าต้องใช้ยามากเกินไปเพื่อเอาชนะโมเลกุลอื่นสำหรับบริเวณที่มีผลผูกพัน [5]
  • ไซต์ที่มีผลผูกพันอาจเข้าถึงได้ภายใต้สภาวะที่หายากหรือชั่วคราวของเป้าหมายเท่านั้น และอาจจำเป็นต้องใช้ยาที่มีความเข้มข้นสูง ดังนั้นจึงมียาเพียงพอ “พร้อม” ที่จะผูกมัดและปรับเปลี่ยนกิจกรรมของเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพในช่วงเวลาสั้น ๆ เมื่อสามารถทำได้ [5]
  • การผูกมัดทั้งหมดไม่ได้ถูกแปลงเป็นกิจกรรมทางชีวภาพ

จุดสุดท้ายนั้นคุ้มค่าที่จะขยายต่อไป ในขณะที่ตัวเร่งปฏิกิริยาแบบเต็มกระตุ้นเป้าหมายอย่างเต็มที่ ตัวเร่งปฏิกิริยาบางส่วนจะกระตุ้นการตอบสนองสูงสุดย่อยเท่านั้น โดยไม่คำนึงถึงความเข้มข้นของพวกมัน ด้านล่างนี้เป็นกราฟง่ายๆ จากบทความของ Wikipedia เกี่ยวกับแกนด์ที่แสดงแนวคิดนี้ได้ดี

ตัวเร่งปฏิกิริยาบางส่วนอาจเป็นที่ต้องการในกรณีที่การกระตุ้นสูงสุดของเป้าหมายเกี่ยวข้องกับความเป็นพิษหรือจะนำไปสู่การลดความไวของตัวรับ [6]

สารยับยั้งจะผูกมัดโดยตรงกับบริเวณที่ทำงานของเป้าหมายและปิดกั้นการผูกมัดของแกนด์ตามธรรมชาติ (การยับยั้งการแข่งขัน) หรือผูกไว้ที่อื่นบนเป้าหมายและยับยั้งกิจกรรมทางอ้อมโดยการกระตุ้นการเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างของเป้าหมายหรือทำให้รูปแบบเฉพาะมีเสถียรภาพ (Allosteric หรือการยับยั้งไม่แข่งขัน) สารยับยั้งแบบ allosteric หรือ non-competitive inhibitors อาจแสดงการยับยั้งบางส่วนทั้งๆ ที่มีสัมพรรคภาพในการจับสูง โดยการลดประสิทธิผลของเป้าหมายของพวกมันโดยไม่กำจัดกิจกรรมทั้งหมด

นักพัฒนายามุ่งเป้าไปที่ความสัมพันธ์แบบใด

เมื่อเริ่มโครงการค้นพบตัวยา บริษัทต่างๆ จะคัดกรองคลังสารประกอบ [7] โดยใช้การสอบวิเคราะห์เฉพาะและวัดความสัมพันธ์/ความแรงในการจับสำหรับแต่ละชนิด และพัฒนาศักยภาพสูงสุด “hits” สำหรับการพัฒนาต่อไป การทดสอบเพื่อวัดความแรงมีการออกแบบที่เป็นไปได้หลากหลาย ขึ้นอยู่กับหน้าที่ทางชีวภาพของเป้าหมาย ในตัวอย่าง Mirati ในตอนต้นของโพสต์นี้ พวกเขาวัดกิจกรรม (IC50) โดยกำหนดระดับของ MRTX-849 ที่จำเป็นต่อการยับยั้งการงอกขยายของเซลล์มะเร็งที่มีการกลายพันธุ์เป้าหมาย (KRAS G12C) สูงสุดครึ่งหนึ่ง

ในฐานะที่เป็นฮิวริสติกทั่วไป ผู้พัฒนายาที่มีโมเลกุลขนาดเล็กต้องการบรรลุความสัมพันธ์ที่สัมพันธ์กับยาน้อยกว่า 10 นาโนโมลาร์ ค่าตัดจำเพาะค่อนข้างจะเป็นไปตามอำเภอใจ แต่ช่วงที่ต่ำกว่า 10nM Kd / Ki / EC50 / IC50 นั้นในอดีตเป็นที่ที่สารประกอบยาที่มีประสิทธิภาพจำนวนมากได้สิ้นสุดลงแล้วและต่ำพอสำหรับนักพัฒนายาเพื่อให้มั่นใจว่าพวกเขามีส่วนร่วมกับเป้าหมายที่ต้องการอย่างเพียงพอ . อ้าง Derek Lowe: [8]

ยิ่งต่ำ [IC50] ยิ่งดี สิ่งอื่น ๆ ที่เท่าเทียมกัน ยาส่วนใหญ่อยู่ในช่วงนาโนโมลาร์ – ด้านล่างคือช่วงพิโคโมลาร์และเฟมโตโมลาร์ที่มีศักยภาพสูง ซึ่งมีสารประกอบเพียงไม่กี่ชนิด และยิ่งไปกว่านั้น เมื่อคุณได้รับมากถึง 1,000 นาโนโมลาร์ จะเป็นไมโครโมลาร์ จากนั้น 1,000 ไมโครโมลาร์ ก็คือหนึ่งมิลลิโมลาร์ ตามมาตรฐานการแพทย์แผนปัจจุบัน:

  • นาโนโมลาร์หลักเดียว = ดี
  • นาโนโมลาร์สองหลัก = ไม่เลว
  • นาโนโมลาร์สามหลักหรือไมโครโมลาร์ต่ำ = จุดเริ่มต้นที่จะทำให้บางสิ่งดีขึ้น
  • ไมโครโมลาร์สูง = ละเว้น
  • Millimolar = สามารถทำได้ดีกว่ากับสิ่งของที่อยู่ด้านล่างของรองเท้าของคุณ

สิ่งนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนจากสไลด์ด้านล่างจากการนำเสนอของ Mirati ที่ AACR ในเดือนตุลาคม 2019 [9] ซึ่งพวกเขาสรุปการดัดแปลงที่ทำกับสารประกอบสตาร์ทเตอร์เพื่อเพิ่มศักยภาพและนำไปสู่สารประกอบตะกั่วในท้ายที่สุด MRTX849:

อย่างไรก็ตาม เมื่อเปรียบเทียบกับโมเลกุลขนาดเล็ก วิธีการรักษาที่เรียกว่า “biologic” สามารถมีผลผูกพันที่แน่นแฟ้นอย่างยิ่งที่ปลายบนของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยโมเลกุลขนาดเล็ก – ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ช่วยทำให้ยากลุ่มนี้มีประสิทธิภาพและ ปลอดภัยโดยทั่วไป ตัวอย่างเช่น:

    โมโนโคลนัลแอนติบอดีโดยทั่วไปมีสัมพรรคภาพในการจับในช่วงพิโคโมลาร์ต่ำ โดยมีค่ามัธยฐานที่รายงานไว้ประมาณ 70pM [10] ตัวอย่างเช่น โมโนโคลนัลแอนติบอดีต้าน TNF ของเมกะบล็อคบัสเตอร์ Humira มี Kd ที่วัดได้ที่ 8.6pM [11] Kd สำหรับเป้าหมายที่จับคู่อย่างสมบูรณ์แบบคือ

ดังนั้นในขณะที่ 10 นาโนโมลาร์อาจเพียงพอสำหรับโมเลกุลขนาดเล็ก ผู้พัฒนายาแอนติบอดีอาจคาดหวังมากกว่านี้อีกเล็กน้อยจากตัวรับหลักก่อนที่จะพัฒนาไปสู่การพัฒนาทางคลินิก

ตัวชี้วัดอื่นใดที่เกี่ยวข้องที่อาจมีความสำคัญนอกเหนือจากความสัมพันธ์ กิจกรรม และความแรง?

การเปลี่ยนจากการตีครั้งแรกไปสู่ยาขั้นสุดท้ายมักเกี่ยวข้องกับการแลกเปลี่ยนในคุณลักษณะต่างๆ ของโมเลกุลที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับความสัมพันธ์ในการผูกมัดเหนือสิ่งอื่นใดอาจส่งผลให้ยาที่ย่อยเหมาะสมโดยรวม อ้างบทความโดย J. Singh: [15]

ความท้าทายหลักในการค้นคว้ายาคือการบรรลุศักยภาพสูงและการคัดเลือกในสารประกอบโดยไม่เพิ่มมวลโมเลกุลจนถึงจุดที่คุณสมบัติทางเภสัชกรรมที่เป็นประโยชน์ตกอยู่ในอันตราย

ฉันได้เลือกเมตริกเพิ่มเติมสองสามตัวเพื่อครอบคลุมในการเลือกโพสต์นี้ ประสิทธิภาพของลิแกนด์ และการผูกโควาเลนต์

หัวกะทิ:

หัวกะทิ ความโน้มเอียงของยาที่จะผูกกับเป้าหมายอื่นเป็นคุณลักษณะที่สำคัญของยาในการจัดการ ยาที่ “คัดเลือกมาอย่างดี” มีความสัมพันธ์ใกล้ชิดกับเป้าหมายหลัก และความสัมพันธ์ที่มีผลผูกพันต่ำกับเป้าหมายที่ไม่ต้องการ และนี่คือสิ่งที่ Mirati กำลังแสดงให้เห็นทางด้านขวามือของสไลด์ที่ตอนต้นของโพสต์ อาจเป็นที่ต้องการสำหรับสารประกอบในการจับหลายเป้าหมายหากมีหลายวิถีทางที่ทำให้เกิดโรค ยาที่ผ่านการรับรองจำนวนมากจับกับโปรตีนที่เกี่ยวข้องหลายชนิด เช่น สารยับยั้ง JAK และสารยับยั้งแพนไคเนสอื่นๆ

การเพิ่มความสัมพันธ์ในการผูกมัดสำหรับเป้าหมายหลักให้สูงที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้อาจเพิ่มแนวโน้มที่จะผูก “ นอกเป้าหมาย” ซึ่งส่งผลให้เกิดความเป็นพิษ เช่นนี้ อาจมี “โกลดิล็อคส์โซน” สำหรับสัมพรรคภาพการจับที่ได้รับอิทธิพลจากบริบททางชีววิทยาซึ่งยานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้ วิธีสำคัญที่ผู้พัฒนายาจะทดสอบตัวยาของพวกเขาคือการคัดกรองกับคลังเป้าหมายที่เกี่ยวข้องกับความเป็นพิษเช่น hERG (“antitargets”) เพื่อตรวจสอบว่ายาของพวกมันจับกับ “antitargets” ได้ไม่ดีนัก

ประสิทธิภาพของแกนด์:

ผู้พัฒนายาที่เป็นตัวชี้วัดอีกรายหนึ่งมีแนวโน้มที่จะดูคือประสิทธิภาพของลิแกนด์ ซึ่งเป็นการวัดสัมพรรคภาพการจับที่ทำได้สำหรับน้ำหนักโมเลกุลของสารประกอบ โดยทั่วไปแล้วน้ำหนักโมเลกุลที่ต่ำกว่านั้นเป็นที่นิยมมากกว่า เนื่องจากยาที่ใหญ่กว่านั้นละลายได้น้อยกว่าและเข้าไปในเซลล์เป้าหมายได้ยากขึ้น 'กฎ8220กฎของห้า' ที่มีชื่อเสียงของ Lipinski's 5” heuristic เรียกร้องให้มีน้ำหนักโมเลกุลน้อยกว่า 500 daltons แม้ว่าเมื่อเร็ว ๆ นี้ยารับประทานขนาดใหญ่ได้ออกสู่ตลาด - เซมาลูไทด์ในช่องปากเป็นตัวอย่างที่ดีโดยเฉพาะ

พันธะโควาเลนต์

ยาส่วนใหญ่ผูกกับเป้าหมายอย่างย้อนกลับ MRTX-849 เป็นตัวยับยั้งโควาเลนต์แบบกำหนดเป้าหมาย หมายความว่ามันสร้างพันธะเคมี (อาจไม่สามารถย้อนกลับได้) กับเป้าหมาย ในอดีต นักพัฒนายาไม่เต็มใจที่จะใช้ยาโควาเลนต์อย่างเป็นระบบ เนื่องจากความกังวลเกี่ยวกับความเป็นพิษและปฏิกิริยาตอบสนองนอกเป้าหมาย แต่มีการฟื้นตัวขึ้นเมื่อเร็วๆ นี้ด้วยความสำเร็จของยาอย่างไอบรูตินิบ อ้างถึง J. Singh อีกครั้ง: [15]

สารยับยั้งที่อาศัยพันธะโควาเลนต์สนับสนุนรูปแบบที่ถูกผูกมัดอย่างมาก ซึ่งนำไปสู่ศักยภาพและประสิทธิภาพของลิแกนด์ที่สูงมากเป็นพิเศษ หรือสำหรับปฏิกิริยาโควาเลนต์ที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ แม้จะไม่มีขอบเขตโดยพื้นฐานแล้วก็ตาม พันธะโควาเลนต์ช่วยให้เกิดศักยภาพสูงเป็นประจำในสารประกอบที่มีมวลโมเลกุลต่ำ พร้อมด้วยคุณสมบัติทางเภสัชกรรมที่เป็นประโยชน์ทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับขนาดเล็ก

การคำนวณหาสัมพรรคภาพสำหรับสารยับยั้งโควาเลนต์นั้นแตกต่างกันสำหรับสารยับยั้งที่ไม่ใช่โควาเลนต์ เนื่องจากปฏิกิริยาไม่สามารถย้อนกลับได้ ตามทฤษฎีแล้ว IC50 มีค่าจำกัด เนื่องจากอิทธิพลของเวลาตอบสนองที่มีต่อค่า – อย่างไรก็ตาม Mirati ยังคงเลือกที่จะรายงาน

ข้อควรพิจารณาอื่น ๆ

เมื่อออกแบบยาที่จะจับอย่างแข่งขันได้ มันเป็นสิ่งสำคัญเช่นกันที่จะต้องพิจารณาสัมพรรคภาพสัมพัทธ์ของลิแกนด์ตามธรรมชาติสำหรับเป้าหมายเทียบกับยา’s, เนื่องจากลิแกนด์ตามธรรมชาติที่จับอย่างแน่นหนาจะยากต่อการแทนที่และอาจต้องการสัมพรรคภาพการจับที่สูงเป็นพิเศษ

ปัจจัยอื่นๆ ที่อาจมีความสำคัญ ได้แก่ รูปร่างและความชันของเส้นโค้งการตอบสนองปริมาณรังสี (ที่เกี่ยวข้องกับความกว้างของหน้าต่างการรักษา) ความแปรปรวนระหว่างเซลล์ต่อเซลล์ภายในตัวอย่างการตรวจคัดกรอง [16] จลนพลศาสตร์ของปฏิกิริยาและเทอร์โมไดนามิกส์ที่จับกับลิแกนด์ [17]


เรานำเสนอลักษณะทางชีวเคมีและชีวฟิสิกส์อย่างเต็มรูปแบบของการโต้ตอบกับเป้าหมายลิแกนด์สำหรับโครงการค้นคว้ายาที่ท้าทายที่สุดผ่านการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี RIGHT และการทดสอบ RIGHT

แพลตฟอร์มการคัดกรอง Proteros ช่วยให้เข้าใจถึงโหมดต่างๆ ของการยับยั้ง:

  • การตรวจคัดกรองสารยับยั้งอัลโลสเตอริก
  • โปรตีน-โปรตีน-ตัวยับยั้งปฏิกิริยาและสารเพิ่มประสิทธิภาพ
  • ความสัมพันธ์ที่มีผลผูกพันปริมาณงานสูงและการหาปริมาณเวลาที่อยู่อาศัย
  • การดีคอนโวลูชันของการมีส่วนร่วมที่มีผลผูกพันแบบไม่มีโควาเลนต์และโควาเลนต์

Proteros เปิดหนทางสู่ตัวเลือกยาที่ปรับให้เหมาะสมทางจลนศาสตร์ด้วยประสิทธิภาพและการคัดเลือกที่เพิ่มขึ้น


HSPMdb: พื้นที่เก็บข้อมูลเชิงคำนวณของโมดูเลเตอร์โปรตีนช็อตด้วยความร้อน

โปรตีนช็อตจากความร้อน (Hsp) เป็นโปรตีนที่ได้รับการอนุรักษ์อย่างสูงในทุกด้านของชีวิต แม้ว่าในขั้นต้นจะค้นพบว่าเป็นการตอบสนองระดับเซลล์ต่อความเครียด แต่โปรตีนเหล่านี้ยังเกี่ยวข้องกับการทำงานของเซลล์ที่หลากหลาย เช่น การแตกตัวของโปรตีน การค้าโปรตีน และการส่งสัญญาณของเซลล์ โมดูเลเตอร์ Hsp ที่มีศักยภาพจำนวนมากอยู่ภายใต้การทดลองทางคลินิกกับโรคต่างๆ ของมนุษย์ เนื่องจากจำนวนโมดูเลเตอร์ที่กำหนดเป้าหมายไปที่ Hsps เพิ่มขึ้น จึงจำเป็นต้องพัฒนาคลังความรู้ที่ครอบคลุมของการค้นพบเหล่านี้ซึ่งส่วนใหญ่กระจัดกระจาย ด้วยเหตุนี้ เราจึงได้พัฒนาฐานข้อมูลที่เข้าถึงได้ทางเว็บ HSPMdb ซึ่งเป็นพื้นที่เก็บข้อมูลที่ดูแลจัดการด้วยตนเองแห่งแรกของโมดูเลเตอร์ Hsp ที่ผ่านการตรวจสอบการทดลองแล้ว (ตัวกระตุ้นและตัวยับยั้ง) ข้อมูลถูกรวบรวมจากบทความวิจัย 176 บทความ และเวอร์ชันปัจจุบันของ HSPMdb มี 10 223 รายการของสารประกอบที่ทราบว่าปรับกิจกรรมของ Hsps หลัก 5 ชนิด (Hsp100, Hsp90, Hsp70, Hsp60 และ Hsp40) ที่มีต้นกำเนิดจากสิ่งมีชีวิตที่แตกต่างกัน 15 ชนิด (เช่น มนุษย์ ยีสต์ แบคทีเรีย ไวรัส หนู หนู วัว สุกร สุนัข ไก่ Trypanosoma brucei และ Plasmodium falciparum) HSPMdb ให้ข้อมูลที่ครอบคลุมเกี่ยวกับกิจกรรมทางชีวภาพตลอดจนคุณสมบัติทางเคมีของโมดูเลเตอร์ Hsp กิจกรรมทางชีวภาพของโมดูเลเตอร์ถูกนำเสนอเป็นกิจกรรมของเอนไซม์และกิจกรรมของเซลล์ ภายใต้ฟิลด์แอคติวิตีของเอนไซม์ พารามิเตอร์ เช่น IC50, EC50, DC50, Ki และ KD ได้ถูกจัดเตรียมไว้ ในด้านกิจกรรมของเซลล์ ข้อมูลที่สมบูรณ์เกี่ยวกับกิจกรรมของเซลล์ (เปอร์เซ็นต์การยับยั้งการเติบโตของเซลล์, EC50 และ GI50) ประเภทของการสอบวิเคราะห์ความมีชีวิตของเซลล์และสายเซลล์ที่ใช้ได้ถูกจัดเตรียมไว้ คุณลักษณะที่สำคัญอย่างหนึ่งของ HSPMdb คือช่วยให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบได้ว่าสารประกอบที่น่าสนใจของพวกเขามีความคล้ายคลึงกันกับโมดูเลเตอร์ Hsp ที่รู้จักก่อนหน้านี้หรือไม่ เราคาดว่า HSPMdb จะกลายเป็นทรัพยากรอันมีค่าสำหรับชุมชนวิทยาศาสตร์ในวงกว้างที่ทำงานในด้านชีววิทยาพี่เลี้ยงและโรคที่เกิดจากการบิดเบือนของโปรตีน HSPMdb สามารถเข้าถึงได้ฟรีที่ http://bioinfo.imtech.res.in/bvs/hspmdb/index.php

© The Author(s) 2020. จัดพิมพ์โดย Oxford University Press.

ตัวเลข

การแสดงแผนผังของหน้าการท่องเว็บ…

การแสดงแผนผังของหน้าการสืบค้นของ HSPMdb

จำนวนรวมของรายการใน...

จำนวนรายการทั้งหมดใน HSPMdb ตามที่มาของ Hsps ( NS…

โครงนั่งร้าน/คลาสต่างๆ ของโมดูเลเตอร์ที่กำหนดเป้าหมาย...

โครงนั่งร้าน/คลาสต่างๆ ของโมดูเลเตอร์ที่กำหนดเป้าหมาย Hsp70 ( NS ), Hsp90 ( NS ),…


คำอธิบาย

หากแพทย์ยังไม่ได้เริ่มพบ Ki's ในเอกสารและเอกสารในบรรจุภัณฑ์ของผลิตภัณฑ์สำหรับยา พวกเขามักจะพบพวกเขาในอนาคต1-3 ส่วนหนึ่ง Ki กลายเป็นสิ่งสำคัญในการช่วยคาดการณ์ปฏิกิริยาระหว่างยาที่เกี่ยวข้องทางคลินิก1, 3 กล่าวโดยง่าย ค่าคงที่การยับยั้ง (Ki) และความเข้มข้นการยับยั้งสูงสุดครึ่งหนึ่ง (IC50) ของยาที่ทราบว่าทำให้เกิดการยับยั้งเอนไซม์ไซโตโครม P450 (CYP) เกี่ยวข้องกับความเข้มข้นที่จำเป็นในการลดการทำงานของเอนไซม์นั้น โดยครึ่งหนึ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Ki นั้นสะท้อนถึงความสัมพันธ์ในการจับและ IC50 นั้นสะท้อนความแรงในการทำงานของตัวยับยั้งมากกว่า แต่ปัจจัยทั้งสองในความเข้มข้นของยามีอยู่ในการยับยั้งการทำงานของเอนไซม์ สำหรับยาที่เป็นตัวยับยั้งที่ไม่สามารถแข่งขันได้ของเอนไซม์ CYP ค่า Ki ของยานั้นโดยพื้นฐานแล้วจะเป็นค่าตัวเลขที่เหมือนกันกับค่าตัวเลขของ IC50 ในขณะที่สำหรับการยับยั้งแบบแข่งขันและไร้คู่แข่ง Ki มีค่าประมาณครึ่งหนึ่งของ IC50.3 ดังนั้น ยิ่ง Ki มีขนาดเล็กเท่าใด ยาก็จำเป็นน้อยลงเท่านั้นเพื่อยับยั้งการทำงานของเอนไซม์นั้น

หาก Ki มีค่ามากกว่าความเข้มข้นสูงสุดของยาในพลาสมาที่ผู้ป่วยได้รับจากการให้ยาตามปกติ ยานั้นไม่น่าจะยับยั้งการทำงานของเอนไซม์นั้น ผลกระทบนี้สามารถสะท้อนให้เห็นได้ในอัตราส่วน [I]/Ki1 ตัวอย่างที่เกี่ยวข้องทางคลินิกของสิ่งนี้สามารถเห็นได้โดยการประเมิน Ki สำหรับสารยับยั้งโปรตอนปั๊ม (PPIs) ต่อเอนไซม์ cytochrome P-450 (CYP) 3A4 ในนี้ ตัวอย่างเช่น Ki's มีค่าสูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญสำหรับ PPI ส่วนใหญ่ (42 ถึง 51 mM) มากกว่าความเข้มข้นสูงสุดตามลำดับ (1 ถึง 5.2 mM) ในผู้ป่วยที่เป็นเมแทบอลิซึมที่กว้างขวางหรือสารเมแทบอลิซึมที่ไม่ดีของ 2C219.4-9 เนื่องจาก Ki's สำหรับ PPIs เป็นเช่นนั้น มากกว่าความเข้มข้นสูงสุดของยาที่พบในการให้ยาทั่วไป PPI ส่วนใหญ่ไม่น่าจะยับยั้งการทำงานของ CYP3A4

สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักเมื่อแปลความหมายหรือเมื่อทบทวน Ki สำหรับยาเฉพาะที่ทราบว่ามีปัจจัยบางประการที่มีอิทธิพลต่อคุณค่าที่ได้รับจากการศึกษา ปัจจัยเหล่านั้นรวมถึงความจำเพาะของซับสเตรต ส่วนประกอบในการจับในระบบฟักไข่ และซับสเตรตหรือสารยับยั้งใดๆ1 เนื่องจากเกี่ยวข้องกับระบบฟักไข่ ขึ้นอยู่กับระบบชีวภาพที่ใช้ Ki สามารถผันผวนส่งผลให้เกิดช่วงสำหรับ Ki 4,10

ดังนั้น การใช้ Ki จึงมีประโยชน์ในการกำหนดโอกาสที่ยาตัวใดตัวหนึ่งจะยับยั้งเอนไซม์ตัวใดตัวหนึ่ง และส่งผลให้เกิดปฏิกิริยาระหว่างยาที่เกี่ยวข้องทางคลินิกกับสารตั้งต้นของเอนไซม์ ในหลายกรณี การประเมิน Ki ที่สัมพันธ์กับความเข้มข้นของสารยับยั้งที่มีอยู่ในร่างกายได้ทำไปแล้ว และใช้เป็นพื้นฐานสำหรับโปรแกรมหรือแหล่งข้อมูลยาบางอย่างเพื่อรายงานยาบางชนิดว่าเป็นสารยับยั้งหรือไม่ เป็นสิ่งสำคัญเท่าเทียมกันสำหรับแพทย์ที่จะต้องตระหนักด้วยว่ายาทั้งหมดอาจได้รับหรือไม่ได้รับการประเมินอย่างสมบูรณ์ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการมาถึงของตลาด ในกรณีหรือสถานการณ์ดังกล่าว เมื่อพยายามแยกแยะความเป็นไปได้ของปฏิกิริยาระหว่างยาที่เกิดขึ้นระหว่างยาที่ใช้ยาร่วมกัน แพทย์อาจต้องใช้วิธีการประเมินนี้


การสอบวิเคราะห์การจับลิแกนด์: IC50, EC50 และ Kd - ชีววิทยา

พื้นหลัง อุปสรรคสำคัญต่อการบำบัดด้วยภูมิคุ้มกันที่มีประสิทธิภาพสำหรับมะเร็งคือสภาพแวดล้อมจุลภาคของเนื้องอกกดภูมิคุ้มกัน (TME) ที่มีลักษณะเฉพาะโดยการแทรกซึมของเซลล์ทีควบคุม (Tregs) และเซลล์ต้านที่มาจากมัยอีลอยด์ (MDSC) แม้ว่าการพร่องของเซลล์ที่กดภูมิคุ้มกันจะเป็นกลยุทธ์การบำบัดมะเร็งด้วยภูมิคุ้มกันที่มีแนวโน้มดี แต่แนวทางปัจจุบันไม่ได้ผลเนื่องจากขาดความจำเพาะและความกังวลด้านความปลอดภัย Tumor Necrosis Factor Receptor 2 (TNFR2) กำลังปรากฏเป็นเป้าหมายที่แปลกใหม่และเลือกสรรเพื่อเอาชนะการกดภูมิคุ้มกันใน TME โดยทั่วไปการแสดงออกของ TNFR2 ถูกจำกัดไว้ที่ประชากรเซลล์ที่มีภูมิคุ้มกันสูงใน TME และวิถีทาง TNFR2-TNF-α มีบทบาทสำคัญในการสร้างและการอยู่รอดของเซลล์เหล่านี้ TNFR2 ยังเป็นมะเร็งที่ควบคุมเนื้องอกบางชนิดและสามารถเพิ่มอัตราการรอดชีวิตของเซลล์เนื้องอกได้ ดังนั้น การกำหนดเป้าหมาย TNFR2 จึงเป็นแนวทางการรักษาที่มีแนวโน้มว่าจะมีกลไกการทำงานที่เป็นไปได้หลายอย่าง

วิธีการ แผงแอนติบอดีที่หลากหลายสำหรับ TNFR2 ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ APXiMAB™ ซึ่งเป็นเทคโนโลยีโมโนโคลนัลแอนติบอดีสำหรับกระต่ายที่เป็นเอกสิทธิ์เฉพาะของ Apexigen การประเมินที่แข็งแกร่งของตัวเลือกแอนติบอดีมากกว่า 100 ตัวสำหรับการจับ TNFR2, การปิดกั้น TNF-α และการสอบวิเคราะห์เชิงฟังก์ชันให้ผล APX601 ซึ่งเป็นแอนติบอดี IgG1 ที่ทำให้มีลักษณะของมนุษย์ ในฐานะสารตะกั่วในการรักษา ความสามารถของ APX601 ในการย้อนกลับการกดภูมิคุ้มกันถูกประเมินในการสอบวิเคราะห์การกด Treg และ MDSC นอกจากนี้ ความสามารถของ APX601 ในการทำให้ Treg ซึ่งแสดงออก TNFR2 และเซลล์เนื้องอกหมดสิ้นถูกประเมินทั้ง ในหลอดทดลอง และ ในร่างกาย โดยใช้แบบจำลอง Colo205 การปลูกถ่ายวิวิธพันธุ์ของหนูเมาส์

ผลลัพธ์ APX601 จับอย่างจำเพาะกับ TNFR2 ของมนุษย์ที่มีสัมพรรคภาพสูง (Kd = 47 pM) และจดจำอีพิโทปเฉพาะตัวในโดเมน CRD1 ของ TNFR2 APX601 เป็นสารต้านที่มีศักยภาพที่ขัดขวางอันตรกิริยา TNFR2-TNF-α ในการสอบวิเคราะห์การจับลิแกนด์ที่มีเซลล์เป็นพื้นฐาน (IC50 = 0.149 นาโนโมลาร์) APX601 สามารถย้อนกลับการกดภูมิคุ้มกันผ่านกลไกสองกลไก: 1) การปิดกั้นที่สำคัญของหน้าที่กดภูมิคุ้มกันของทั้ง Tregs และ MDSC โดยการยับยั้งการจับของ TNFR2 กับลิแกนด์ TNF-α ของมัน และ 2) การหมดสิ้นของ Tregs ที่แสดงออก TNFR2, MDSC และเซลล์เนื้องอก โดยผ่านทางฟังก์ชันเอฟเฟกเตอร์ที่เป็นพิษต่อเซลล์ (ADCC) (EC50 = 1.14 นาโนโมลาร์) และ ADCP (EC50 = 0.71 นาโนโมลาร์) ที่ขึ้นกับแอนติบอดี

บทสรุป APX601 เป็นแอนติบอดีต้าน TNFR2 ที่มีศักยภาพซึ่งย้อนกลับการกดภูมิคุ้มกันโดยการกำหนดเป้าหมาย Treg และ MDSC ที่แสดงออก TNFR2 และชักนำการฆ่าเซลล์เนื้องอก ข้อมูลของเราสนับสนุนการพัฒนาต่อไปของ APX601 ซึ่งเป็นแอนติบอดีทางภูมิคุ้มกันบำบัดที่มีแนวโน้มว่าจะมีกลไกการออกฤทธิ์ที่เป็นไปได้หลายอย่าง สำหรับการรักษาเนื้องอกชนิดต่างๆ

การอนุมัติจริยธรรม ตัวอย่างเลือดมนุษย์ที่มีสุขภาพดีได้รับจาก Stanford Blood Center (Palo Alto, CA) จากผู้บริจาคที่ยินยอมภายใต้ระเบียบการที่ได้รับอนุมัติ


  • ลบช่องว่างออกจากหมายเลขแค็ตตาล็อก ตัวอย่างเช่น แทนที่จะค้นหา "AZ 12345" ให้ลองค้นหา "AZ12345"
  • เราขอแนะนำให้ใช้คำน้อยลง ตัวอย่างเช่น แทนที่จะค้นหา "Countess Automated Cell Counter" ให้ลองค้นหา "Countess"
  • เราขอแนะนำให้ใช้คำที่กว้างกว่าหรือทั่วไป คุณจะปรับแต่งการค้นหาได้โดยใช้ตัวกรอง เช่น หมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ แอปพลิเคชัน แบรนด์ และอื่นๆ
  • ตรวจสอบการสะกดคำค้นหาอีกครั้ง หรือใช้คุณลักษณะการแนะนำอัตโนมัติในช่องค้นหา

เคล็ดลับการค้นหาโดยละเอียด

ในการค้นหา ให้ป้อนคำอธิบาย หมายเลขแค็ตตาล็อก หรือชื่อผลิตภัณฑ์สองสามคำ การค้นหาจะส่งคืนเอกสารหรือหน้าเว็บที่มีคำใดๆ จากข้อความค้นหาของคุณ คุณสามารถปรับแต่งหรือจำกัดการค้นหาของคุณให้แคบลงได้โดยการลบคำออกจากข้อความค้นหาของคุณ หรือใช้การกรองภายในคอลัมน์ด้านบนหรือด้านซ้าย


ดูวิดีโอ: ออกแบบ Microservices ดวย Domain Driven Design #2 - แบง services ดวยโมเดลภาษา (สิงหาคม 2022).