Открытие новых лекарств может быть долгим и сложным процессом. Разработка препаратов для нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, является одной из самых дорогостоящих, поскольку результаты исследований на животных не всегда предсказывают эффективность у людей. Учёным приходится проверять множество биологических мишеней, прежде чем идентифицировать потенциальное новое лекарство.
Исследователи из Университета Карнеги-Меллона разрабатывают платформу для высокопроизводительного скрининга лекарств. Их работа является частью усилий по оптимизации каждого этапа процесса открытия лекарств, что имеет реальное значение в борьбе за лечение пациентов.
Энн Скаджа Робинсон изучает G-белковые рецепторы (GPCRs) — белки, которые находятся на поверхности клетки. Они являются мишенью для многих низкомолекулярных препаратов, включая терапию при диабете, аллергии и раке. Лаборатория Робинсон сосредоточена на роли этих трансмембранных белков и их клеточных ответах.
«Существует большой неиспользованный терапевтический потенциал», — говорит Сара Сонбати. Известно 800 GPCRs, однако современные лекарства нацелены менее чем на 15% из них.
Существующая проблема в лечении заболеваний заключается в том, что учёные ещё не знают, что связывается с некоторыми GPCRs. Идентификация малых молекул для активации этих «сиротских» GPCRs (oGPCRs) — один из путей к созданию новых лекарств.
Болезнь Альцгеймера представляет особый интерес, поскольку известно, что при этом заболевании происходит активация определённых GPCRs. Пока нет лекарства от болезни. «Что, если мы начнём искать первопричину болезни Альцгеймера и попытаемся воздействовать на неё?» — задаётся вопросом Сонбати, кандидат химических наук. «Ответ может быть в GPCRs и понимании того, как активируется GPCR».
Когда лекарство соединяется с GPCR на внешней стороне клеточной мембраны, G-белок внутри клетки диссоциирует. Сонбати использовала это изменение для создания биосенсора, который использует биолюминесценцию для обнаружения взаимодействия GPCRs и G-белка.
«Наша платформа позволяет более точно определять активацию белка в клеточном контексте», — говорит Робинсон, профессор-попечитель химического машиностроения. Робинсон и Сонбати разработали свой клеточный анализ на основе существующей системы, которая использует фермент, специально разработанный для обеспечения временной люминесценции, основанной на свете, излучаемом светлячками.
Сонбати оптимизировала подход, используя GPCR, с которым лаборатория Робинсон работала интенсивно, — аденозиновый рецептор A₂A. «Нам нужно было понять, как выглядят данные в хорошо охарактеризованной системе, понять, что они говорят нам о взаимодействиях в клетке, прежде чем входить в неизвестное пространство сиротских GPCRs», — говорит Сонбати.
После оптимизации по типу клеток, плотности и методам трансфекции Сонбати успешно применила платформу к двум «сиротским» GPCRs, которые активируются при болезни Альцгеймера. «Никто раньше не смотрел на них таким образом», — говорит она.
Сенсор также подтвердил, что оба «сиротских» GPCRs предварительно связаны с G-белком, как и A₂A. Они не требуют другой молекулы для взаимодействия или активации функций в клетке. «Это означает, что всё, что мы узнали о люминесценции с A₂A, можно применить в этом пространстве», — говорит Сонбати.
Лаборатория Робинсон в настоящее время тестирует библиотеку из 700 препаратов из Национального института здравоохранения (NIH), чтобы выяснить, какие из них активируют «сиротские» GPCRs, с которыми они работают. Сонбати также разработала конструкции для переключения их платформы с клеток млекопитающих на дрожжи. Дрожжи растут быстрее и более устойчивы, что позволяет проводить больше экспериментов и получать более быстрые результаты.
Платформа Робинсон и Сонбати — это мощный инструмент для тестирования и понимания активации GPCR. Она быстрее и дешевле, чем традиционные методы.
«Наша цель — применить это в более общем плане для высокопроизводительного скрининга лекарств», — говорит Сонбати. «Представьте себе планшет с нашим сенсором в каждой маленькой лунке. Вы добавляете в каждую лунку потенциальное лекарство. Все лунки начинают светиться, что означает взаимодействие белков, кроме одной. Лекарство в этой лунке — то, которое вы хотите изучить дальше».
Комбинируя эти инструменты с новыми технологиями машинного обучения, Робинсон и Сонбати надеются открыть новые возможности для поиска мишеней лекарств от болезни Альцгеймера и других заболеваний, которые были менее поддающимися лечению.