Международное исследование под руководством учёных из Отдела медицины и наук о жизни (MELIS) Университета Помпеу Фабра и Стэнфордского университета (Калифорния) разработало систему для идентификации высокоселективных пептидов с высоким терапевтическим потенциалом.
Метод основан на использовании биологически и химически модифицированных бактериофагов для высокоточного скрининга до 1 миллиарда пептидов одновременно. Это позволяет выявлять те из них, которые могут успешно различать очень похожие белки, играющие значительную роль в развитии рака и диабета.
Экспериментальное исследование, опубликованное в Journal of the American Chemical Society, представляет новую методику, основанную на фаговом дисплее, для специфического распознавания взаимодействия между двумя белками: протеазой и субстратом.
Новая методика позволила очень точно идентифицировать пептиды, которые могут различать очень похожие белки — до 70% гомологии, такие как активационный белок фибробластов α (FAPα) и дипептидилпептидаза 4 (DPP4). Эти белки играют важную роль в развитии рака и диабета второго типа соответственно.
FAPα — это белок с высоким терапевтическим потенциалом, который чрезмерно экспрессируется в 90% карцином. При высоких уровнях его присутствие связано с неблагоприятным прогнозом. Структура этого фактора очень похожа на DPP4, белок, на который действуют лекарства для регулирования диабета второго типа, что приводит к перекрёстному реагированию между ингибиторами FAPα, которые распознают DPP4 неспецифически.
Для селективного различения двух белков исследовательская группа внесла две модификации в вышеупомянутую методику. В библиотеку субстратов для анализа были добавлены макроциклический пептид и флуоресцентный элемент.
«Макроциклический пептид из-за своей кольцевой формы снижает гибкость субстрата, что помогает нам минимизировать неспецифическое связывание с другими протеазами», — объясняет Марта Барниол-Хикоте, руководитель группы биологической химии в MELIS-UPF и соруководитель исследования. Флуоресцентный элемент позволяет идентифицировать интересующий белок-субстрат в режиме реального времени, даже если тест проводится с живыми элементами.
Таким образом, удалось снизить перекрёстную реактивность между протеазами и субстратами, оставив только те, которые имеют сильные и специфические взаимодействия. «С помощью этой методики мы достигаем более точного распознавания целевых белков, чем это возможно с некоторыми лекарствами», — добавляет Барниол-Хикоте.
Примером такого лекарства является препарат для лечения диабета второго типа, одобренный Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA), который действует на DPP4 у людей, но также и на гомологичный белок в бактериях. Это может изменить микробиом людей, принимающих его.
Согласно Барниол-Хикоте, пептиды, разработанные командой, могут использоваться in vivo — в исследованиях с клетками и организмами — для диагностических целей, поскольку «кольцевые структуры более жёсткие и, следовательно, более устойчивы к деградации». Более того, благодаря своей высокой селективности методика более чувствительна, поскольку «снижая неспецифические реакции, не требуется большое количество протеазы для идентификации белка, с которым она связана».
Следовательно, эти новые селективные пептиды могут быть использованы для идентификации прогностических биомаркеров некоторых видов рака или обнаружения новых терапевтических мишеней для других заболеваний. Кроме того, благодаря способности излучать флуоресценцию, эта новая методика может найти применение в медицине в операциях с флуоресцентным наведением.
Предоставлено: Universitat Pompeu Fabra — Barcelona.