基于GPCR结构发现阿尔兹海默症药物的经典案例

导读

小O满怀好奇：“大膜王，为啥文献总说基于结构的药物设计（SBDD）出好多药物呀？怎么设计的呀？可以告诉我嘛？”大膜王：“好呀，SBDD我的拿手技能，且听我给你讲个经典案例哈—基于GPCR结构发现阿尔兹海默症药物。”

Let us 和小O一起学习吧：

格拉斯哥大学和Sosei Heptares Ltd等联合团队在Cell上发表了基于GPCR靶点结构构建药物的策略：从原子结构、基于细胞/组织的检测、临床前物种评估、临床安全性测试以及最终在人类记忆中心建立活性等方面采取逐步转化（图1），设计一种具有良好耐受性的M1激动剂药物（HTL9936）来缓解胆碱能神经元系统特异性神经递质受损导致的认知缺陷，经过评估后，该团队认为HTL9936是一款潜在的治疗阿尔茨海默症(Alzheimers disease，AD)的候选药物。

 图1 基于结构设计的AD候选药物

SBDD

该团队通过将分子对接到M1同源模型（鸟类β1-肾上腺素能受体-氰平多洛醇复合物的晶体结构（PDB：2VT4）建立了与激动剂77-LH-28-1结合的人类M1受体的同源模型）的方式，筛选并购买了322个片段式分子，经过体外活性筛选得到16种有活性的分子，从中选出苗头化合物4（双哌啶初级酰胺，其EC50为3.5μM）（如图2）。

图2 苗头化合物4

该团队利用2008年报道的激动剂77-LH-28-1与M1受体的共结晶结构（图3A）联合苗头化合物4进行设计，大大缩短了药物设计时间。由于M1受体与同类型的毒蕈碱受体非常相似，例如M2、M3和M4。需要设计出对针对M1受体有特异性的药物，先导化合物的设计就必须想办法降低同类型受体的活性。为了研究M1受体与其激动剂的构效关系(SAR)，该团队从苗头化合物4出发，合成一系列小酰胺化合物，筛选出化合物5有明显的M1受体活性，但遗憾的是，其仍具有较弱的M2和M4受体活性。这时正是利用SBDD杀手锏的关键时刻，该团队对化合物5对接结构进行分析预测（图3B，3C），他们预测附着在氨基甲酸乙酯上的环体系的形状以及随后的“酪氨酸笼”的结构重排将提高对M2和M3受体亚型的选择性，因此他们通过引入一个七元氮杂环（化合物6，图3C）来证实上述对化合物5的分析预测。该环以更有效的方式结合在Tyr1063.33、Trp3786.48、Tyr3816.51和Cys4077.42之间的正构位点的子口袋。在钙成像试验中化合物6对M1受体显示亚微摩尔效力（化合物6的EC50为79nM），在M2和M3受体处没有可检测到的激动剂活性，在M4受体处的效力比化合物5低10倍（EC50 794nM），这是选择性M1受体激动剂开发中的重大突破。

 图3 基于结构的药物设计

获得化合物6的优秀骨架后，该团队对R1、R2、R3三处官能团进行片段修饰（如图4），经过一系列分子筛选后得到化合物7，外消旋化合物7手性分离得到对映体(S)-化合物7(HTL9936)（受体M1的EC50为32nM，M2>20μM，M3>20μM，M4的EC50为398nM）和(R)-化合物7（受体M1的EC50为398nM，M2>20μM，M3>20μM，M4的EC50为2.5μM）。由此可知S构型的效能明显优于R构型，所以(S)-化合物7(HTL9936)被用于开展进一步的结构研究和临床前评估。

 图4  对化合物6骨架的R1、R2、R3三处官能团进行片段修饰获得化合物7

上述从基于GPCR靶点的分子结构发现苗头化合物4并且指导设计出选择性调节剂HTL9936的过程，称为SBDD。

确定先导化合物之后，该团队持续进行了基于细胞/组织的检测、临床前物种评估（HTL9936在小鼠、大鼠、狗和猴子的模型中进行了系列的活性表征，点击文末“阅读原文”可了解更多试验细节）。临床安全性测试以及最终在人类记忆中心建立活性等方面的临床研究表明，与许多其他非选择性调节剂相比，M1选择性临床候选药物HTL9936对人类的记忆中心有积极作用，用药剂量显著减少。这些突破性的结果表明HTL9936有可能为阿尔茨海默病患者创造一种潜在的新药。

展望

经过学习，小O认为：在药物设计领域，偶然发现、高通量筛选和天然产物的提取依然具有重要作用，但是SBDD的贡献更加不容小觑。SBDD的优点可简单总结如下：

·优点·

根据本文所叙述的HTL9936分子发现的整个药物设计过程，SBDD可以结合基于片段的药物设计（FBDD）手段通过筛选片段库得到苗头化合物（本文化合物4的发现过程），表明可以联合多种设计方法进行药物设计；可以利用已发表的受体-药物的共晶体结构帮助预测分析作用机制（本文化合物5、6的发现过程），节省筛选活性分子的时间；有目的性的从构效、药物-受体相互作用力、作用基团等各个方向设计符合的分子片段（本文先导化合物7的发现过程），药物发现命中率高。