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Nature:针对耐药菌的抗生素,如何“合理”设计?

抗生素耐药是目前人类和病原微生物战役的核心问题,这其中大量的革兰氏阴性菌由于具有β-内酰胺酶使得其对临床上广为应用的各种β-内酰胺抗生素耐药。为了解决抗生素耐药问题,日前来自美国多家制药企业的研发人员在Nature 杂志上发表文章,报道了他们设计并研发的一类新型抗生素化合物,可用于耐药性感染的治疗。


他们研发的起点是一类被称作diazabicyclooctane (DBO) 的细菌β-内酰胺酶抑制剂(BLIs)。文献报道该类化合物除可以抑制细菌β-内酰胺酶,还可以抑制细菌盘尼西林结合蛋白2(Penicillin-binding proteins,PBP2)展现出很好的体外抗菌活性。但是,作者也提出了一个疑问,为什么文献报道的PBP2抑制剂多有很好的体外抑菌活性,但是却很少看到体内抑菌作用的报道?


作者分析,这可能跟PBP这个靶点亚型有关,他们认为体内抗菌作用和PBP2选择性抑制作用并无相关性;相反,对PBP1和PBP3的抑制剂体内抗菌作用可能更好。为了验证这一猜测,他们以DBO类化合物为母核结构针对PBP三种亚型的蛋白结构进行了“合理药物设计(Rational Drug Design)”。


作者对PBP1、PBP2和PBP3的蛋白序列进行了比对,其中PBP3和PBP1的氨基酸序列351-522是完全一样的,进一步对它们的晶体结构进行了叠合分析,作者找到了切入点。他们用PBP2中Asp386、Asp389同PBP3中Asn351、Asn361与小分子相互作用的差异性实现选择性抑制。具体的结构信息和活性数据如下图表所示。

图片来源:Nature


经过几轮结构优化,作者得到了化合物2,该化合物不仅具有常规的抑菌作用,对临床分离得到的难治性或耐药的革兰氏阴性菌(比如,鲍氏不动杆菌、伯克霍尔德菌、肺炎克雷伯氏菌、嗜麦芽窄食单孢菌)仍然具有非常好的抑菌作用。在体内药效评价中,化合物2在1、3、50和250 mg/kg多个剂量组中展示出抗菌效果,并且显著强于先导化合物NXL-105。

图片来源:Nature


但是化合物2并不是作者认为的完美分子,它还有一些问题。其中最重要的一点它是细菌“外排泵”的底物,这直接降低其抗菌谱范围。进一步研究表明,这一问题和化合物对细菌的孔道渗透性直接相关。因此,后续的结构优化则针对化合物2的渗透性展开。经过构效关系的研究,作者发现R1基团既影响PBP的选择性又影响化合物的渗透性,当其中引入氢键供体后,其渗透性得到了优化。同时,为了保持靶点选择性,他们将酰胺的羰基换成了羟肟,通过生物等排体维持了原来的部分酰胺特征。最终得到的化合物ETX0462兼具了靶点选择性和良好的渗透性,这就使得其对一些具有“外排泵”突变的耐药菌具有了更好的药效。这么强大的研究团队当然是不会吝啬小分子-蛋白共晶研究的。作者通过共晶实验向我们展示了化合物ETX0462和PBP3是怎样相互作用的。

图片来源:Nature


在体内药效评价中,ETX0462对多种感染模型动物均能降低感染程度,提高生存率。可以说他们用近乎完美的体内药效实验结果结束了整篇文章。

图片来源:Nature


最后说几句本君对这篇文章的看法吧。“合理药物设计”这个概念早年间随着计算机辅助药物设计(CADD)技术的迅速发展被提出。“合理”一词更多地是相比靶点信息未知那个年代大家盲目地大规模做衍生物的结构优化思路。这些年,随着结构生物学、计算化学甚至人工智能算法的迅猛发展,药物设计早已进入了新的纪元。有人笑称,要是把比特币挖矿的算力用到药物设计上,绝对可以做到“给我一个靶点我能算遍地球”的效果。这篇文章的研究工作更是把靶点结构分析、分子对接、动力学模拟全方位立体化应用,堪称药物设计的典范。从研究思路上说,他们在文章开始就对现有的选择性抑制PBP2的化合物缺乏体内药效报道的情况进行了猜测分析,结合其功能机制认为那些对PBP2的选择性抑制化合物可能“跑偏了”。他们反其道而行之,最终不仅提供了活性化合物更是从机制层面对过去研究完成了一个颠覆式创新。这项工作荣登Nature 当之无愧!除去学术价值之外,这篇文章另外一个值得学习揣摩的地方则是其写作技巧。本君精读这篇文章很多遍都试图探究其结构优化的核心思路,但是都仅获得了结果信息,甚至做了哪些衍生物作者都不曾披露。仔细一看作者单位,不乏全球顶级制药企业的名字。所以,这也就不难理解他们为什么这样撰写文章了。以后,涉及技术保密、又要发文章的老师们可以借鉴一下啦。这么看来,这个化合物还真有可能走上临床试验。大家拭目以待吧。


原文(扫描或长按二维码,识别后直达原文页面,或点此查看原文):

Rational design of a new antibiotic class for drug-resistant infections

Thomas F. Durand-Reville, Alita A. Miller, John P. O’Donnell, Xiaoyun Wu, Mark A. Sylvester, Satenig Guler, Ramkumar Iyer, Adam B. Shapiro, Nicole M. Carter, Camilo Velez-Vega, Samir H. Moussa, Sarah M. McLeod, April Chen, Angela M. Tanudra, Jing Zhang, Janelle Comita-Prevoir, Jan A. Romero, Hoan Huynh, Andrew D. Ferguson, Peter S. Horanyi, Stephen J. Mayclin, Henry S. Heine, George L. Drusano, Jason E. Cummings, Richard A. Slayden & Ruben A. Tommasi

Nature2021597, 698–702, DOI: 10.1038/s41586-021-03899-0


(本文由乐只君子供稿)


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