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        環(huán)球視訊!動力學(xué)+鐵死亡:深勢科技首次公開RiDymo平臺管線應(yīng)用進展

        鐵死亡研究方興未艾,小分子抑制劑開發(fā)挑戰(zhàn)重重

        鐵死亡(ferroptosis),是2012年Brent R. Stockwell實驗室發(fā)現(xiàn)的一種鐵依賴的細胞程序性死亡,由不受限制的脂質(zhì)過氧化和隨后的質(zhì)膜破裂引起,與腫瘤的發(fā)生、發(fā)展和耐藥密切相關(guān)。這種不同于凋亡、壞死、自噬的新型細胞死亡方式,自提出以來就迅速掀起了全球范圍的研究狂潮[1]

        目前已有的研究表明,作為鐵死亡核心調(diào)控子的GPX4(谷胱甘肽過氧化物酶4),在非小細胞肺癌、胰腺癌、前列腺癌和黑色素瘤細胞中的功能喪失可以致使持續(xù)性癌細胞鐵死亡,抑制腫瘤的發(fā)生、進展、復(fù)發(fā)、轉(zhuǎn)移及耐藥,因而逐漸成為細胞鐵死亡研究領(lǐng)域的“明星靶點”[2]

        美國哈佛-麻省理工的博德研究所聯(lián)合創(chuàng)始人Stuart L. Schreiber教授在該領(lǐng)域深耕10年,創(chuàng)立Kojin Therapeutics;2021年6月9日,公司宣布完成6000萬美元的A輪融資,用于加速對鐵死亡敏感的耐藥腫瘤的藥物研發(fā)。


        (資料圖片僅供參考)

        盡管GPX4看上去很有潛力,然而其整個蛋白很小,表面平坦,缺乏可成藥口袋(圖1A)。目前具有細胞活性的GPX4 抑制劑主要與46位的硒代半胱氨酸殘基發(fā)生共價結(jié)合,普遍存在選擇性差和毒性大的問題(圖1B)。

        圖1GPX4蛋白與ML162晶體復(fù)合物結(jié)構(gòu)[3](PDB ID: 6HKQ)以及現(xiàn)有共價抑制劑

        仔細觀察ML162與GPX4的相互作用,如圖1A所示,我們不難發(fā)現(xiàn),由于蛋白表面平坦,ML162與GPX4的非共價部分的相互作用非常少,這可能也是ML162分子選擇性差的原因。

        基于以上,GPX4是否存在一個隱藏口袋或者別構(gòu)口袋,靶向其他位置是否能影響GPX4的生物學(xué)功能,是非常值得探索的問題。

        AI+動力學(xué),RiDymo平臺發(fā)現(xiàn)新位點并完成活性驗證

        “對GPX4的開發(fā)思路,我們從一開始就定位在探索并發(fā)現(xiàn)有更好成藥性的隱藏口袋上。”深勢科技首席藥學(xué)官張曉敏博士表示,“深勢科技基于AI for Science打造的RiDymo平臺,通過動力學(xué)模擬發(fā)掘蛋白在體內(nèi)的構(gòu)象變化,發(fā)現(xiàn)全新的可藥口袋,并基于此開發(fā)的非共價分子在酶學(xué)和細胞水平上的抑制活性均與陽性共價分子相當,同時具備更好的成藥性。這一實踐使我們充分驗證了RiDymo平臺在藥物研發(fā)中的價值,在未來有望賦能更多難成藥靶標的藥物發(fā)現(xiàn)。”

        在本項目中,深勢科技藥物研發(fā)團隊的開發(fā)路徑如下:

        1、蛋白構(gòu)象采樣:通過強化動力學(xué)(Reinforced dynamics, RiD)方法對GPX4蛋白進行計算模擬。如圖2右列顯示,對比傳統(tǒng)分子動力學(xué)模擬(Molecular dynamics, MD)(圖2左列),可以看出Reinforced dynamics在同樣的模擬時間尺度可以更高效地探索蛋白質(zhì)的相空間,從而發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)的其他亞穩(wěn)定構(gòu)象以及隱藏的位點(粉色區(qū)域為隱藏在蛋白質(zhì)內(nèi)部的氨基酸)。

        圖2強化動力學(xué)對GPX4蛋白高效采樣

        2、可藥口袋誘導(dǎo):在實際的藥物研發(fā)項目中,當確定蛋白質(zhì)主鏈結(jié)構(gòu)后,側(cè)鏈的構(gòu)象變化也至關(guān)重要。深勢科技團隊在以上發(fā)掘的隱藏位點基礎(chǔ)上,運用強化動力學(xué)+有機溶劑探針的方法,進一步對該口袋進行了更全面的探索和誘導(dǎo)。如圖3展示,在有機溶劑探針的幫助下,我們驚喜地發(fā)現(xiàn),蛋白從原先比較平坦的表面誘導(dǎo)形成了更深的小分子結(jié)合口袋。

        圖3RiDymo強化動力學(xué)結(jié)合Uni-Probe有機溶劑探針方法,誘導(dǎo)發(fā)現(xiàn)GPX4新口袋

        3、分子篩選與驗證:基于此口袋,結(jié)合深勢科技Hermite藥物設(shè)計平臺中Uni-Docking方法一日千里,追風(fēng)逐月| 深勢科技發(fā)布極致加速版分子對接引擎Uni-Docking,對此位點進行了分子的高通量虛擬篩選。如圖4所示,目前獲得的非共價分子DP018、DP029在GPX4酶學(xué)抑制活性(圖4A)達到了微摩級別的效果,與陽性的共價分子ML162抑制活性相當。隨后通過表面等離子共振實驗(SPR)驗證了非共價分子可以直接結(jié)合GPX4,結(jié)合強度也達到了微摩級別(圖4B)。圖4C展示了DP非共價分子在細胞上觀察到活性氧ROS的變化,說明引起了細胞的鐵死亡。

        圖4ML162及篩選分子在GPX4酶學(xué)實驗(A)、SPR實驗(B)以及ROS實驗(C)中的結(jié)果

        讓蛋白“動”起來——RiDymo強化動力學(xué)平臺

        蛋白質(zhì)動力學(xué)研究日趨成為全球藥物研發(fā)的熱點領(lǐng)域。通常的理性藥物設(shè)計需要靶標蛋白具有明確的結(jié)構(gòu)和清晰的作用位點,這種類型的靶點通常稱為“可成藥”靶點,在人類靶點中占15%左右。其余85%為“難成藥”靶點,一般體現(xiàn)在蛋白表面平坦無清晰作用位點,或者蛋白結(jié)構(gòu)柔性大,甚至沒有穩(wěn)定的三維結(jié)構(gòu)。這類靶點難以使用傳統(tǒng)方法進行理性藥物設(shè)計——而深勢科技自主開發(fā)的RiDymo強化動力學(xué)平臺(圖5)則對該問題給出了新的解決思路。

        RiDymo平臺是基于Reinforced dynamics (RiD)算法[4]開發(fā)的專注于解決“難成藥”靶點的動力學(xué)平臺。對比其他動力學(xué)算法和平臺,RiDymo最核心的優(yōu)勢體現(xiàn)在模擬采樣效率上的巨幅提升,同時充分結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高維表示能力,在復(fù)雜的生物大分子體系中高效捕捉動態(tài)的構(gòu)象變化,在相對可控的算力資源和模擬時長條件下就可以讓蛋白真正“動”起來(如上圖)。

        圖5 RiDymo強化動力學(xué)平臺

        此前,作為平臺核心能力的RiD算法已經(jīng)在Nature子刊上發(fā)表登上Nature子刊!深勢科技RiD方法解決生物大分子體系高維空間采樣難題。在文章中顯示,針對一個蛋白的從頭折疊問題,RiD方法模擬1.86 μs時間獲得的自由能面比傳統(tǒng)分子動力學(xué)方法100 μs獲得的自由能面更加全面,展現(xiàn)出RiD方法在分子模擬的效率上有了近百倍的提升。

        基于RiD方法,RiDymo強化動力學(xué)平臺可用于解決以下問題:

        ?針對表面平坦或者蛋白-蛋白相互作用(PPI)體系,在缺乏明確的結(jié)合位點的情況下,RiDymo可以用于誘導(dǎo)形成可藥口袋、探索全新別構(gòu)口袋

        ?針對結(jié)構(gòu)動態(tài)變化較大的GPCR、通道蛋白等體系,RiDymo可以分析殘基在運動軌跡中的相關(guān)性,助力藥靶作用機理研究和藥物篩選

        ?針對在體內(nèi)缺乏穩(wěn)定結(jié)構(gòu)的無序蛋白,RiDymo可以探索蛋白在熱力學(xué)(Thermodynamics)和動力學(xué)(Kinetics)中的重要構(gòu)象并發(fā)現(xiàn)可藥結(jié)構(gòu)

        ?此外,藥物最終需要在體內(nèi)起效,僅考慮結(jié)合強度這一熱力學(xué)參數(shù)是不夠的,RiDymo可以有效計算藥物的駐留時間(即解離常數(shù)的倒數(shù))等與藥物體內(nèi)藥效強相關(guān)的動力學(xué)參數(shù),而這一點在過去往往是被大家忽視的

        總結(jié)與展望

        RiDymo平臺致力于在藥物分子發(fā)現(xiàn)中建立Structure-kinetic relationship(SKR),通過緊密結(jié)合SAR (Structure-activity relationship)及SPR (Structure-property relationship),高效推進高質(zhì)量臨床前候選化合物的發(fā)現(xiàn)。

        本次的管線進展披露充分驗證了深勢科技RiDymo平臺在實際藥物開發(fā)中的巨大潛能,也是“AI for Science”新范式從算法到工具到應(yīng)用落地的一次充分的例證。

        我們相信隨著未來對鐵死亡機制的研究愈發(fā)完善,對其通路上相關(guān)靶點的藥物開發(fā)思路也會更加完備。憑借深勢科技對動力學(xué)的深刻理解,也會不斷攻克更多難成藥靶標,在更多的管線中取得更亮眼的成果。

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        關(guān)于深勢科技藥物研發(fā)團隊

        深勢科技藥物研發(fā)團隊基于“AI for Science”新范式,專注于利用人工智能和分子模擬相融合的先進計算手段驅(qū)動難成藥靶點的藥物開發(fā)。團隊由張曉敏博士領(lǐng)銜,核心成員具備深厚的交叉學(xué)科背景和豐富的藥物開發(fā)經(jīng)驗,同時依托深勢科技全球領(lǐng)先的強化動力學(xué)平臺RiDymo和大分子De Novo Design從頭設(shè)計平臺,目前已通過“自建管線+聯(lián)合開發(fā)”的方式形成了完整的研發(fā)體系,覆蓋CNS、腫瘤和自身免疫性疾病三大領(lǐng)域。

        BD合作:bd@dp.tech

        PR事宜:pr@dp.tech

        Reference

        [1] Stockwell, B. R. (2022). Ferroptosis turns 10: Emerging mechanisms, physiological functions, and therapeutic applications. Cell, 185(14), 2401-2421.

        [2] Wang, F., & Min, J. (2021). DHODH tangoing with GPX4 on the ferroptotic stage. Signal Transduction and Targeted Therapy, 6(1), 1-2.

        [3] Moosmayer, D., Hilpmann, A., Hoffmann, J., Schnirch, L., Zimmermann, K., Badock, V., ... & Hillig, R. C. (2021). Crystal structures of the selenoprotein glutathione peroxidase 4 in its apo form and in complex with the covalently bound inhibitor ML162. Acta Crystallographica Section D: Structural Biology, 77(2), 237-248.

        [4] Wang, D., Wang, Y., Chang, J., Zhang, L., Wang, H. & E, W. (2022). Efficient sampling of high-dimensional free energy landscapes using adaptive reinforced dynamics. Nature Computational Science, 2(1), 20-29.

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