SPOP

▎药明康德内容团队报道“合成致死”是指两个非致死基因同时被抑制，导致细胞死亡的现象。利用这一机制找到肿瘤中的特异突变，再找到它的“合成致死搭档”，将有望特异性杀死癌细胞。众所周知的PARP抑制剂是首个利用“合成致死”概念在临床上取得成功的药物。PARP抑制剂之外，科学家们也在探索一些其它的“合成致死”新靶点，以期给癌症患者带来更多的治疗选择，ATR就是被寄予厚望的靶点之一。据不完全统计，当前全球范围内已有至少15款ATR抑制剂进入到临床试验阶段，研发公司既有诸如阿斯利康、德国默克、罗氏、拜耳等国际大药企，也有恒瑞医药、英派药业、正大天晴等中国公司。那么，ATR与疾病到底有何关联？当前，ATR抑制剂的开发现状是怎么样的？它们又有望惠及哪些患者？本文中就让我们来一起了解下。图片来源：123RF——✦ATR：癌症治疗新靶点✦——2005年，距离首次报道癌细胞有丝分裂图异常一个多世纪后，两项开创性的研究揭示了人类癌症中DNA损伤反应（DDR）的广泛激活。这些研究表明，癌细胞中基因组不稳定性的起源可能与DNA复制过程中出现的问题有关。此后不久，几份报告证实癌基因的表达会诱导复制应激（Replication Stress，RS）[2]。ATR中文全称是共济失调毛细血管扩张症和Rad3相关蛋白丝氨酸/苏氨酸激酶，它与毛细血管扩张共济失调突变（ATM）、DNA依赖性蛋白激酶催化亚基(DNA-PKcs)一起形成DNA损伤反应的核心激酶。虽然这三种激酶的序列相似，但它们针对的DNA损伤反应并不相同。其中，ATM和DNA-PKcs主要出现在DNA双链断裂修复中，ATR主要出现在复制应激中。图片来源：123RF现在人们已经知道，ATR是PI3K相关激酶（PIKK）家族的成员，也是细胞复制应激反应（RS Response，RSR）的中心介质，其调节细胞周期检查点的激活和DNA复制，以控制细胞分裂并保护基因组完整性。ATR主要感知复制叉停滞位点或其他DNA损伤来源引起的广泛单链DNA断裂并被激活。激活后，ATR通过启动一系列协调的下游反应来转导该信号，最终导致细胞周期进程的停滞和停滞的复制叉的稳定，从而实现DNA修复。研究发现，激活后的ATR会磷酸化多种下游底物，尤其是丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶CHK1。抑制ATR-CHK1信号通路会导致广泛的基因组不稳定、DNA双链断裂和复制叉崩溃。此外，抑制ATR还会导致不适当的细胞周期进展，无论复制压力或DNA损伤如何，都会过早进入有丝分裂，从而引发有丝分裂灾难和细胞凋亡[1]。总体而言，现有数据支持RS是癌症基因组不稳定性的主要来源，并且不断受到RSR的抑制。RSR因子在具有高水平复制损伤的癌症中被积极选择，这使得肿瘤细胞能够在RS存在的情况下生长。而且，越来越多的证据表明，许多具有高水平RS的肿瘤特别容易受到ATR缺失的影响。这些研究发现为开发ATR抑制剂治疗癌症提供了基础。——✦ATR的“合成致死”搭档✦——生物标志物的测定对于ATR抑制剂的开发至关重要，然而目前尚未建立起针对ATR抑制剂反应的整体生物标志物。目前正在研究的潜在生物标志物包括容易导致复制应激累积的个体基因组改变、能表明RSR升高的基因特征等等。ATM在DDR和RS的调节中与ATR具有重叠的功能，因此ATM功能障碍被描述为通过增加对ATR-CHK1信号通路的依赖，从而与ATR抑制剂组成“合成致死”搭档。因为染色质重塑复合物也部分参与DNA修复，具有肿瘤抑制功能的特定表观遗传修饰因子的缺陷也被认是ATR抑制作用的“合成致死”搭档，例如ARID1A、SETD2、PBRM1和转录激活因子BRG1（也称为SMARCA4）等。▲在合成致死相互作用的筛选中已鉴定出具有作为生物标志物潜在价值的基因组改变。（图片来源：参考资料[1]）众所周知，癌细胞利用端粒酶或替代性端粒延长(ALT)来维持端粒长度并实现复制永生。在癌细胞中，ATRX的缺失会导致细胞周期调节受损以及DNA复制后RPA-端粒关联持续存在。有研究发现，在ATRX缺失的癌细胞中抑制ATR会导致ALT破坏并引发染色体断裂和细胞凋亡，预示ATRX异常也可能是ATR抑制剂的潜在生物标志物。除了上述单个基因组改变之外，化学遗传学筛选还可以鉴定广泛的其他潜在基因组改变，作为ATR抑制剂的“合成致死”搭档，其中包括：RNAse H2复合体缺陷；APOBEC3A/B的改变；致癌基因激活，例如MYC扩增；RAS突变或NF1功能丧失；其他细胞周期检查点/DNA修复蛋白的缺陷，包括CCNE1扩增、TOPBP1、CDK12和ERCC1/XRCC1；剪接体热点突变，包括SF3B1、U2AF1和SRSF2；其他的还包括SPOP突变、PAX3-FOXO1融合癌基因表达、STAG2丢失或胞质铁硫(Fe-S)蛋白组装复合物的破坏等。不过，文章也指出，仍需要更进一步的数据来更好地理解这些改变与ATR抑制剂临床应用的相关性。——✦10余款ATR抑制剂进入临床阶段✦——ATR在调节RSR中的关键作用使该蛋白成为抗癌药物开发的一个有吸引力的靶标，可用于治疗复制应激升高或DNA修复缺陷的癌症。然而，由于ATR蛋白体积较大，开发特异性且有效的ATR抑制剂具有挑战性。同时，因为ATR活性仅限于S-G2期，并且所有磷脂酰肌醇3激酶相关激酶（PIKK）中的活性位点具有高度同源性，这使药物的选择性变得复杂。第一种被发现能抑制ATR的化学物质是咖啡因。然而，咖啡因在实验中使用的剂量非常高，它也会抑制其它几种PIKK。接下来，天然存在的化合物五味子素B被证明可以抑制ATR并消除G2-M期的检查点激活，尽管使用的浓度也很高。后来，科学家们通过几种不同的方法发现了有效的ATR抑制剂。例如，研究人员通过添加4-羟基-他莫昔芬可以在哺乳动物细胞中随意释放ATR活性的细胞系统的开发，使得基于细胞的高通量显微镜筛选特异性阻断ATR活性的化合物成为可能。同时，还有研究人员使用CHK1磷酸化作为ATR激活的指标发现CDK2抑制剂NU6027也可以作用于ATR。此外，科学家们直接使用重组ATR进行体外激酶反应，也鉴定了一系列以ATR为靶点而不影响ATM或DNA-PKcs的化合物。随着ATR领域研究的不断进展，全球范围内已涌现出了越来越多的ATR抑制剂。据不完全统计，目前至少有15款ATR抑制剂已进入到临床试验阶段，研发企业既有阿斯利康（AstraZeneca）、德国默克（Merck KGaA）、罗氏（Roche）、拜耳（Bayer）等国际药企，也有英派药业、正大天晴、恒瑞医药、泰德制药、智康弘义等中国公司。从适应症来看，这些在研ATR抑制剂主要针对不同的实体瘤，只有少数在研药物在开发针对血液癌症的临床研究。研究发现，单药之外，ATR抑制剂与化疗、PARP抑制剂、PD-1/-L1抑制剂等联用也能表现出良好的治疗效果。因此，联合治疗已成为ATR抑制剂的一个主要探索方向。从上表可以看出，目前有不少在研ATR抑制剂正在开展组合用药的临床研究，用药“搭档”主要包括放射治疗、化疗、PD-1/PD-L1抑制剂、PARP抑制剂。▲ATR抑制剂的潜在联合用药搭档（图片来源：参考资料[1]）上述靶点之外，在过去几年中，临床前研究也发现了越来越多其它在被抑制后有望与ATR抑制剂产生协同作用的潜在靶点，包括AXL、BET、exportin-1、Aurora激酶、CTP合酶和雄激素信号传导等。此外，还有研究发现ATR抑制剂和抗体偶联药物（ADC）组合也有可能产生协同的抗肿瘤作用。 ——✦挑战和未来✦——整体而言，ATR抑制剂的开发还处于早期阶段，目前尚未有产品上市。根据今年2月发表在Nature Reviews Clinical Oncology上的一篇综述，围绕ATR抑制剂未来开发的几个挑战仍然存在，包括：1）如何确定生物标志物，以便可以精准地选择患者；2）如何建立最佳给药方案和合理的组合治疗策略，使ATR抑制剂的获益最大化，同时使毒性最小化；3）如何分析该药物类别内药物之间的特异性差异性。这篇文章指出，ATR领域的进一步药物开发工作应优先考虑预测生物标志物的识别和完善，阐明ATR抑制剂的耐药机制，以及开发合理的组合，同时了解ATR功能的亚效性及其与不同RSR机制的串扰。希望随着研究的进展，靶向ATR的药物开发领域能取得更多突破，早日为癌症患者带来新的治疗选择。参考资料：（可上下滑动查看） [1]Ngoi, N.Y.L., Pilié, P.G., McGrail, D.J. et al. (2024) Targeting ATR in patients with cancer. Nat Rev Clin Oncol . https://doi-org.libproxy1.nus.edu.sg/10.1038/s41571-024-00863-5[2]Lecona, E., Fernandez-Capetillo, O. (2018)Targeting ATR in cancer. Nat Rev Cancer . https://doi-org.libproxy1.nus.edu.sg/10.1038/s41568-018-0034-3[3]中国药物临床试验登记与信息公示平台官网. From http://www.chinadrugtrials.org.cn/index.html[4]Clinicaltrials网站，From https://www.clinicaltrials.gov/[5]各公司公开资料。本文来自药明康德内容团队，欢迎个人转发至朋友圈，谢绝媒体或机构未经授权以任何形式转载至其他平台。转载授权请在「医药观澜」微信公众号留言联系我们。其他合作需求，请联系wuxi_media@wuxiapptec.com。免责声明：药明康德内容团队专注介绍全球生物医药健康研究进展。本文仅作信息交流之目的，文中观点不代表药明康德立场，亦不代表药明康德支持或反对文中观点。本文也不是治疗方案推荐。如需获得治疗方案指导，请前往正规医院就诊。

自上世纪90年代以来，基于蛋白质结构的药物设计（SBDD）一直是创新药物发现的主流方法，在针对具有明确靶标的疾病治疗方面取得了重大进步。这种方法一般涉及多个步骤的复杂流程，包括建立蛋白质的三维（3D）结构，识别潜在的配体结合位点，并通过虚拟筛选或全新设计发现活性化合物等等。SBDD流程中的每个步骤都有其局限性，例如许多蛋白质并没有高分辨率的结构。虽然近年来的蛋白质结构预测技术如AlphaFold和RoseTTAFold有所突破，但并非所有预测的结构都适合进行基于结构的药物设计。精确预测配体结合口袋是一个挑战，因为这些局部结构往往违反“蛋白质折叠规则”，配体的结合也会诱导氨基酸构象发生变化。此外，由于变构效应的机制多样性，对具有多个结构域的新靶标如何确定配体结合位点也存在困难。最后，虚拟筛选可能会产生假阳性，误差和错误的不断累积会导致最后的严重的假阳性问题。为了解决这些问题，中国科学院上海药物研究所郑明月团队提出了一种基于序列的药物设计新概念。这种“从序列到药物”（sequence-to-drug）的思路采用端到端的可微学习，直接从蛋白质序列出发进行药物设计发现，而无需经过上述多个中间步骤的复杂流程（图1）。图1. 基于序列的药物设计方法TransformerCPI2.0。a，基于结构药物设计与基于序列药物设计的流程对比。b，“从序列到药物”概念验证的三个阶段，包括：①评价跨蛋白质和化学空间的泛化能力（计算验证）；②通过耐药性突变和取代基活性悬崖效应的预测检验模型是否学习到蛋白质-配体相互作用知识（可解释性分析）；③开展具有挑战性的虚拟筛选和药物重定向预测（实验验证）。c，TransformerCPI2.0的架构。端到端的可微深度学习已经在计算机视觉和自然语言处理等领域产生了革命性的影响，它用可微基元（differentiable primitives）取代了复杂流程的所有组件，从输入端到输出端进行联合优化。AlphaFold2在蛋白质结构预测的成功也很大程度上依赖于端到端可微学习的思想。这个概念具有吸引力地方在于它可以以一种自洽和数据高效的方式执行整个学习建模过程，可能避免了复杂流程中的错误积累。相关研究论文以“Sequence-based drug design as a concept in computational drug design”为题于2023年7月15日在Nature Communications在线发表。尽管已经有深度学习研究报道可以基于蛋白质序列信息预测与化合物的相互作用，但是还没有一种模型完全验证了“从序列到药物”的药物设计概念。在这项工作中，研究团队设计了TransformerCPI2.0作为概念验证的基础模型。该模型利用Transformer神经网络架构和预训练蛋白质语言模型，在蛋白质和化学多样性空间中都展示出了泛化能力。对TransformerCPI2.0进行可解释分析，结果表明模型可以通过注意力机制从序列信息中有效学习蛋白质与配体分子间相互作用的抽象知识，而不仅是简单的记忆训练数据中的分布偏差。为了进一步检验基于蛋白质序列药物设计的可行性，研究团队还基于TransformerCPI2.0预测结果开展了湿实验的验证研究，针对多种具有挑战性的药物靶标成功发现活性化合物，包括：靶向E3泛素连接酶接头蛋白SPOP（配体结合位点为难以靶向的PPI作用界面）的新骨架抑制剂（图2）；靶向E3泛素连接酶RNF130（无蛋白晶体结构、无已知活性化合物）的结合分子。图2. 利用TransformerCPI2.0基于蛋白质序列发现新骨架SPOP抑制剂。此外，通过逆向应用TransformerCPI2.0对已上市药物进行蛋白质组范围的靶标筛选，成功发现雷贝拉唑抗肿瘤作用的潜在靶标ADP-核糖基化因子ARF1。这些新发现的活性分子和靶标蛋白都是模型训练过程未见的，表明TransformerCPI2.0可以推广到新的蛋白质和化学空间，显示了良好的泛化能力。计算分析和实验结果支持基于序列药物设计的可行性，基于这一概念的新方法有望成为未来理性药物设计流程的重要组成部分。这一工作通过计算机、信息学、化学和生物学等多学科融合交叉，为创新药物发现提供了新的视角。基于序列的方法可以作为基于结构药物设计的替代方法，在无法获得高质量蛋白质3D结构的场景中发挥作用，也可与其他虚拟筛选和高通量体外筛选技术结合，加速药物发现进程。最近，超大规模按需定制化合物库（make-on-demand library）技术快速发展，已覆盖了数亿到数十亿种化学物质的多样性空间，如何开发计算效率更高的虚拟筛选方法成为领域的研究热点。“从序列到药物”的端到端学习策略可以有效的简化建模和筛选流程，可以更加高效的探索未知化学和生物学空间，为原创药物的发现提供新的出发点和切入点。上海药物所研究生陈立凡，南京中医药大学联合培养研究生樊子生、常婕，博士后杨瑞瑞和侯辉为本文共同第一作者。上海药物所郑明月研究员、张素林副研究员为本文共同通讯作者。本研究得到了国家自然科学基金、临港实验室、国家重点研发专项、中科院青促会和上海市自然科学基金项目的基金资助。会议推荐会议详情会议名称：2023（第14届）细胞与基因治疗国际研讨会暨抗体工程与创新免疫治疗技术论坛暨2023细胞免疫治疗专业委员会年会主办单位：生物谷、梅斯医学、同济大学附属同济医院、南京可缘大会时间：9月22-23日大会地点：上海 大会规模：1500人2010年至今，生物谷联合各合作单位已经顺利召开了13届细胞与基因治疗国际研讨会，与全球致力于细胞治疗行业同仁们一同成长沉淀，在提供行业信息交流平台的同时，也为基础研究提供了技术/产品等产业化的孵化平台。基于此，本届会议将继续以转化医学为切入点，以基础研究与临床应用相结合，针对细胞治疗的临床前沿研究、临床监管、治疗规范、细胞治疗安全性，免疫细胞新型疗法、实体瘤治疗、干细胞与癌症、抗体药物、核酸药物、基因编辑、肿瘤免疫治疗等热门议题进行讨论，诚邀国内外产学研医专家共聚，共绘产业发展新蓝图！长按识别二维码立即报名参会

通过逆向应用 Transformer CPI 2.0 对已上市药物进行蛋白质组范围的靶标筛选，成功发现雷贝拉唑抗肿瘤作用的潜在靶标ADP-核糖基化因子ARF1。这些新发现的活性分子和靶标蛋白都是模型训 自上世纪90年代以来，基于蛋白质结构的药物设计（SBDD）一直是创新药物发现的主流方法，在针对具有明确靶标的疾病治疗方面取得了重大进步。这种方法一般涉及多个步骤的复杂流程，包括建立蛋白质的三维（3D）结构，识别潜在的配体结合位点，并通过虚拟筛选或全新设计发现活性化合物等等。SBDD流程中的每个步骤都有其局限性，例如许多蛋白质并没有高分辨率的结构。 虽然近年来的蛋白质结构预测技术如AlphaFold和RoseTTAFold有所突破，但并非所有预测的结构都适合进行基于结构的药物设计。精确预测配体结合口袋是一个挑战，因为这些局部结构往往违反“蛋白质折叠规则”，配体的结合也会诱导氨基酸构象发生变化。此外，由于变构效应的机制多样性，对具有多个结构域的新靶标如何确定配体结合位点也存在困难。最后，虚拟筛选可能会产生假阳性，误差和错误的不断累积会导致最后的严重的假阳性问题。 中国科学院上海药物研究所郑明月团队在 Nature 子刊 Nature Communications 期刊发表了题为：Sequence-based drug design as a concept in computational drug design 的研究论文。