Ein Team unter der Leitung von Forschern der University of Toronto hat eine Plattform namens SIMPL2 entwickelt, die die Untersuchung von Protein-Protein-Wechselwirkungen verbessert, indem sie die Erkennung vereinfacht und gleichzeitig die Messgenauigkeit verbessert.
Wechselwirkungen zwischen Proteinen spielen eine wichtige Rolle in biologischen Prozessen, auch bei Krankheiten. Das Team hinter der SIMPL2-Plattform hat sie entwickelt, um die Fähigkeit von Forschern zu optimieren, Protein-Protein-Wechselwirkungen für gezielte Arzneimitteltherapien zu messen. Während Protein-Protein-Wechselwirkungen bisher mit kleinen Molekülen als „nicht behandelbar“ galten, begegnet die Plattform dieser Herausforderung, indem sie die Messung dieser Wechselwirkungen erleichtert und so unser Verständnis der Molekültypen verbessert, die zu ihrer Kontrolle erforderlich sind.
„Es wurden viele Methoden entwickelt, um Wechselwirkungen zwischen Proteinen zu messen, insbesondere in jüngerer Zeit, da die Bedeutung von Proteinwechselwirkungen bei Krankheiten immer offensichtlicher geworden ist“, sagte Zhong Yao, Erstautor der Studie und leitender wissenschaftlicher Mitarbeiter des Donnelly Center for Cellular der U of T und Biomolekulare Forschung.
„Alle diese Methoden weisen jedoch Mängel auf, darunter hohe Kosten und komplizierte Verfahren, die die Ergebnisse verzögern. Die größten Vorteile unserer SIMPL2-Plattform bestehen darin, dass sie zuverlässigere Messungen liefert und vergleichsweise kostengünstiger in der Anwendung ist.“
Die Studie war veröffentlicht kürzlich in der Zeitschrift Molekulare Systembiologie.
Yao begann während der Entwicklung des Originals mit der Arbeit an dem Problem der Proteinwechselwirkungsmessung SIMPL-System (Split-Intein Medicated Protein Ligation).. SIMPL2 ist eine Aktualisierung von SIMPL, die die Verwendung des gespaltenen Luciferase-Enzyms zur Erkennung von Proteininteraktionen durch Lumineszenz beinhaltet. Neben der verbesserten Identifizierung von Wechselwirkungen erfolgt der gesamte Messprozess über ein einziges Medium: Flüssigkeit. Dies vereinfacht den Prozess erheblich, da die Anzahl der für die Durchführung von Messungen erforderlichen Schritte reduziert wird.
„Eines der Probleme bei SIMPL bestand darin, dass wir einen zusätzlichen Prozess namens ELISA verwenden mussten, um die von der SIMPL-Plattform gespleißten Proteine zu identifizieren“, sagte Yao.
„Es war ein schmerzhafter Prozess, der die Verwendung einer ansonsten effektiven Technologie komplizierter und teurer machte, als sie sein müsste. SIMPL2 erfordert nur einen Schritt, der manuell durchgeführt werden kann, oder er kann für noch mehr Effizienz in Hochdurchsatzstudien automatisiert werden.“ .“
Um die Empfindlichkeit und Anwendbarkeit der neuen Plattform zu testen, nutzte das Forschungsteam die Messung der Wechselwirkungen zwischen Proteinen, die von Modulatoren beeinflusst werden. Zu den Proteinmodulatoren gehören Moleküle, die Wechselwirkungen zwischen Proteinen hemmen, solche, die Proteininteraktionen erleichtern, und solche, die den Abbau von Zielproteinen erleichtern. Es wurde festgestellt, dass SIMPL2 bei der Identifizierung dieser Wechselwirkungen gut funktioniert, selbst in Fällen, in denen die Wechselwirkungen schwach waren.
Während Quantencomputer und KI die Entwicklung kleiner Moleküle für Arzneimitteltherapien erleichtert haben, hat dies dazu geführt, dass viel schnellere Methoden zur Validierung der Wirksamkeit neuer Arzneimittel entwickelt werden müssen. SIMPL2 kann diesen Bedarf decken, da es zum Testen von Wechselwirkungen zwischen neuen Molekülen und ihren Zielproteinen in kultivierten menschlichen Zellen verwendet werden kann. Es ist auch in der Lage, mit der Geschwindigkeit Schritt zu halten, mit der neue Moleküle entwickelt werden.
„Wir haben SIMPL2 als universelle Methode zur Untersuchung von Proteininteraktionen konzipiert, die schnell und kostengünstig sowie hochempfindlich ist“, sagte Igor Stagljar, Hauptforscher der Studie und Professor für Biochemie an der Temerty Faculty of Medicine der U of T.
„Nachdem wir die Plattform nun optimiert haben, besteht unser nächster Schritt darin, damit Wechselwirkungen zu untersuchen, die bei Krankheiten wie Krebs eine Schlüsselrolle spielen, um zu lernen, wie man Arzneimitteltherapien entwickelt. Bei dieser Arbeit werden Quantencomputer und KI in Zusammenarbeit eingesetzt.“ mit Alán Aspuru-Guziks Labor an der U of T und Insilico Medicine, einem weltweit führenden Unternehmen in der generativen KI-Wirkstoffforschung.“
Weitere Informationen:
Zhong Yao et al, Ein Split-Intein- und Split-Luciferase-gekoppeltes System zum Nachweis von Protein-Protein-Wechselwirkungen, Molekulare Systembiologie (2024). DOI: 10.1038/s44320-024-00081-2