Viele erfolgreiche Medikamente haben ihren Ursprung in natürlichen Quellen wie Pflanzen, Pilzen und Bakterien, aber das Screening von Naturprodukten zur Identifizierung potenzieller Medikamente bleibt ein schwieriges Unterfangen.
Ein neuer Ansatz, der Molekularbiologie, analytische Chemie und Bioinformatik nutzt, um Informationen aus verschiedenen Screening-Plattformen zu integrieren, geht laut einer Studie einige der größten Herausforderungen bei der Entdeckung von Naturstoffen an veröffentlicht 30.11 Proceedings of the National Academy of Sciences.
Eine große Herausforderung war die Bestimmung des Wirkungsmechanismus und des biologischen Ziels einer neuen bioaktiven Verbindung. Eine weitere zentrale Herausforderung besteht darin, das Molekül oder die Moleküle zu identifizieren, die die biologische Aktivität in einem komplexen Gemisch aus der Natur antreiben.
„Diese beiden großen Konzepte standen im Mittelpunkt unseres Kooperationsprogramms, und dieses Papier bringt diese beiden Fragen in einem vollständig integrierten Ansatz zusammen“, sagte der korrespondierende Autor John MacMillan, Professor für Chemie und Biochemie an der UC Santa Cruz.
An der Zusammenarbeit sind neben MacMillan Scott Lokey, Professor für Chemie und Biochemie und Direktor des Chemical Screening Center an der UC Santa Cruz, Roger Linington von der Simon Fraser University in British Columbia und Michael White vom University of Texas Southwestern Medical Center beteiligt.
Durch die Integration der Ergebnisse von zwei völlig unterschiedlichen Screening-Plattformen und deren Kombination mit Metabolomikanalysen der nächsten Generation ihrer Naturstoffbibliotheken schufen die Forscher einen einzigartigen und leistungsstarken Rahmen für die biologische Charakterisierung von Naturstoffen. Mit diesem Ansatz zum Screenen einer kleinen Sammlung zufällig ausgewählter mikrobieller Naturstofffraktionen konnten sie eine bekannte Verbindung (Trichostatin A) identifizieren und ihren Wirkmechanismus bestätigen; Verknüpfung einer bekannten Verbindung (Surugamid) mit neuartiger biologischer Aktivität (Cyclin-abhängige Kinase-Hemmung); und entdecken Sie neue Verbindungen (Parkamycine A und B) mit komplexer biologischer Aktivität.
„Eine bekannte Verbindung zu finden, die wie erwartet gruppiert, sagt uns, dass sie funktioniert, und dann konnten wir eine bekannte Verbindung mit einem neuen Wirkungsmechanismus korrelieren“, sagte MacMillan. „Schließlich haben wir eine neue chemische Verbindung mit einer einzigartigen biologischen Signatur entdeckt, die sich von allen bekannten Verbindungen unterscheidet. Das ist eine aufregende Erkenntnis, die wir weiter untersuchen wollen.“
Die Forscher verwendeten eine bioinformatische Methode namens Similarity Network Fusion (SNF), die für die Integration komplexer Datensätze entwickelt wurde, um Daten von zwei Naturprodukt-Screening-Plattformen zu kombinieren, die ihre Labore entwickelt hatten. Eine Plattform (Functional Signature Ontology oder FUSION), die von MacMillans Labor entwickelt wurde, verwendet Genexpressionssignaturen, die in Zellen durch bekannte und unbekannte Verbindungen induziert werden, gekoppelt mit Mustervergleichswerkzeugen, um Wirkungsmechanismen durch „Schuld durch Assoziation“ anzuzeigen.
„Wenn wir ähnliche Wirkungen wie bei einer dieser bekannten Verbindungen sehen, deutet dies auf einen ähnlichen Wirkungsmechanismus hin. Wir haben diese Technologie effektiv eingesetzt, um die biologische Aktivität einer Reihe einzigartiger kleiner Moleküle zu verstehen“, sagte MacMillan.
Die andere Plattform, eine von Lokeys Labor entwickelte zytologische Profilierungstechnologie (CP), umfasst eine High-Content-Bildanalyse von Zellen, die den zu untersuchenden Proben ausgesetzt und dann mit einem Panel fluoreszierender Sonden gefärbt werden, um wichtige zytologische Merkmale hervorzuheben. Automatisierte Fluoreszenzmikroskopiebilder ergeben insgesamt 251 eindeutige zytologische Merkmale für jede Probe.
Die Forscher verwendeten die CP- und FUSION-Technologien, um komplexe Bibliotheken natürlicher Produkte zu screenen, die von den Labors von MacMillan und Linington entwickelt wurden. Diese Bibliotheken wurden von Meeresbakterien abgeleitet, die von den beiden Labors isoliert wurden.
Um nach bioaktiven Naturprodukten zu suchen, züchten die Forscher die Bakterienstämme im Labor, stellen einen Rohextrakt aller von jedem Stamm produzierten Verbindungen her und verwenden dann Chromatographie, um jeden Extrakt in eine Reihe von Fraktionen zu trennen, die jeweils zwei bis 20 Verbindungen enthalten.
Massenspektrometriemethoden werden häufig für die groß angelegte Untersuchung kleiner Moleküle („Metabolomics“) verwendet und können dabei helfen, die chemischen Bestandteile jeder Fraktion zu identifizieren. Ein von Linington und anderen entwickelter Ansatz namens Compound Activity Mapping kombiniert auf Massenspektrometrie basierende Metabolomik mit biologischen Screening-Daten, um zu identifizieren, welche Verbindungen in einer Mischung eine bestimmte biologische Signatur antreiben.
In der neuen Studie entwickelten die Forscher einen Probenverarbeitungsablauf unter Verwendung von Massenspektrometrie und einer modifizierten Version ihrer Compound Activity Mapping-Plattform, die die integrierten Ergebnisse ihrer Screening-Technologien enthält, die mit Similarity Network Fusion erhalten wurden.
„Die Frage ist, können wir all das nutzen, um die Chemikalien herauszuziehen, die eine bestimmte Signatur antreiben, und robustere Vorhersagen über den Wirkungsmechanismus treffen? Unser Ansatz hat es uns ermöglicht, dies auf ziemlich substanzielle Weise zu erreichen“, sagte MacMillan.
Neben MacMillan, Lokey und Linington gehören zu den Co-Autoren des Artikels Michael White, Suzie Hight, Elizabeth McMillan, Anam Shaikh, Rachel Vaden, Jeon Lee und Shuguang Wei vom University of Texas Southwestern Medical Center; Trevor Clark, Kenji Kurita, Jake Haecki und Fausto Carnevale-Neto von der Simon Fraser University; und Walter Bray, Aswad Khadilkar, Scott La und Akshar Lohith an der UC Santa Cruz.
Mehr Informationen:
Suzie K. Hight et al, Hochdurchsatzfunktionale Annotation von Naturstoffen durch integriertes Aktivitätsprofiling, Proceedings of the National Academy of Sciences (2022). DOI: 10.1073/pnas.2208458119