Egyszerűsítés a gyógyszerkutatásban – DNS-címkék helyett tömegspektrometria
Az új gyógyszerek felfedezése gyakran azzal kezdődik, hogy meg kell találni a megfelelő fehérjéhez kötődő molekulát – ez a folyamat évekig tarthat és milliókba kerülhet. Most Sebastian Pomplun vezette leideni kutatócsoport kifejlesztett egy gyorsabb és rugalmasabb módszert az ígéretes gyógyszerjelöltek keresésére, amely nem igényel DNS-vonalkódokat. Az eredményeket a Nature Communications folyóiratban tették közzé.
„A gyógyszerkutatás során általában egy hatalmas molekulagyűjteménnyel indulunk, és reméljük, hogy valamelyik molekula kötődik a célfehérjéhez” – magyarázza Pomplun. „A gyógyszergyárak hagyományosan hatalmas robotizált létesítményekben, úgynevezett nagy áteresztőképességű szűréssel egyenként tesztelik ezeket a molekulákat. Ez hatékony, de hihetetlenül drága és lassú is.” Mi lenne, ha ugyanazt a fajta szűrést elvégezhetnénk, de DNS nélkül?
Az elmúlt évtizedben sok laboratórium fordult a DNS-kódolt könyvtárak (DEL) felé. Ennél a módszernél minden kis molekulát egy rövid DNS-darabbal jelölnek meg, amely vonalkódként működik, és rögzíti a molekula kinézetét. Ha egy molekula kötődik a célfehérjéhez, a kutatók egyszerűen leolvashatják a DNS-t, hogy megtudják, melyik molekula volt az. „Ez egy zseniális technológia” – mondja Pomplun –, „de vannak nagy hátrányai is.” A terjedelmes DNS-jelölő megakadályozhatja a molekulák megfelelő kötődését, különösen a DNS-sel vagy RNS-sel kölcsönhatásba lépő fehérjékhez, és korlátozza a felhasználható kémiai reakciók típusait. „Arra gondoltunk, mi lenne, ha ugyanazt a szűrést elvégezhetnénk, de egyáltalán nem használnánk DNS-t?”
A célfehérjéhez kötődő molekulákat izolálják és elemzik
Az új módszer a vonalkódot tömegspektrometriával helyettesíti, amely technika a molekulák tömegének és fragmentumokra való bomlásának alapján képes kimutatni és azonosítani a mikroszkopikus molekulákat. A csapat több százezer vegyületből álló kémiai könyvtárakat tervezett, amelyek mindegyike kissé eltérő molekuláris építőelemek kombinációjából épült fel. Amikor ezeket a vegyületeket célfehérjével keverik össze, a tapadókat izolálják és tömegspektrometriával elemzik. „Olyan, mintha minden molekula egyedi ujjlenyomatot hagyna maga után” – magyarázza Pomplun. „Még ha két vegyület tömege megegyezik is, a fragmentálódásukból meg tudjuk állapítani, melyik melyik.”
Félmillió vegyületből álló könyvtár néhány nap alatt
A jénai egyetem számítástechnikai szakértőivel együttműködve a leideni csapat szoftvert is fejlesztett, amely értelmezi a komplex spektrumokat és összekapcsolja őket a megfelelő molekulaszerkezetekkel. „Ez nagy lépés volt, hogy mindezeket a jeleket valami olyan formává alakítottuk, amit ténylegesen felhasználhatunk.” Az első eredmények ígéretesek: a módszer sikeresen azonosította a nanomoláris kötőanyagokat, vagyis a nagyon erős találatokat a rákkal kapcsolatos fehérjék esetében, beleértve azokat a célpontokat is, amelyeket a DNS-alapú módszerek nem tudnak kezelni. „Ami engem a leginkább izgat, az a sebesség” – mondja a kutató. „Pár nap alatt félmillió vegyületből álló könyvtárat tudunk létrehozni.”
A gyógyszerkutatás hozzáférhetőbbé tétele a vállalatok és az akadémiai körök számára
A csapat reméli, hogy a jövőben önkódolt megközelítésükkel a gyógyszerkutatás a nagy gyógyszeripari vállalatok körén túl is hozzáférhetőbbé válik. „Módszerünkkel az akadémiai laboratóriumok is könnyebben részt vehetnek a korai stádiumú gyógyszerkutatásban” – mondja Pomplun. „Gyorsabb, egyszerűbb, és lehetőséget nyújt olyan új molekulák kutatására, amelyeket korábban nem tudtunk tanulmányozni.”