Entwerfen neu: Radical COVID-19 drug-development-Ansatz zeigt Versprechen

Entwerfen neu: Radical COVID-19 drug-development-Ansatz zeigt Versprechen

2020-06-30

Fast jedes Medikament, das ist, oder je gegeben hat, verwendet wurde, abgeleitet aus der Natur—Nutzung verbindungen geschaffen, die von Organismen über äonen, Krankheiten zu bekämpfen. Aber vor Jahrzehnten, Biochemiker postuliert, dass es möglich sein könnte, zu entwerfen, ein neues Medikament aus dem nichts durch die Verknüpfung von Aminosäuren in präziser Weise.

Der knifflige Teil, wie sich herausstellte, war die Vorhersage im Voraus, wie die Aminosäuren in einem protein Fach. Die gefaltete form bestimmt die dreidimensionale Form des proteins, sowie dessen elektrostatisches potential, und Hydrophobie (der Grad, zu dem ein Molekül ist abgestoßen von einer Masse von Wasser)—Faktoren, die entscheidend sind, wenn es um die Gestaltung eines wirksamen Medikamentes.

David Baker, professor für Biochemie an der University of Washington und Leiter des Instituts für Protein Design, entwickelt Methoden für die Verwendung von Computern, um vorherzusagen, wie sich Proteine Falten. Basierend auf diesem wissen, hat er mit seinem team entwickelt neue, noch-nie-gesehen-Proteine für den Einsatz als Arzneimittel, sensoren oder sogar biologische Logik-Gatter.

Dieser Ansatz ist bekannt als de novo protein design. Derzeit gibt es nur wenige Medikamente in der Studie, die diesen Ansatz verwendeten, aber es hat unglaubliches Potenzial—und zu keiner Zeit hat ein solcher Ansatz wichtiger als jetzt.

Die Plattform, die das Institut für Protein Design entwickelt, ermöglicht die rasche Gestaltung von protein-Bindemittel zu target Proteine von Interesse. Computer (in silico) – Simulationen erzeugen einer Bibliothek von Kandidaten-protein-Sequenzen, die werden dann getestet auf Ihre in-house testing facility. Aussichtsreiche Kandidaten haben die Fähigkeit entwickelt, sowohl in silico-und in der wet-lab bis zu einer endgültigen bindenden proteins erstellt.

Ab Januar wollen die Forscher in dem Baker Lab begann, wurden mit Ihrer Methodik zu entwerfen ein Medikament oder Impfstoff zur Behandlung von COVID-19. Ihre Studien umfassen die Berechnung der drei-dimensionalen Form von Millionen von möglichen Proteinen, und dann rechnerisch zu testen, wie solche Proteine hineinpassen würde, und dock mit, Teile der SARS-CoV-2-virus.

Für die Unterstützung bei dieser Anstrengung, Sie sind mit dem Stampede2 supercomputer in dem Texas Advanced Computing Center (TACC)—einer der schnellsten in der Welt—als auch das Netzwerk von Ehrenamtlichen-Computer, bekannt als [email protected] (Rosetta ist der name der software entwickelt, die in der Baker-Lab, um vorherzusagen, protein-Faltung und zum Aufbau neuer Proteine.)

„In nur zwei-Monats-Spanne hat unsere Mannschaft in der Lage, rechnerisch design Millionen von protein-Therapeutika, die gezielt an den sieben wichtigsten Proteine im Zusammenhang mit COVID-19,“ Bäcker “ im März berichtet.

Datum, 733,000 Proteine wurden bestellt, 323,000 dieser protein-Therapeutika wurden im Labor getestet, und mehr als 2.000 haben gezeigt, verbindliche Signale zu Ihren jeweiligen Zielen.

Aus Gerüst-Protein-Strukturen

Das team begann mit der Prüfung der Sammlung von 20.000 scaffold-Proteine bilden den Ausgangspunkt für zukünftige Medikamente oder Impfstoffe. Jeder angedockt werden kann in über 1.000 Leitlinien; und jedes dock ist einer Unterstichprobe (subsampled) 1.000-mal mit leichten Störungen—führt zu 20 Milliarden potenziellen Interaktionen zu berechnen.

„In scaffold-phase, wir sind auf der Suche nach Anzeichen für diese werden atomar präzise“, sagte Brian, Coventry, ein Ph. D.-student in der Gruppe an dem Projekt arbeiten. „Wenn wir off von 0,1 Nanometer, es gibt keinen Weg, es funktioniert. Diese Dinge müssen perfekt sein.“

Die top 1 Millionen dieser liegt dann vorwärts zu bewegen, um die Sequenz-design, wo jede position auf dem Schafott backbone zugewiesen werden muss, eine Aminosäure. Mit 20 Aminosäuren Entscheidungen an jeder position, und eine Vielzahl von Konformationen für jeden, dem computer lösen müssen, die kombinatorische explosion zuordnen, um die beste Kombination der Aminosäuren an jedes Gerüst.

Von der 1-million-entworfen Proteine, Sie legen die vielversprechendsten Teilmenge—rund 100.000 Proteine. Das team sendet eine text-Datei mit DNA-Sequenzen für diese Kandidaten zu Agilent, ein Unternehmen, das erstellen von synthetischen DNA-Molekülen auf Nachfrage. Agilent gibt Reagenzgläser mit physischen DNA, die dann eingefügt in Hefe-genomen in der Weise, dass die verschiedenen synthetischen Proteine gemacht werden und angezeigt auf tethers von der Zellmembran der Hefe, so dass Sie getestet werden gegen das virus.

Basierend auf den ersten rechnerische und experimentelle Ergebnisse, das team greift dann in der site-saturation Mutagenese, bei der die einzelnen Aminosäuren in der Kette mutiert ist, die an jeder Stelle und erneut getestet, um zu sehen, wie es sich verhält.

„Wir bekommen die Daten zurück und betrachten, was aus einem gegebenen protein besser oder schlechter. Und stellen wir uns die Frage: ‚Macht dieses protein so Aussehen, wie es arbeitet, aus den richtigen Gründen?'“ Coventry sagte.

Basierend auf den Ergebnissen und Erkenntnissen aus der Mutagenese, Sie gehen einen Schritt weiter und entwickeln ein combo-Bibliothek, enthält degenerierte codons, wo Alternative Nukleotide ersetzen, die typisch sind in einer bestimmten Aminosäure.

Die beste Kombination von Mutationen und der Ersatz eine weitere experimentelle Tests einschließlich bakterielle expression und thermodynamische Analysen. Mit dieser Methode, Sie stammen 50 höchst vielversprechende leads für das spike-protein-Bindemittel aus einem anfänglichen screening von 100.000 Proteine.

„Das spike-protein-binder ist die, die wahrscheinlich zu einem Medikament, weil sein Mechanismus der Handlung,“ Coventry sagte.

Aber die Möglichkeit zum erstellen von designer-Proteine ist nicht das Labor nur innovation, noch ist eine einzelne binder Ihrem endgültigen Ziel. Sie sind auch wegweisende einen neuen Ansatz zu Medikamenten, den sogenannten mini-protein-Bindemittel kombinieren die Spezifität von Antikörpern mit hoher Stabilität und Herstellbarkeit von klein-Molekül Drogen.

Mini-protein-Bindemittel haben gezeigt worden, um eine viel größere Stabilität bei erhöhten Temperaturen und bessere Neutralisation als vergleichbare Antikörper und natürlichen protein-Derivate. Sie sind auch ungefähr 1/30 des Molekulargewichts der typische Proteine können chemisch synthetisiert werden, die es ermöglicht, die Einführung einer Vielzahl von Funktionalitäten. Wahrscheinlich aufgrund Ihrer geringen Größe und sehr hohe Stabilität, ermutigt Sie zu wenig Immunantwort.

„Wir wollen verbinden Sie vier bis sechs der stärksten Neutralisationsmittel in einer einzigen Kette von flexiblen linkers zu erreichen, hoch-avid-Bindung mit wenig Potenzial für eine Flucht,“ Baker sagte in einem Vortrag vor der “ Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), einer der Förderer der Forschung.

„Wir versuchen, viele Bindemittel und verbinden Sie Sie mit Linker,“ Coventry weiter erläutert. „Die Idee ist, dass Sie einen Gier-Effekt“—die angesammelte Stärke mehrerer Affinitäten. „Mindestens eines dieser Proteine wird verbindlich, zu jeder Zeit und die virus-Partikel werden nicht in der Lage, um die Flucht der Kette. Da die Bindemittel blockieren die virale Bindung Epitop, das virus nicht in der Lage, in unsere Zellen.“

Aufbauend auf Kooperationen

TACC derzeit mehr als 40 COVID-19 Forschungsprojekte. Das aus dem Baker-Labor wurde unter den größten Nutzern von Rechenzeit auf Stampede2, da es begann im März.

„TACC hat eine Menge Rechenleistung-und das war wirklich hilfreich für uns,“ Coventry sagte. „Alles, was wir tun, ist rein parallel. Wir sind in der Lage, schnell test 20 Millionen verschiedenen Ausführungen und Berechnungen nicht brauchen, um miteinander zu reden.“ Dieser Ansatz, bekannt als high-throughput-screening, ist eine gute Passform für Stampede2 Architektur.

Baker und sein team waren in der Lage, Rampe bis schnell auf TACC Ressourcen in Teil wegen Ihrer Beteiligung an einem Laufenden DARPA-finanziertes Programm bekannt als die Synergistische Entdeckung und Konstruktion (SD2), eine multi-institution Zusammenarbeit, deren Ziel ist die Entwicklung von datengesteuerten Methoden zu beschleunigen wissenschaftliche Entdeckung.

Da 2017 die SD2-Programm wurde die Entwicklung von pipelines, um das „design-Prüfung-lernen“, schneller, mit einer Kombination von high-performance-computing, advanced data management practices, automatisierte Labortests und machine learning. Die Zusammenarbeit zwischen dem Baker-Labor und TACC ist typisch für die Methode und hilft beschleunigen Ihre Forschungs-von der Idee zur Realität.

Laut Dr. Matthew Vaughn, Regisseur von Life Sciences Computing an der TACC, den protein-design-Projekt wird balanciert, um die Ausbeute leistungsstarke neue therapeutische Moleküle für den Kampf gegen COVID-19 Teil aufgrund der bemerkenswerten Synergie zwischen Computersimulation und Experiment.

„Das rasante Tempo, in dem sich die Bäcker-lab konnte bereits an Bord und werden Sie produktiv auf einem leadership-class-Ressource wie Stampede 2 verstärkt, wie entscheidend unsere nationalen Investitionen in moderne computing-Fähigkeit und-Methodik wurden und werden weiterhin in die Zukunft“, sagte Vaughn.

Das team der nächste Meilenstein in der Entwicklung von multiple-Hemmer reduzieren die Antwort von halb-und mit denen zusammen in einem großen Molekül oder Konstrukt, das sich gut benommen.

Weitere Tests, um festzustellen, ob die mini-binder provoziert eine Immunantwort Folgen würde, und dann das Konstrukt getestet werden würde für die Wirksamkeit in einer Petrischale, dann bei Tieren und Menschen.