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Pelago-CETSA-观点-文章。......
在药物研发中，为了使药物既有效又安全，化合物与正确靶标的选择性结合非常重要。为实现这一点，药物必须出现在作用部位并以高特异性占据预期靶标。药物开发中的高流失率通常归因于概念验证研究缺乏效率或非靶标引起的毒性。1 效率低下的主要原因是预期作用部位的靶标参与不足以及对化合物作用方式的理解不完全。专利的细胞热位移分析 (CETSA) 被开发用于在生理相关环境中确定化合物与其蛋白质靶标的靶标参与。2 CETSA 是一种无标记方法，它根据加热导致的变性和聚集来评估活细胞和组织中蛋白质的热稳定性。可以对加热后上清液中剩余的可溶性蛋白质进行量化，并生成蛋白质的热熔化曲线。化合物结合通常会影响蛋白质的热稳定性，熔化曲线的变化表明细胞靶标参与（图1）。该方法适用于所有不同类型的模态，例如激动剂、拮抗剂、变构结合剂、活性位点结合剂和蛋白质 - 蛋白质相互作用干扰剂。到目前为止，CETSA 技术平台有三种主要格式。它们都共享相同的原理检测方案，但在热休克后用于蛋白质定量的方法不同（图2）。其中两种格式，CETSA Classics 和 CETSA High Throughput (HT) 都是有针对性的 CETSA 方法，用于使用抗体进行量化以确认单个已知蛋白质靶标的靶标参与。第三种格式，CETSA MS，是蛋白质组范围的细胞靶标参与测量
优先考虑十一-十九种白血病抑制剂作为治疗急性髓系白血病的潜在候选药物
图 4. 72 小时 ENL 抑制剂处理后，(a) MOLM-13 (b) MV4-11 (c) Jurkat 和 (d) HEK293T 细胞的存活率。(e) 72 小时抑制剂 13 处理后，MOLM-13、MV4-11、Jurkat 和 HEK293T 细胞的细胞存活率比较。(f) MOLM-13 (g) MV4-11 和 (h) Jurkat 细胞在 10 µM ENL 抑制剂作用下的增殖。(i) 在指定温度下，用 10 μM (+) 或 DMSO (-) 中的 13 处理的 MOLM-13 (顶部) 和 MV4-11 (底部) 细胞中的 CETSA。β-肌动蛋白用作上样对照。用 13 或 DMSO 阴性对照处理的 (j) MOLM-13 和 (k) MV4-11 细胞中 HOXA9、MEIS1、MYB 和 MYC 基因表达的 qRT-PCR 分析。 *P < 0.05，**P < 0.01，***P < 0.001，****P < 0.0001。不显著 (ns) P > 0.05。
使用新型金属结合药效团与USP1，PARP，PARG和ATR抑制剂协同的Fen1核酸酶的小分子抑制剂
皮瓣核酸内切酶1（Fen1）是一种结构特异性的金属核酸酶，在复制和修复过程中切割5'DNA瓣。fen1是开发抗癌疗法的有吸引力的靶标，因为它在许多肿瘤类型中过表达，并且具有大量的合成致死性伴侣，包括同源重组基因（HR）途径（Mengwasser等，2019; Guo等，2020）。利用基于碎片的药物发现（FBDD）方法，我们确定了一种新型的金属结合药效团，该药效团与Fen1活性位点中的两个镁离子结合。使用碎片增长策略进一步阐述导致高度有效和选择性抑制剂。在生物化学测定中（分别为7 nm和460 nm的IC50），对FEN1的当前铅（BSM-1516）对FEN1的有效性比其相关酶外核酸酶1（EXO1）高65倍，与早期努力相比，改善了量的更大范围。fen1靶标在活细胞中的靶标参与通过细胞热偏移分析验证（CETSA
赖氨酸乙酰转移酶Kat8
摘要：KAT8是一种赖氨酸乙酰转移酶，主要催化组蛋白H4（H4K16）的Lys16的乙酰化。KAT8失调与许多癌症类型的发展和转移有关，包括非小细胞肺癌（NSCLC）和急性髓样白血病（AML）。到目前为止，很少有KAT8抑制剂报道，其中没有一个显示选择性活动。基于KAT3B/KDAC抑制剂C646，我们开发了一系列N-苯基-5-吡唑酮衍生物，并将化合物19和34鉴定为低微摩尔KAT8抑制剂在KAT和KDAC面板上选择性的低微球Kat8抑制剂。Western印迹，免疫荧光和CETSA实验表明，这两种抑制剂均选择性地靶向细胞中的Kat8。19和34在包括NSCLC和AML在内的不同癌细胞系中表现出Microl摩尔抗增生活性，而不会影响非转化细胞的生存能力。总体而言，这些化合物是阐明Kat8生物学的宝贵工具，它们的简单结构使它们成为有希望的未来优化研究的候选人。
新型 c-Met 抑制剂白鲜碱通过下调 PI3K/AKT/mTOR 和 MAPK 信号通路抑制肺癌细胞增殖
白鲜碱 (Dictamnine, Dic) 是一种从白鲜根皮中分离出来的天然小分子呋喃喹啉生物碱，据报道具有抗癌特性。然而，人们对 Dic 的直接靶蛋白和抗癌机制知之甚少。在目前的研究中，发现 Dic 可在体外和体内抑制肺癌细胞的生长，并通过抑制受体酪氨酸激酶 c-Met 的磷酸化和活化来减弱 PI3K/AKT/mTOR 和丝裂原活化蛋白激酶 (MAPK) 信号通路的活化。此外，使用细胞热位移分析 (CETSA) 和药物亲和力响应靶标稳定性 (DARTS) 分析证实了 Dic 与 c-Met 的结合。在所有测试的癌细胞系中，Dic 对 c-Met 依赖性 EBC-1 细胞增殖的抑制作用最强 (IC 50 = 2.811 μ M)。值得注意的是，Dic 显示出协同作用，可提高表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂 (EGFR-TKI) 耐药肺癌细胞对吉非替尼和奥希替尼的化学敏感性。这些结果表明，Dic 是一种 c-Met 抑制剂，可作为治疗肺癌的潜在治疗剂，尤其是针对 EGFR TKI 耐药和 c-Met 依赖性肺癌。
使用全自动蛋白质组学样品制备平台进行高通量药物靶点发现
需要使用多种条件和重复对大量样本进行分析才能获得足够的统计功效。然而，大规模定量蛋白质组学分析的样本制备仍然是一个挑战。6由于蛋白质组学工作流程通常涉及多步骤的样本制备，手动处理数百个样本不仅耗时，而且还会引入影响整体技术可重复性的变异。因此，样本制备自动化作为一种通过标准化样本制备来提高可重复性的解决方案越来越具有吸引力，因为它可以减少时间和成本。与 MS 耦合的细胞热转移分析 (CETSA) 也称为热蛋白质组分析 (TPP)，已成为一种流行的方法，用于根据配体诱导的蛋白质热稳定性变化来识别药物靶标和非靶标。 3,7 – 12 经典 TPP 通常涉及十个温度点的实验，每个温度点每个条件下有两个重复实验，以估计热熔化温度 ( T m ) 的变化。这需要准备 40 个样品并用串联质谱标签 (TMT) 标记，然后进行离线分馏步骤。为了减少样品数量并提高分析通量，出现了新形式的热变化分析，例如蛋白质组整体溶解度变化 (PISA)、13 等温变化分析