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BH3 模拟药物与替莫唑胺、JQ1 和铁死亡诱导剂协同杀死多形性胶质母细胞瘤细胞
多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 是最常见且最具侵袭性的脑癌，由于恶性细胞对常规疗法具有固有的耐药性，治疗选择通常受到限制。我们研究了使用 BH3 模拟药物在人类 GBM 细胞系中触发程序性细胞死亡 (PCD) 的影响。我们证明，与使用替莫唑胺或溴结构域抑制剂 JQ1 的常规体外疗法相比，同时靶向促存活蛋白 BCL-XL 和 MCL-1 可更有效地杀死六种 GBM 细胞系。与单一药物治疗相比，在使用 TMZ 或 JQ1 联合 BCL-XL 抑制剂的双重治疗下，U251 和 SNB-19 细胞中观察到细胞杀伤力增强。这反映在 caspase-3 的大量裂解/活化以及 PARP1 的裂解（凋亡标志物）中。与使用 BCL-2 抑制剂 Venetoclax 和 BCL-XL 抑制剂的双重治疗相比，使用针对 BCL-XL 和 MCL-1 的 BH3 模拟物组合更容易杀死 U251 和 SNB-19 细胞。BAX 和 BAK（内在凋亡的基本执行者）的共同丧失使 U251 和 SNB-19 细胞对任何测试的药物组合都具有抗药性，表明凋亡是导致它们死亡的原因。在 GBM 的原位小鼠模型中，我们证明 BCL-XL 抑制剂 A1331852 可以渗透到大脑中，在肿瘤和健康大脑区域均检测到 A1331852。我们还研究了将铁死亡的小分子诱导剂 erastin 和 RSL3 与 BH3 模拟药物相结合的影响。我们发现 BCL-XL 或 MCL-1 抑制剂可与铁死亡诱导剂有效协同杀死 U251 细胞。总体而言，这些发现证明了双重靶向 GBM 中不同 PCD 信号通路的潜力，并可能指导 BCL-XL 抑制剂和铁死亡诱导剂与标准护理治疗的结合使用，以改善 GBM 疗法。
神经肿瘤学
摘要背景。开发合理的联合疗法是克服胶质母细胞瘤 (GBM) 固有治疗耐药性的关键。我们旨在通过用溴结构域和额外末端基序 (BET) 蛋白抑制剂扰乱 GBM 细胞来发现新的可用药物靶点，以揭示可能对第二种药物敏感的癌症相关弱点。BET 蛋白是表观遗传调节剂，与癌症中的原癌基因过表达有关。方法。用 BET 抑制剂 (BETi) JQ1 在 48 小时内处理 GBM 衍生的球线，然后进行 RNA 测序。通过染色质免疫沉淀后测序 (ChIP-seq) 研究了四种染色质标记。在体外和原位异种移植中对感兴趣的特征进行了功能验证。评估了联合疗法的协同作用。结果。 JQ1 显著调节的癌症相关通路包括干扰素 α (IFN- α ) 反应基因和对组蛋白去乙酰化酶抑制剂 (HDACi) 的反应特征。IFN 特征让人联想到由 CD274 (PD-L1) 组成的 GBM 衍生的 IFN 特征。功能通路分析表明，JQ1 直接作用于 IFN 反应基因的转录水平，而不是通过典型的 JAK/STAT 通路。这与 JQ1 调节的表达以及 BRD4 和 Pol II 在 IFN 特征基因处的占有率一致，支持直接的机制相互作用。最后，我们表明 HDACi 与 JQ1 相结合可协同降低 GS 系的细胞活力。结论。我们的方法确定了 BETi 诱导的癌症相关通路中的脆弱性，可能适合协同组合疗法，例如与 HDACi 结合。 BETi 对 GBM 细胞中 IFN 反应基因（包括 CD274）的直接抑制作用表明肿瘤免疫格局的调节，值得进一步研究。
2021; 17（15）：4474-4492。 doi：10.7150/ijbs.62236研究论文共同靶向BET BET BROMODOMAIN BRD4和RAC1抑制了生长，STEMNESS和肿瘤
BET BET BROMODOMAIN BRD4和RAC1 ONCEGONES被认为是癌症的重要治疗靶标，并在肿瘤发生，生存和转移中起关键作用。然而，在不同分子亚型的乳腺癌中，包括Luminal-A，HER-A-2阳性和三重阴性乳腺（TNBC）的BRD4-RAC1信号通路的联合抑制作用仍然未知。在这里，我们通过上下文依赖性的方式通过将乳腺癌的不同分子亚型中BRD4-RAC1致癌信号结合在一起，证明了一种新的共同定位策略。我们表明，JQ1（BRD4的抑制剂）和NSC23766（RAC1的抑制剂）的联合治疗可抑制细胞的生长，克隆性潜能，细胞迁移和乳腺干细胞的膨胀，并诱导乳腺癌细胞分子亚型的自噬和细胞衰老。从机械上讲，JQ1/NSC23766联合处理会破坏MYC/G9A轴，随后增强了FTH1以发挥抗肿瘤作用。此外，联合治疗靶标HDAC1/AC-H3K9轴，因此表明该组合在组蛋白修饰和染色质模型中的作用。c-myc消耗和与维生素-C共同治疗使乳腺癌细胞的不同分子亚型敏感到JQ1/NSC23766组合，并进一步降低细胞的生长，细胞迁移和乳腺圈形成。重要的是，使用异种移植小鼠模型在体内抑制乳腺肿瘤的生长。在临床上，RAC1和BRD4表达在乳腺癌患者的样本中呈正相关，并在乳腺癌的不同分子亚型中显示出高表达模式。Rac1和BRD4蛋白都可以预测乳腺癌患者的生存率不佳。综上所述，我们的结果表明，BRD4-RAC1途径的结合抑制作用代表了乳腺癌不同分子亚型的一种新颖而潜在的治疗方法，并突出了通过c-Myc/g9a/g9a/fth1 axis和下降量调节的乳房肿瘤发生在乳腺癌造成乳腺癌中的Rac1-BRD4信号传导的重要性。
BRD4 降解剂可能有效抵消 AML 和 ALL 中白血病干细胞的治疗耐药性
图 1 BRD4 靶向药物对 AML 细胞增殖和存活的影响。（A）AML 细胞系和（B）从 AML 患者（FLT3 wt，n = 10；FLT3 ITD，n = 7）获得的原代 MNC 在对照培养基（co）或含有不同浓度 JQ1、dBET1 或 dBET6 的培养基中在 37°C 下孵育 48 小时。此后，测量 3 H-胸苷摄取量。细胞系的结果表示为对照（co）的百分比，代表三个独立实验的平均值 ± SD。原代 MNC 的结果表示为对照（co）的百分比，代表不同患者样本的平均值 ± SD。星号 (*)：与对照相比，p < .05。 (C) AML 细胞系和 (D) 原代 AML MNC（FLT3 wt，n = 2；FLT3 ITD，n = 2）在 37°C 下在对照培养基 (co) 或含有不同浓度 JQ1、dBET1 或 dBET6 的培养基中孵育 48 小时。然后，通过流式细胞术检查细胞以确定 Annexin V 阳性细胞的百分比。细胞系的结果以 Annexin V 阳性细胞的百分比表示，代表三个独立实验的平均值 ± SD。原代 MNC 的结果以 CD34 + /CD38 /Annexin V + 细胞（白血病干细胞）的百分比表示。星号 (*)：与对照相比，p < .05。AML，急性髓细胞白血病；FLT3 ITD，fms 样酪氨酸激酶 3 内部串联重复；FLT3 wt，fms 样酪氨酸激酶 3 野生型；MNC，单核细胞。
小分子光催化通过能量转移实现药物靶标识别
超过一半的新治疗方法由于缺乏靶标验证而在临床试验中失败。因此，开发新方法来改进和加速细胞靶标的识别（广义上为靶标ID）仍然是药物发现的一个基本目标。虽然测序和质谱技术的进步在近几十年来彻底改变了药物靶标ID，但相应的基于化学的方法在50多年里却没有改变。由于采用过时的化学计量活化模式，现代靶标ID活动经常受到受体占有率有限和交联产率低导致的信噪比差的干扰，尤其是在靶向低丰度膜蛋白或多种蛋白质靶标参与时。在这里，我们描述了一个通用的光催化小分子靶标ID平台，该平台建立在通过可见光介导的Dexter能量转移连续生成高能卡宾中间体来催化放大靶标标签交联的基础上。通过将反应弹头标签与小分子配体分离，催化信号放大可实现前所未有的靶标富集水平，从而实现对多种药物的定量靶标和脱靶识别，包括(+)-JQ1、紫杉醇 (Taxol)、达沙替尼 (Sprycel)，以及两种 G 蛋白偶联受体——ADORA2A 和 GPR40。
社论：利用计算机方法发现抗癌药物的最新趋势
大量的药物研发工作集中于调节与癌症相关的分子通路，特别是涉及功能或表达改变的蛋白质的通路，这也为个性化医疗奠定了基础。在这种情况下，计算方法极大地支持了药物发现过程（ Rosales-Hernandez 等人，2012 年；Lavecchia 和 Di Giovanni，2013 年；Cerchia 和 Lavecchia，2023 年；Romanelli 等人，2024 年），在某些情况下代表了发现新型小分子疗法背后的驱动力。本研究主题收集了宝贵的贡献，展示了抗癌药物发现领域的成功案例，并强调了与变革性计算机模拟方法的协同作用。Marção 等人的研究文章报道了使用一类逻辑回归机器学习算法（OCLR）来估计人类癌细胞的干性，还提供了各种犬和乳腺癌细胞的干性指数。干细胞特性与癌症的发生和发展以及恶性肿瘤和治疗耐药性有关。随后，作者研究了小分子 (+)-JQ1 对溴结构域和末端外 (BET) 蛋白家族抑制的影响，以及随之而来的犬癌细胞干细胞特性抑制。通过分析公开数据，他们注意到人类三阴性乳腺癌细胞系 MDA-MB- 231 中也有类似的结果，从而指出通过 BET 抑制进行表观遗传调控是解决干细胞特性的一个有趣策略。这项研究为机器学习在理解化合物对癌症干细胞特性的影响方面的潜力提供了宝贵的见解，这对于开发靶向疗法至关重要。在 Menendez-Gonzalez 等人的文章中，作者描述了通过基于配体的虚拟筛选发现一种新型 GATA2 抑制剂，为急性髓细胞白血病 (AML) 治疗提供了一个有希望的途径。该研究通过基于形状的筛选和分子对接来识别潜在的 GATA2 抑制剂，随后进行体外和体内实验来评估对 AML 细胞的抑制作用。已识别的 GATA2 抑制剂化合物 11 带有取代的哌嗪骨架，通过诱导细胞凋亡和抑制细胞增殖表现出强大的抗 AML 活性。
小分子光催化可实现药物靶标识别
识别可用于治疗的细胞靶标（广义上称为靶标识别）仍然是药物发现的基本目标。近年来，加速靶标识别的新型化学和生物技术的应用已成为药物发现计划中的常见现象，因为全面了解分子在细胞环境中的反应方式可以提高结合选择性、改善安全性和临床疗效。使用光亲和标记 (PAL) 的既定方法通常成本高昂且耗时，因为信噪比差，再加上探针优化繁琐。在处理低丰度膜蛋白或多蛋白靶标结合时，此类挑战会加剧，通常导致靶标识别不可行。在此，我们描述了一种用于光催化小分子靶标识别的通用平台，该平台取决于通过可见光介导的 Dexter 能量转移产生高能卡宾中间体。通过将反应弹头与药物分离，催化信号放大可导致每种药物发生多次标记事件，从而实现前所未有的靶标富集水平。通过开发可穿透细胞的光催化剂结合物，该方法能够定量识别多种药物的靶标和脱靶，包括(+)-JQ1、紫杉醇和达沙替尼。此外，该方法还能够识别两种 GPCR（ADORA2A 和 GPR40）的靶标，这是一类在小分子 PAL 活动中很少成功发现的药物靶标。正文：识别生物靶标并了解它们在分子水平上的相互作用（靶标 ID）对于成功设计新的候选药物及其进入临床至关重要 1,2 。然而，近年来，全面表征药物靶标所面临的内在挑战表现为成功率低和时间长，导致整个行业的开发流程出现瓶颈 3,4 。因此，开发阐明小分子靶点的新方法有可能显著提高治疗靶点选择的成功率，从而减少临床流失，最终降低患者发病率（方案 1a）1,5,6 。在过去的二十年里，质谱 7 、化学遗传学 8 和生物信息学 9 等领域的技术进步改变了药物靶点识别，从而提高了我们对生物途径和细胞信号传导的理解 2,10 。然而，虽然这些信息为复杂的药物发现过程提供了更有针对性的途径，但对没有明确作用机制的蛋白质的靶点识别技术的需求仍然存在 11 。为了满足这一需求，基于亲和力的方法 12 ，尤其是光亲和标记（PAL），现已成为药物研发中常用的工具（方案 1a）13 。PAL 的工作原理是将化学计量的光活化基团（例如二氮丙啶）和亲和手柄（例如生物素）掺入小分子结构 14 。经过紫外线活化和基于亲和力的富集后，可以使用免疫印迹和蛋白质组学分析来收集有关目标蛋白质身份的信息 15 。