有机阴离子运输多肽(OATP)对于肝药物摄取至关重要,影响了药物疗效和毒性。预测OATP介导的药物相互作用(DDIS)由于结构性数据有限和整个研究的实验性OATP抑制数据而具有挑战性。这项研究介绍了异质的OATP-rigand相互作用图神经网络(HOLI-GNN),这是一种新型的计算方法,将分子建模与图神经网络相结合,以增强OATP介导的药物抑制的预测。通过将配体分子特征与蛋白质配体相互作用数据相结合,Holi-GNN的表现优于传统的基于配体的方法。与基于ECFP和RDKIT的模型相比,HOLI-GNN的中位数F1和AUC得分分别为0.78和0.90,分别基于XGBoost(F1:0.68和0.78; AUC:0.70和0.75)。除了改善抑制预测之外,我们还表征了与抑制性药物相互作用相对于非抑制性药物相互作用的蛋白质残基,特别是突出了残基T42,F224,I353,F356和F386。我们推测这些疏水堆积残基或抑制作用的局部位置可能是竞争性抑制机制的重要方面。我们的模型增强了OATP抑制剂预测的性能,并批判性地提供了可解释的交互信息,以告知未来的机械调查。
会损害另一种药物的吸收,从而导致可能致命的药理作用。由于有关 OATP 抑制机制的信息有限,并且不同研究中的实验性 OATP 抑制数据不一致,因此预测 OATP 介导的 DDI 具有挑战性。本研究引入了异构 OATP-配体相互作用图神经网络 (HOLIgraph),这是一种新颖的计算模型,它将分子建模与图神经网络相结合,以增强对药物诱导的 OATP 抑制的预测。通过将配体(即药物)分子特征与来自严格对接模拟的蛋白质-配体相互作用数据相结合,HOLIgraph 的表现优于仅依赖配体分子特征的传统 DDI 预测模型。HOLIgraph 在预测 OATP1B1 抑制剂时实现了超过 90% 的中位平衡准确度,明显优于纯基于配体的模型。除了改善抑制预测之外,用于训练 HOLIgraph 的数据还可以表征参与抑制药物-OATP 相互作用的蛋白质残基。我们确定了某些优先与抑制剂相互作用的 OATP1B1 残基,包括 I46 和 K49。我们预计此类相互作用信息将对未来对 OATP1B1 的结构和机制研究很有价值。科学贡献。HOLIgraph 通过将对接模拟得出的蛋白质-配体相互作用纳入图神经网络框架,为 DDI 预测引入了一种新范式。这种方法得益于 OATP1B1 的最新结构突破,与仅依赖配体特征的传统模型有很大不同。通过实现高预测准确性和揭示机制见解,HOLIgraph 为药物设计和 DDI 预测中的计算工具设定了新的轨迹。
每种过表达临床前物种的主要肝OATP转运蛋白(分别用于大鼠,狗或cynomolgus猴子的OATP1B2,OATP1B4或OATP1B1)可能有用,可用于了解分子是否是肝脏活性转运蛋白的抑制剂。通常不为IC 50数据背面的化合物进行,表明抑制人OATP1B1的正相互作用潜力是考虑在临时性物种中进行体内相互作用研究的赞助商(例如,cynomolgus monkey)3那么,了解分子对临床前物种OATP的体外抑制潜力是有益的,以便将其置于暴露和帮助解释数据的情况下。
引言有机阴离子转运蛋白1(OAT1/SLC22A6)的功能被认为是许多小带负电荷有机分子从血液中移动到尿液中的速率限制步骤(1)。是原始的SLC和ABC药物转运蛋白之一,该转运蛋白被FDA突出显示用于测试与新药物实体的相互作用(1-3)。这是由于其在排泄许多药物(例如抗生素,抗病毒药,NSAID,利尿剂)中的作用(2,4,5)。最近的研究发现了其在调节系统性和肾脏代谢以及信号传导中涉及的内源性途径中的关键作用。在小鼠模型中使用体外传输数据和OAT1的体内KO已被用于识别该转运蛋白处理的内源代谢产物。这些研究(6-9)表明,OAT1 -KO小鼠中的许多代谢产物源自肠道微生物。OAT1以及其他SLC和ABC“药物”转运蛋白(例如OATP1B1,MRP2,ABCG2)被认为是由> 500蛋白组成的拟议遥感和信号网络中的关键系统和器官中心(2,10,11)。遥感和信号传导理论(RSST)认为,这种基因网络部分与调节药物吸收,分布,代谢和排泄的基因重叠(ADME),可维持体内众多内源性小分子的体内平衡(2,12,12,13,13)。当慢性肾脏疾病期间肾功能降低时,在人体病理生理中作用中遥感和信号系统的一个例子(12)。当肾脏不再能够有效地处理尿酸盐时,嘌呤代谢和抗氧化剂的常见终端产生会导致尿酸盐的积累会导致痛风,高血压和肾脏和心血管疾病的进展(14)。结果,肠道改变了ABCG2的表达和/或功能,并部分远程补偿受损的肾脏,从而通过将其排泄到肠道中来消除血液(15)。
