发光生物传感器简化高通量药物筛选Glowing biosensor streamlines high-throughput drug screening

环球医讯 / 创新药物来源:phys.org美国 - 英文2025-06-24 00:00:00 - 阅读时长4分钟 - 1882字
卡内基梅隆大学开发了一种基于萤火虫发光原理的生物传感器平台,用于快速、高效地筛选针对G蛋白偶联受体(GPCR)的药物,为治疗阿尔茨海默病等疾病提供了新的可能性,同时显著降低了药物研发的时间和成本。
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发光生物传感器简化高通量药物筛选

受萤火虫短暂发光现象启发,罗宾逊实验室(Robinson Lab)开发了一种能够检测G蛋白偶联受体(GPCR)激活的生物传感器。药物发现是一个漫长而复杂的过程,尤其是针对神经退行性疾病(如阿尔茨海默病)的药物开发是成本最高的领域之一,因为动物模型的结果往往无法准确预测其在人体中的疗效。科学家通常需要筛查许多生物靶点才能找到一种潜在的新药。

卡内基梅隆大学的研究人员正在开发一个平台,以实现高通量药物筛选。他们的工作旨在优化药物发现过程的每一个环节,并对患者治疗产生实际影响。安妮·斯卡娅·罗宾逊(Anne Skaja Robinson)教授正在研究G蛋白偶联受体(GPCR),这些蛋白质位于细胞表面,是许多小分子药物的靶点,包括糖尿病、过敏和癌症的治疗药物。罗宾逊实验室专注于这些跨膜蛋白及其下游细胞反应的作用。GPCR的一侧朝向细胞内部,与G蛋白相关联;另一侧则暴露于细胞外部,可与药物结合,因此它们充当了细胞环境的传感器。

“GPCR具有巨大的未开发治疗潜力,”莎拉·松巴蒂(Sarah Sonbati)表示。目前已知有800种GPCR,但现有药物仅针对其中不到15%的目标。某些GPCR尚未找到与其结合的小分子,导致了疾病治疗领域的空白。识别能够激活这些孤儿GPCR(oGPCR)的小分子是开发新药的一条潜在路径。

阿尔茨海默病尤其引人关注,因为科学家已经发现,患有这种疾病的患者体内特定GPCR的表达水平会上调。目前尚无治愈方法。“如果我们开始研究阿尔茨海默病的根本原因,并尝试针对这一点进行干预呢?”松巴蒂问道。她是一名化学工程博士生,“答案可能就在GPCR中,以及理解GPCR如何被激活。”

当药物与细胞膜外的GPCR结合时,细胞内的G蛋白会解离。松巴蒂利用这一变化设计了一种生物传感器,通过生物发光来检测GPCR和G蛋白的耦合状态。“我们的平台可以更具体地检测蛋白质本身的激活,并且是在细胞环境中进行的,”化学工程系特聘教授罗宾逊说道。罗宾逊和松巴蒂基于现有的系统开发了这种基于细胞的检测方法,该系统使用一种专门设计的酶提供短暂的发光信号,灵感来源于萤火虫发出的光。这种酶——荧光素酶被分为一小部分和一大部分,分别连接到两种蛋白质上。当这两种蛋白质相互作用时,荧光素酶的部分会靠近到足以重新恢复功能并发光。

松巴蒂优化了这种方法,使用了罗宾逊实验室长期研究的一种GPCR——腺苷A2A受体。“我们需要在一个已被充分表征的系统中了解数据的表现形式,并理解它告诉我们关于细胞内相互作用的信息,然后才能进入未知的孤儿GPCR领域,”松巴蒂解释道。

已知激活A2A的药物有两种类型:激动剂(agonists),可上调受体活性;和反向激动剂(inverse agonists),可下调受体活性。最初,A2A受体与G蛋白处于“预耦合”状态,即使在细胞静息状态下也会产生生物发光。当加入激动剂时,GPCR和G蛋白应解离,传感器不应再显示发光。松巴蒂的实验结果证实了这一对照蛋白的行为。

当加入反向激动剂时,G蛋白重新回到GPCR附近,发光强度再次增加。“这些结果帮助我们理解,我们并不总是期望看到发光强度的下降。我们关注的是相对于初始状态的变化,这将为我们提供更多关于传感器的信息,”松巴蒂说道。

经过对细胞类型、密度和转染方法的优化后,松巴蒂成功将该平台应用于两种在阿尔茨海默病中上调的孤儿GPCR。“以前没有人能以这种方式研究它们,”她说道。

传感器还证实,这两种孤儿GPCR也像A2A一样与G蛋白预先耦合,不需要其他分子来触发或激活细胞功能。“这意味着我们在A2A研究中学到的所有关于发光的知识都可以应用到这个领域,”松巴蒂补充道。

罗宾逊实验室目前正在测试由美国国立卫生研究院(NIH)提供的700种药物库,以寻找能够激活他们正在研究的孤儿GPCR的药物。松巴蒂还设计了构建体,将其平台从哺乳动物细胞切换到酵母细胞。酵母生长更快且更具鲁棒性,能够进行更多实验并获得更快的结果。

罗宾逊和松巴蒂的平台是一种强大的工具,可用于测试和理解GPCR的激活机制,比传统方法更快、更便宜。

“我们的愿景是将其更广泛地应用于高通量药物筛选,”松巴蒂说道。“想象一下一块多孔板,每个小孔中都有我们的传感器。你向每个孔中加入不同的潜在药物。所有孔都开始发光,表明蛋白质正在相互作用,只有一个孔例外。那个孔中的药物就是你需要进一步研究的目标。”

通过将这些工具与新兴的机器学习技术相结合,罗宾逊和松巴蒂希望为阿尔茨海默病及其他难以治疗的疾病开辟新的药物靶点。


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