基于噬菌体的靶点发现及新型抗菌分子的开发策略

2024-04-26 09:09:02
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核心提示:自1928年发现抗生素并于20世纪40年代发展为临床应用以来,抗生素已经挽救了数百万人的生命,并在无数重要的医疗程序中根深蒂固。不幸的是,在世界范围内,临床重要病原体的抗菌药物耐药性正在上升到危险的水平,并危及临床治疗的效果。

目前开发的抗菌靶点数量有限。截至2020年7月,在临床开发的45种新抗生素中,只有11种属于新类别,主要针对革兰氏阳性菌。大多数抗生素对各种细菌具有广谱的活性,如果使用不当,不仅会加剧耐药性的发展,而且还会对共生细菌产生负面影响,例如肠道微生物。迫切需要加快新抗菌剂的开发,并确定不易产生耐药性并以更具体的方式发挥作用的新抗菌靶点。


主要内容:

随着高通量基因组测序的进展,成千上万的噬菌体基因组已经测序。噬菌体基因组大小从2.3 kb到735 kb不等,噬菌体编码精确信息,以改变宿主细菌的DNA复制、RNA转录、细胞分裂和蛋白质翻译路径。然而,由于缺乏与已知蛋白质的同源性和实验证据的滞后,大约一半到三分之二的噬菌体基因产物仅仅被注释为功能未知的假设蛋白质。这篇文章探讨了噬菌体在这一领域尚未开发的潜力,以及小分子开发的扩展策略,旨在扩展基于噬菌体的原始靶点发现策略,以更全面的方式识别和开发新的抗菌靶点,用于药物开发。


图1 基于噬菌体的靶点发现及其在新型抗菌药物开发中的应用

在该研究中,作者旨在扩展这种基于噬菌体的原始靶点发现策略,以更全面的方式识别和开发新的抗菌靶点,用于药物发现。如图1所示,这一策略由两种互补方法驱动:“噬菌体基因组驱动筛选”,首先,从已知的毒性噬菌体蛋白开始,发现靶点,从噬菌体基因组中筛选单个假设基因是一个耗时费力的过程。因此,仔细选择测试池(test pool)可以减少识别抗菌噬菌体蛋白的工作量并最大限度地提高效率。除了消除编码已知功能蛋白质(包括结构蛋白)和具有预测跨膜结构域的蛋白质的基因外,关注小基因和早期基因已大大减少了筛选噬菌体基因的工作量。

接着,“细菌靶点驱动筛选”来识别噬菌体编码的抑制剂对抗已知的假定细菌靶点。一旦确定了抗菌噬菌体蛋白,它们就可以作为诱饵来发现抗菌靶点。细菌相互作用伙伴的识别仍然是一个关键方面。为此,可以使用不同的技术,包括质谱分析后的下拉、酵母双杂交和基于基因组的筛选,重点是通过删除或过度表达目标蛋白来消除毒性。

在确认了这些相互作用之后,集中于临床前开发的小模拟分子的设计或筛选。在下一步中,对这些噬菌体-宿主相互作用进行结构表征和交叉验证。与噬菌体基因组驱动的筛选方法不同,筛选过程从大规模基因组挖掘开始,目标驱动的筛选使用宿主细胞中定义的必需蛋白复合体作为诱饵,从噬菌体中寻找未知的相互作用伙伴。

最后,要么可以开发高通量筛选试验来识别针对噬菌体细菌靶点的抗菌小分子,要么可以应用基于结构的方法来合理设计噬菌体肽模拟分子。所得小分子还应测试其抗菌性能、细胞毒性、溶解度以及作为潜在先导的其他药效学和药代动力学特性。

噬菌体多肽选择性抑制的细菌蛋白质可能成为新的抗菌靶点,因为它们的破坏可能破坏基本过程并导致细菌生长迟缓。应进一步描述抗菌机理,并指定相互作用位点,以建立一种有效的方法来识别小分子或抗菌肽,以模拟噬菌体蛋白的抗菌作用。此外,实验方法应与结构和生物物理分析以及相互作用模型相结合,以便能够针对确定的目标直接设计有效抑制剂。


图2 基于高通量测序鉴定抗菌噬菌体蛋白的筛选方案

为了检测假想的噬菌体蛋白引起的生长抑制,高通量方法是缩短筛选过程的理想方法。因此,该团队最近开发了一种基于高通量测序的筛选方法。在用LC-MS/MS去除噬菌体颗粒相关蛋白后,将所有“真实”假设的噬菌体基因片段连接到高拷贝载体pU11L4.以使用Illumina HiSeq进行转化和测序。由于“有毒”基因产物不会为细胞产生可存活的重组质粒,因此基于这些有毒基因座的测序深度降低从而进行正确选择是有可能的。

总结

噬菌体和细菌之间相互交织的进化历史赋予了噬菌体高度特异的机制来劫持细菌细胞代谢以进行繁殖。在这里,提出了一种全面的、噬菌体驱动的策略,通过利用噬菌体与细菌的相互作用来揭示新的抗菌靶点。这一策略将有助于设计模仿噬菌体抑制蛋白的小分子,并引导这些抗菌化合物的开发。这种提议的小分子方法不同于噬菌体疗法和基于噬菌体酶的抗菌素,可能产生更可持续的新一代抗生素,利用新的细菌靶点并以病原体特有的方式发挥作用。

参考文献:Wan X, Hendrix H, Skurnik M, Lavigne R. Phage-based target discovery and its exploitation towards novel antibacterial molecules. Curr Opin Biotechnol. 2021 Apr;68:1-7. doi: 10.1016/j.copbio.2020.08.015. Epub 2020 Sep 29. PMID: 33007632.

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