作者: SIAIS
时间: 2016-6-6
近日，我校免疫化学研究所（SIAIS）特聘教授、创始所长Richard Lerner课题组在国际一流学术期刊《Angewandte Chemie-International Edition》（2015年影响因子11.261）上发表了题为“Autocrine-Based Selection of Drugs that Target Ion Channels from Combinatorial Venom Peptide Libraries”的封面文章，介绍以离子通道作为靶点的动物毒素多肽药物筛选新策略。SIAIS访问教授、Scripps研究所高级科学家张宏恺和SIAIS博士后杜明娟为并列第一作者，Lerner教授和张宏恺博士为并列通讯作者。论文作者中的其他SIAIS人员包括研究生刘笑、孙�莹，工程师王玮和研究助理辛秀。
离子通道是一类重要的药物靶点，其结构或功能异常导致包括疼痛、自身免疫疾病、肿瘤在内的各种疾病。在靶向离子通道的药物开发领域，制药界越来越关注开发特异性和药效更好的生物类药物。现有的离子通道生物类药物（包括临床用药和临床试验中的药物）均来自于生物毒素及其衍生物。例如，齐考诺肽（Ziconotide）是一种芋螺毒素，它是N-型电压敏感型钙通道拮抗剂，具有显著抗神经病理性疼痛的作用,其强度是吗啡的300倍,且长时间使用该药不会产生耐受性和成瘾性。
动物的毒素多肽在上亿年进化中形成，富含靶向离子通道的活性多肽，极具药物开发价值。但受限于这些毒素的筛选和分离难度，尚未找到一种充分发掘这些毒素潜在药物价值的方法。Lerner教授课题组提出了一种基于自分泌的创新性高通量筛选方法，能够快速筛选出针对膜蛋白的抗体和多肽，并对其进行优化改造，用于药物开发。
离子通道Kv1.3（Kv1.3）在激活的效应记忆性T细胞（TEM细胞）中高表达,阻滞Kv1.3可以特异地抑制TEM细胞的激活和扩增，从而遏制自身免疫疾病的发展。在这篇论文中，Lerner教授课题组应用上面所述的高通量筛选方法，成功筛选并改造出可以高效抑制Kv1.3的毒素多肽。
首先，研究者们构建了一套基于自分泌检测Kv1.3与毒素多肽结合的报告系统。在该系统中，毒素多肽可被血小板源生长因子受体跨膜区（PDGFR-TM）锚定到细胞膜上，跨膜区胞内端与TEV蛋白酶融合表达。Kv1.3通过TEV蛋白酶底物序列与人工转录因子GAL4-VP16相连。Kv1.3与毒素多肽结合时，TEV蛋白酶剪切其底物释放GAL4-VP16，激活荧光蛋白报告基因的表达。表达荧光蛋白的细胞可用细胞流式技术进行分选。
研究者们先通过序列比对，从毒素数据库中挖掘出可能会作用于Kv1.3的589种毒性肽。他们利用DNA高通量合成技术合成这些毒性多肽基因，构建了毒素多肽基因文库。利用基于自分泌的筛选方法进行多轮富集，他们筛选到27种可能会作用于Kv1.3的毒性多肽，其中的25种是已知的Kv1.3阻断剂，从而证明了该方法的有效性。剩下的两种毒性肽中，有一种之前被认为是可能的钾离子通道拮抗剂，而另一种来源于蝎子的毒性肽CllTx1在后续的验证测试中被证实为一种新颖、高效的Kv1.3拮抗剂。
研究者们意识到，这个系统不仅对于筛选天然毒素库非常有用，而且还能用于筛选一种给定毒素的人工变体或“类似物”以发现具有最佳药物特性的毒素。为了证明这一点，他们对海葵毒素多肽ShK进行改造，构建了近一百万种具有长效作用特点的ShK类似物进行筛选。筛选到的ShK类似物S1-2表现出高效的Kv1.3阻断能力，并能在大鼠DTH模型体内有效抑制炎症反应。值得注意的是，S1-2对一系列与Kv1.3高度相似的离子通道没有脱靶效应。
在未来的研究中，Lerner课题组打算使用这种方法，筛选更大的毒素数据集，以找到更多的候选药物。Lerner教授说：“我们特别感兴趣的是找到阻断疼痛相关钠离子通道的毒素。”
