Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Chiến đấu với các đột biến BTK bằng các chất ức chế không đồng hóa trị vượt qua các đột biến Cys481 và Thr474 trong liệu pháp điều trị u tế bào Waldenström: những hiểu biết cơ chế cấu trúc về vai trò của fenebrutinib
Tóm tắt
Gần đây, chất ức chế Bruton tyrosine kinase (BTK) không đồng hóa trị fenebrutinib đã được trình bày như một lựa chọn điều trị với hiệu quả ức chế mạnh mẽ đối với biến thể BTK đơn (C481S) và gấp đôi (T474S/C481S) trong điều trị u tế bào Waldenström (WM). Tuy nhiên, các sự kiện phân tử xung quanh cơ chế ức chế của nó đối với biến thể này vẫn chưa được làm rõ. Trong nghiên cứu này, chúng tôi áp dụng các phương pháp in silico như mô phỏng động lực học phân tử kết hợp với ước lượng năng lượng tự do liên kết để khám phá hoạt động cơ chế của fenebrutinib đối với biến thể BTK (C481S) và (T474S/C481S), ở cấp độ phân tử. Các điều tra của chúng tôi cho thấy axit amin arginine đã đóng góp rất lớn vào năng lượng liên kết tổng thể, xác lập tính quan trọng của các dư lượng amin axit, Arg132 và Arg156 trong (C481S) và Arg99, Arg137, cùng Arg132 trong (T474S/C481S) trong việc liên kết fenebrutinib với cả hai biến thể BTK. Hướng cấu trúc của fenebrutinib trong các túi kỵ nước tương ứng cho phép tương tác thuận lợi với các dư lượng tại địa điểm liên kết, chiếm ưu thế với độ gắn kết cao hơn 24.5% và sự hình thành liên kết hydro tương đối cao đối với (T474S/C481S) khi so sánh với các biến thể BTK (C481S). Về mặt cấu trúc, fenebrutinib đã ảnh hưởng đến độ ổn định, tính linh hoạt và diện tích bề mặt có sẵn cho dung môi của cả hai biến thể BTK, được đặc trưng bởi các thay đổi khác nhau quan sát được trong cấu trúc liên kết và không liên kết, mà đã chứng minh đủ để phá vỡ chức năng sinh học của chúng. Các phát hiện từ nghiên cứu này do đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về cơ chế ức chế của fenebrutinib ở cấp độ nguyên tử và tiết lộ tính chọn lọc cao của nó đối với các biến thể BTK. Những hiểu biết này có thể là chìa khóa trong việc thiết kế và phát triển các chất ức chế đột biến BTK để điều trị u tế bào Waldenström (WM).
Từ khóa
#BTK #fenebrutinib #Waldenström macroglobulinemia #cơ chế ức chế #mô phỏng động lực học phân tửTài liệu tham khảo
Gertz MA (2019) Waldenström macroglobulinemia: 2019 update on diagnosis, risk stratification, and management. Am J Hematol 94(2):266–276
Pal Singh S, Dammeijer F, Hendriks RW (2018) Correction: role of Bruton’s tyrosine kinase in B cells and malignancies. Mol Cancer 17(1):57
Treon SP, Xu L, Yang G et al (2012) MYD88 L265P somatic mutation in Waldenström’s macroglobulinemia. N Engl J Med 367(9):826–833
Cao Y, Hunter ZR, Liu X et al (2015) The WHIM-like CXCR4S338X somatic mutation activates AKT and ERK, and promotes resistance to ibrutinib and other agents used in the treatment of Waldenstrom’s Macroglobulinemia. Leukemia 29(1):169–176
Roccaro AM, Sacco A, Jimenez C et al (2014) C1013G/CXCR4 acts as a driver mutation of tumor progression and modulator of drug resistance in lymphoplasmacytic lymphoma. Blood 123(26):4120–4131
Hunter ZR, Xu L, Yang G et al (2014) The genomic landscape of Waldenström macroglobulinemia is characterized by highly recurring MYD88 and WHIM-like CXCR4 mutations, and small somatic deletions associated with B-cell lymphomagenesis. Blood 123(11):1637–1646
Varettoni M, Arcaini L, Zibellini S et al (2013) Prevalence and clinical significance of the MYD88 (L265P) somatic mutation in Waldenström’s macroglobulinemia and related lymphoid neoplasms. Blood 121(13):2522–2528
Abeykoon JP, Paludo J, King RL et al (2018) MYD88 mutation status does not impact overall survival in Waldenström macroglobulinemia. Am J Hematol 93(2):187–194
Bagratuni T, Ntanasis-Stathopoulos I, Gavriatopoulou M et al (2018) Detection of MYD88 and CXCR4 mutations in cell-free DNA of patients with IgM monoclonal gammopathies. Leukemia 32(12):2617–2625
Smith CIE (2017) Enigmas in tumor resistance to kinase inhibitors and calculation of the drug resistance index for cancer (DRIC). Semin Cancer Biol 45:36–49
Burger JA, Wiestner A (2018) Targeting B cell receptor signalling in cancer: preclinical and clinical advances. Nat Rev Cancer 18(3):148–167
Herman SEM, Gordon AL, Hertlein E et al (2011) Bruton tyrosine kinase represents a promising therapeutic target for treatment of chronic lymphocytic leukemia and is effectively targeted by PCI-32765. Blood 117(23):6287–6296
Smith CIE (2017) From identification of the BTK kinase to effective management of leukemia. Oncogene 36(15):2045–2053
Lucas F, Woyach JA (2019) Inhibiting Bruton’s tyrosine kinase in CLL and other B-cell malignancies. Target Oncol 14(2):125–138
Treon SP, Gustine J, Meid K et al (2018) Ibrutinib monotherapy in symptomatic, treatment-naïve patients with Waldenström macroglobulinemia. J Clin Oncol 36(27):2755–2761
Charalambous A, Schwarzbich M-A, Witzens-Harig M (2018) Ibrutinib. Recent Results Cancer Res 133–168
Furman RR, Cheng S, Lu P et al (2014) Ibrutinib resistance in chronic lymphocytic leukemia. N Engl J Med 370(24):2352–2354
Woyach JA, Ruppert AS, Guinn D et al (2017) BTK C481S -Mediated resistance to ibrutinib in chronic lymphocytic leukemia. J Clin Oncol 35(13):1437–1443
Johnson AR, Kohli PB, Katewa A et al (2016) Battling Btk mutants with noncovalent inhibitors that overcome Cys481 and Thr474 mutations. ACS Chem Biol 11(10):2897–2907
Reiff SD, Muhowski EM, Guinn D et al (2018) Noncovalent inhibition of C481S Bruton tyrosine kinase by GDC-0853: a new treatment strategy for ibrutinib-resistant CLL. Blood 132(10):1039–1049
Crawford JJ, Johnson AR, Misner DL et al (2018) Discovery of GDC-0853: a potent, selective, and noncovalent Bruton’s tyrosine kinase inhibitor in early clinical development. J Med Chem 61(6):2227–2245
Kohrt HE, Sagiv-Barfi I, Rafiq S et al (2014) Ibrutinib antagonizes rituximab-dependent NK cell–mediated cytotoxicity. Blood 123(12):1957–1960
Herman AE, Chinn LW, Kotwal SG et al (2018) Safety, pharmacokinetics, and pharmacodynamics in healthy volunteers treated with GDC-0853, a selective reversible Bruton’s tyrosine kinase inhibitor. Clin Pharmacol Ther 103(6):1020–1028
Estupiñán HY, Wang Q, Berglöf A et al (2021) BTK gatekeeper residue variation combined with cysteine 481 substitution causes super-resistance to irreversible inhibitors acalabrutinib, ibrutinib and zanubrutinib. Leukemia 35(5):1317–1329
Usha T, Shanmugarajan D, Goyal AK, Kumar CS, Middha SK (2018) Recent updates on computer-aided drug discovery: time for a paradigm shift. Curr Top Med Chem 17(30):3296–3307
Berman HM, Battistuz T, Bhat TN et al (2002) The protein data bank. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr 58(6):899–907
Pettersen EF, Goddard TD, Huang CC et al (2004) UCSF Chimera - a visualization system for exploratory research and analysis. J Comput Chem 25(13):1605–1612
Kusumaningrum S, Budianto E, Kosela S, Sumaryono W, Juniarti F (2014) The molecular docking of 1,4-naphthoquinone derivatives as inhibitors of Polo-like kinase 1 using Molegro Virtual Docker. J Appl Pharm Sci 4(11):47–53
Thomsen R, Christensen MH (2006) MolDock: a new technique for high-accuracy molecular docking. J Med Chem 49(11):3315–3321
Dunbrack RL (2002) Rotamer libraries in the 21st century. Curr Opin Struct Biol 12(4):431–440
Allouche A (2012) Software news and updates Gabedit — a graphical user interface for computational chemistry softwares. J Comput Chem 32:174–182
Trott O, Olson A (2010) Autodock vina: improving the speed and accuracy of docking. J Comput Chem 31(2):455–461
Sastry GM, Adzhigirey M, Day T, Annabhimoju R, Sherman W (2013) Protein and ligand preparation: parameters, protocols, and influence on virtual screening enrichments. J Comput Aided Mol Des 27(3):221–234
Mhlongo NN, Ebrahim M, Skelton AA, Kruger HG, Williams IH, Soliman MES (2015) Dynamics of the thumb-finger regions in a GH11 xylanase Bacillus circulans: comparison between the Michaelis and covalent intermediate. RSC Adv 5(100):82381–82394
Ramharack P, Oguntade S, Soliman MES (2017) Delving into Zika virus structural dynamics-a closer look at NS3 helicase loop flexibility and its role in drug discovery. RSC Adv 7(36):22133–22144
Case DA, Walker RC, Cheatham TE et al (2018) Amber 2018. University of California, San Francisco 2018:1–923
Wang J, Wolf RM, Caldwell JW, Kollman PA, Case DA (2004) Development and testing of a general amber force field. J Comput Chem 25(9):1157–1174
Grest GS, Kremer K (1986) Molecular dynamics simulation for polymers in the presence of a heat bath. Phys Rev A (Coll Park) 33(5):3628–3631
Berendsen HJC, Postma JPM, van Gunsteren WF, DiNola A, Haak JR (1984) Molecular dynamics with coupling to an external bath. J Chem Phys 81(8):3684–3690
Ryckaert J-P, Ciccotti G, Berendsen HJC (1977) Numerical integration of the cartesian equations of motion of a system with constraints: molecular dynamics of n-alkanes. J Comput Phys 23(3):327–341
Roe DR, Cheatham TE (2013) PTRAJ and CPPTRAJ: software for processing and analysis of molecular dynamics trajectory data. J Chem Theory Comput 9(7):3084–3095
Seifert E (2014) OriginPro 9.1: scientific data analysis and graphing software - software review. J Chem Inf Model 54(5):1552
Abdullahi M, Olotu FA, Soliman ME (2017) Dynamics of allosteric modulation of lymphocyte function associated antigen-1 closure-open switch: unveiling the structural mechanisms associated with outside-in signaling activation. Biotechnol Lett 39(12):1843–1851
Olotu FA, Soliman MES (2018) From mutational inactivation to aberrant gain-of-function: unraveling the structural basis of mutant p53 oncogenic transition. J Cell Biochem 119(3):2646–2652
Hou T, Wang J, Li Y, Wang W (2011) Assessing the performance of the MM/PBSA and MM/GBSA methods 1 The accuracy of binding free energy calculations based on molecular dynamics simulations. J Chem Inf Model 51(1):69–82
Homeyer N, Gohlke H (2012) Free energy calculations by the molecular mechanics Poisson−Boltzmann surface area method. Mol Inform 31(2):114–122
Mukherjee J, Gupta MN (2015) Increasing importance of protein flexibility in designing biocatalytic processes. Biotechnology Reports 6:119–123
Xie Y, An J, Yang G et al (2014) enhanced enzyme kinetic stability by increasing rigidity within the active site. J Biol Chem 289(11):7994–8006
Celej MS, Montich GG, Fidelio GD (2003) Protein stability induced by ligand binding correlates with changes in protein flexibility. Protein Sci 12(7):1496–1506
Liu K, Kokubo H (2017) Exploring the stability of ligand binding modes to proteins by molecular dynamics simulations: a cross-docking study. J Chem Inf Model 57(10):2514–2522
Agoni C, Salifu EY, Munsamy G, Olotu FA, Soliman M (2019) CF 3 -Pyridinyl substitution on antimalarial therapeutics: probing differential ligand binding and dynamical inhibitory effects of a novel triazolopyrimidine-based inhibitor on plasmodium falciparum dihydroorotate dehydrogenase. Chem Biodivers 16(12):e1900365
Genheden S, Ryde U (2015) The MM/PBSA and MM/GBSA methods to estimate ligand-binding affinities. Expert Opin Drug Discov 10(5):449–461
Zhang C, Feng L-J, Huang Y et al (2017) Discovery of novel phosphodiesterase-2a inhibitors by structure-based virtual screening, structural optimization, and bioassay. J Chem Inf Model 57(2):355–364
Kumalo HM, Soliman ME (2016) Per-residue energy footprints-based pharmacophore modeling as an enhanced in silico approach in drug discovery: a case study on the identification of novel β-secretase1 (BACE1) inhibitors as anti-Alzheimer agents. Cell Mol Bioeng 9(1):175–189
Patil R, Das S, Stanley A, Yadav L, Sudhakar A, Varma AK (2010) Optimized hydrophobic interactions and hydrogen bonding at the target-ligand interface leads the pathways of drug-designing. PLoS ONE 5(8):e12029
Azeyedo WD Jr (2010) MolDock applied to structure-based virtual screening. Curr Drug Targets 11(3):327–334
Wang S, Mondal S, Zhao C et al (2019) Noncovalent inhibitors reveal BTK gatekeeper and auto-inhibitory residues that control its transforming activity. JCI Insight 4(12):e127566
Salifu EY, Agoni C, Olotu FA, Dokurugu YM, Soliman MES (2019) Halting ionic shuttle to disrupt the synthetic machinery—structural and molecular insights into the inhibitory roles of bedaquiline towards Mycobacterium tuberculosis ATP synthase in the treatment of tuberculosis. J Cell Biochem 120(9):16108–16119
Karshikoff A, Nilsson L, Ladenstein R (2015) Rigidity versus flexibility: the dilemma of understanding protein thermal stability. FEBS J 282(20):3899–3917
Pitera JW (2014) Expected distributions of root-mean-square positional deviations in proteins. J Phys Chem B 118(24):6526–6530
Agoni C, Ramharack P, Munsamy G, Soliman MES (2020) Human rhinovirus inhibition through capsid “canyon” perturbation: structural insights into the role of a novel benzothiophene derivative. Cell Biochem Biophys 78(1):3–13
Agoni C, Ramharack P, Salifu EY, Soliman MES (2020) The dual-targeting activity of the metabolite substrate of para-amino salicyclic acid in the mycobacterial folate pathway: atomistic and structural perspectives. Protein J 39(2):106–117
Lobanov MYu, Bogatyreva NS, Galzitskaya O, v. (2008) Radius of gyration as an indicator of protein structure compactness. Mol Biol 42(4):623–628
Salleh AB, Rahim ASMA, Rahman RNZRA, Rahman TC, Leow MB (2012) The role of Arg157Ser in improving the compactness and stability of ARM lipase. J Comput Sci Syst Biol 5(2):38–46
Agoni C, Ramharack P, Soliman ME (2018) Co-inhibition as a strategic therapeutic approach to overcome rifampin resistance in tuberculosis therapy: atomistic insights. Future Med Chem 10(14):1665–1675