Datenbasierte Identifikation und Design von Liganden nukleärer Rezeptoren für Chemogenomik und Polypharmakologie
Authors:   , Isigkeit Laura 
Published: January 2025

Nukleäre Rezeptoren (NRs) sind eine Familie von 48 ligandengesteuerten Transkriptionsfaktoren, die in zahlreichen physiologischen und pathologischen Prozessen, wie Zellproliferation und -differenzierung, Metabolismus sowie Entzündungen, eine zentrale Rolle spielen. Bei ungefähr der Hälfte der NRs ist die Forschung fortgeschritten, dass ihre Funktionen und endogenen Liganden weitgehend bekannt sind und einige synthetische Liganden bereits als Arzneimittel zugelassen sind. Trotzdem bestehen weiterhin signifikante Forschungslücken, unter anderem auch bei der bereits umfangreich untersuchten NR1-Subfamilie, deren therapeutisches Potenzial bisher nur teilweise erschlossen ist. Diese Arbeit zielte darauf ab, durch den Einsatz von datenbasierten Methoden und maschinellem Lernen (ML) biologisch/pharmakologisch aktive Moleküle zu identifizieren und zu designen und mit der Anwendung in Chemogenomik (CG) und Polypharmakologie das therapeutische Potenzial der NR1-Proteine systematisch zu erweitern.
Um eine hochqualitative Datengrundlage für diese Methoden zu erhalten, wurden zu Beginn fünf verschiedene öffentlich zugängliche Moleküldatenbanken (ChEMBL, PubChem, IUPHAR\-BPS, BindingDB und Probes & Drugs) analysiert. Diese Analyse wies erhebliche Unterschiede der Datenbanken hinsichtlich des Umfangs der enthaltenen Moleküle und deren Targets sowie ihrer Bioaktivitätsverteilung auf. Deshalb wurde ein Konsensdatensatz entwickelt, der Daten aus den verschiedenen Datenbanken kombinierte und zusätzliche Anmerkungen zu den eingesetzten Testsystemen sowie zur Verlässlichkeit von Bioaktivitäts- und molekularen Strukturinformationen bereitstellte. Der resultierende Konsensdatensatz umfasste Moleküle mit Bioaktivitäten für 5.613 humane Zielstrukturen, was einen verbesserten chemischen und bioaktiven Umfang im Vergleich zu den einzelnen Datenbanken ermöglichte. In Verbindung mit den zusätzlichen Informationen führte das zu einer gesteigerten Zuverlässigkeit der Daten und könnte somit eine teilautomatisierte Weiterverarbeitung ermöglichen und die Robustheit für ML- und CG-Methoden im Vergleich zu einzelnen Datenbanken erhöhen. Diese Eigenschaften verleihen dem Konsensdatensatz einen beträchtlichen Wert als Instrument für ML und andere datengesteuerte Anwendungen im Bereich des (de novo) Wirkstoffdesigns oder für die Auswahl der besten Substanzen für die Targetidentifizierung mittels CG.
Auf Basis des generierten Konsensdatensatzes wurde eine chemogenomische Bibliothek (CGL) für die NR1-Subfamilie mit 69 Substanzen erstellt. Die Substanzen wurden mittels datengetriebener Methoden aus dem Konsensdatensatz identifiziert und nach ihrer chemischen Diversität, ihrer Modulationsart und kommerziellen Verfügbarkeit sowie nach komplementären Aktivitäts- und Selektivitätsprofilen ausgewählt. Anschließend wurden sie auf Reinheit, Toxizität, Selektivität und off-target-Aktivitäten validiert. Alle 19 NRs der Subfamilie wurden durch die CGL abgedeckt und die Substanzen wiesen meist eine gute Potenz, hohe chemische Diversität und alle bekannten NR1-Modulationsarten auf. Drei Proof-of-Concept-Anwendungen zeigten vielversprechende Ergebnisse der NR1-CGL zur Identifizierung von NR1-Targets in phänotypischen Experimenten. Potenzielle Targetfamilien für die Erzielung anti-neuroinflammatorischer Effekte, stellten die RARs (NR1B), RORs (NR1F) und RevERBs (NR1D) dar. Ebenso induzierten die RAR-Agonisten eine erhöhte und konstant verzögerte Autophagie, das auf einen genomischen Effekt hinwies. Daher könnten RAR-Rezeptoren eine potenzielle Rolle bei der Regulation der Autophagie spielen, die einen essentiellen zellulären Mechanismus zur Aufrechterhaltung der Homöostase darstellt und deren Dysregulation mit Krebs, Neurodegeneration und Stoffwechselstörungen in Verbindung gebracht wurde. In einer weiteren Anwendung hemmten LXR (NR1H)-Agonisten die Proliferation von A549-Lungenkrebszellen und HT29-Kolorektal-Adenokarzinomzellen und induzierten signifikant deren Zelltod. Die konsistenten phänotypischen Effekte der CGL-Gruppen für einzelne NR1-Unterfamilien deuteten also darauf hin, dass NR1-Rezeptoren an Autophagie, Neuroinflammation und Krebszelltod beteiligt sein könnten, was weitere Untersuchungen benötigt. Diese Proof-of-Concept-Anwendungen bestätigten das Potenzial und die Eignung der CGL zur Identifizierung von NR1-Targets in phänotypischen Experimenten. Die vollständig annotierte, validierte und öffentlich verfügbare NR1-CGL kann somit die Erforschung dieser wichtigen Proteinfamilie vorantreiben und bislang unentdeckte therapeutische Möglichkeiten aufzeigen.