High-throughput identification of repurposable neuroactive drugs with potent anti-glioblastoma activity
- 3월 17일
- 3분 분량
Sohyon Lee, Tobias Weiss, Marcel Bühler, Julien Mena, Zuzanna Lottenbach, Rebekka Wegmann, Miaomiao Sun, Michel Bihl, Bartłomiej Augustynek, Sven P. Baumann, Sandra Goetze, Audrey van Drogen, Patrick G. A. Pedrioli, David Penton, Yasmin Festl, Alicia Buck, Daniel Kirschenbaum, Anna M. Zeitlberger, Marian C. Neidert, Flavio Vasella, Elisabeth J. Rushing, Bernd Wollscheid, Matthias A. Hediger, Michael Weller & Berend Snijder
Abstract
Glioblastoma, the most aggressive primary brain cancer, has a dismal prognosis, yet systemic treatment is limited to DNA-alkylating chemotherapies. New therapeutic strategies may emerge from exploring neurodevelopmental and neurophysiological vulnerabilities of glioblastoma. To this end, we systematically screened repurposable neuroactive drugs in glioblastoma patient surgery material using a clinically concordant and single-cell resolved platform. Profiling more than 2,500 ex vivo drug responses across 27 patients and 132 drugs identified class-diverse neuroactive drugs with potent anti-glioblastoma efficacy that were validated across model systems. Interpretable molecular machine learning of drug–target networks revealed neuroactive convergence on AP-1/BTG-driven glioblastoma suppression, enabling expanded in silico screening of more than 1 million compounds with high patient validation accuracy. Deep multimodal profiling confirmed Ca2+-driven AP-1/BTG-pathway induction as a neuro-oncological glioblastoma vulnerability, epitomized by the anti-depressant vortioxetine synergizing with current standard-of-care chemotherapies in vivo. These findings establish an actionable framework for glioblastoma treatment rooted in its neural etiology.
1 . 연구 배경
· 교모세포종(Glioblastoma)은 예후가 매우 나쁨.
· 현재 전신 치료는 사실상 DNA 알킬화제(temozolomide 등)에 제한됨.
· 새로운 치료 전략이 필요함.
· 저자들은 GBM의 “신경학적 특성(neural etiology)”에 주목.
2 . 연구 방법
· 27명 환자 수술 조직 사용
· 132개 기존 신경계 약물(neuroactive drugs) 스크리닝
· 2,500개 이상 ex vivo 약물 반응 분석
· 단일세포(single-cell) 해상도 플랫폼 사용
· 기계학습 기반 약물-표적 네트워크 분석
3. 주요 결과
여러 계열의 신경활성 약물이 강한 항-GBM 효과 보임
· 기존 승인 약물 중 항암 효과 후보 발견
· 다양한 모델에서 검증 완료
공통 작용 기전 발견
· 약물 효과가 AP-1 / BTG 경로 활성화로 수렴
· Ca²⁺(칼슘) 신호가 핵심 매개 인자
AI 기반 확장
· 100만 개 이상 화합물 in silico 스크리닝 가능
· 환자 검증 정확도 높음
대표 약물
· 항우울제 Vortioxetine
· 기존 표준 항암요법과 병용 시 in vivo에서 상승효과(synergy)





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