Multiparametric Assays for Accelerating Early Drug Discovery
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Alexander Herholt 1 2, Sabrina Galinski 1 2, Philipp E. Geyer 3 4 5, Moritz J. Rossner 1, Michael C. Wehr 1 2
Trends in pharmacological science Volume 41, Issue 5, May 2020, Pages 318-33
영문 초록
Drug discovery campaigns are hampered by substantial attrition rates largely due to a lack of efficacy and safety reasons associated with candidate drugs. This is true in particular for genetically complex diseases, where insufficient knowledge of the modulatory actions of candidate drugs on targets and entire target pathways further adds to the problem of attrition. To better profile compound actions on targets, potential off-targets, and disease-linked pathways, new innovative technologies need to be developed that can elucidate the complex cellular signaling networks in health and disease. Here, we discuss progress in genetically encoded multiparametric assays and mass spectrometry (MS)-based proteomics, which both represent promising toolkits to profile multifactorial actions of drug candidates in disease-relevant cellular systems to promote drug discovery and personalized medicine.
한글 초록
신약 개발은 낮은 유효성과 안전성 문제로 높은 실패율을 보인다. 이를 극복하기 위해 약물 후보물질의 표적 특이성, 오프타겟 효과, 신호경로 수준의 활성을 동시에 평가할 수 있는 다중 파라미터 분석법이 주목받고 있다. 특히 유전적으로 암호화된 리포터 기반 분석법과 MS 기반 단백질체학 기술은 세포 수준에서 약물의 다차원적 작용 메커니즘을 탐색할 수 있게 하여, 개인 맞춤형 치료와 약물 발견의 효율을 크게 향상시킬 잠재력이 있다.
논문 전체 요약 및 설명
a. Challenges for Drug Discovery in Complex Diseases
복합질환(암, 신경·정신질환, 심혈관질환 등)은 유전적 이질성과 환경 요인 때문에 신약개발 성공률이 낮다. 이에 생리학적으로 타당한 세포 모델(예: 환자 유래 hiPSC)을 통한 표현형 기반 약물 스크리닝이 중요해지고 있다. 조기 단계에서 다중 파라미터 분석을 활용하면, 표적 효능·독성·바이오마커 탐색을 동시에 수행해 개발 실패를 줄일 수 있다.
b. Concepts for Early Drug Discovery
초기 약물 발굴 단계에서는 표적 선택성과 오프타겟 독성을 동시에 평가할 수 있는 정교한 세포기반 분석이 필요하다.
-안전성 프로파일링(safety profiling): 오프타겟 및 약물 상호작용 위험성을 사전 평가
-약물재창출(drug repurposing): 기존 승인 약물에 대한 다중 파라미터 분석을 통해 새로운 적응증 탐색
c. Multiplex Assays in Early Drug Discovery
유전체학과 합성생물학의 발전으로 바코드 기반 다중 리포터 분석법(multiparametric assays)이 등장했다. 대표적으로
- Split-TEV/Split-luciferase 시스템을 이용한 GPCR·RTK 활성 분석
- CREB 및 전사인자 기반 리포터를 이용한 신호경로 활동의 병렬 측정
- 분자바코딩(molecular barcoding)으로 수천 개 리포터의 병렬 정량화 가능
d. Pathway and Transcriptional Profiling in Phenotypic Assays
표적 기반 탐색의 한계를 보완하기 위해 표현형 기반 스크리닝과 경로 중심(pathway-centric) 분석이 제시된다.
- Massively Parallel Reporter Assays (MPRAs): 수백~수천 전사인자 결합부위의 병렬 활성 측정
- L1000, DRUG-seq, scRNA-seq 등 전사체 수준 다중 분석으로 약물의 작용 양상(mode of action) 예측
e. Identification and Validation of Drug Targets
기존의 가설 주도식 검증과 달리, CRISPR-Cas9 기반 pooled screenings으로 새로운 표적을 효율적으로 동정한다.
- 신경활성 조절인자 탐색(pathScreener)
- 병용 표적 탐색 및 내성 메커니즘 규명
- Perturb-seq/CROP-seq 등으로 단일세포 수준 유전자 네트워크 해석
f. Advantages and Limitations of Genetically Encoded Assays
유전공학 기반 리포터 시스템은 세포 내 신호 활성을 정밀하게 반영하지만,
- 외부 유전자 과발현에 따른 비생리적 효과
- 무작위적 렌티바이러스 삽입으로 인한 유전자 손상등의 한계가 존재한다. 이를 개선하기 위해 CRISPR 정밀 삽입 시스템과 고충실도 Cas9 변이체가 개발 중이다.
g. hiPSC-Based Disease Models
환자 유래 hiPSC는 개인의 유전적 배경과 질병 특성을 반영할 수 있어, 다중 파라미터 약물평가에 이상적이다.
- 2D 뉴런 모델과 3D 오가노이드 모델 병행 사용
- NGN2 시스템과 화학적 분화의 병합으로 기능적 뉴런 확보
- 고용량(high-content) 이미징, RNA-seq 기반 다중 분석 적용
h. Advances in MS-Based Proteomics
MS 기반 단백질체학은 표적 탐색 및 바이오마커 검증의 핵심 플랫폼으로 발전했다.
- Thermal proteome profiling (TPP): 생세포 내 단백질-리간드 결합 탐색
- Chemical proteomics: 약물 표적 경관 및 오프타겟 검출
- Phosphoproteomics: 신호전달경로 분석
- TMT/iTRAQ 등 isobaric labeling으로 샘플 처리량 향상
i. Concluding Remarks and Future Perspectives
다중 파라미터 분석은 복합질환 치료제 개발의 성공률을 높일 수 있다.
- hiPSC 기반 세포모델과의 결합을 통해 개인 맞춤 약물 반응 예측이 가능
- 표적기반 및 경로기반 스크리닝의 통합으로 조기 안전성 확보
- 향후 바코딩·다중오믹스 통합 분석을 통해 신약개발 효율을 비약적으로 향상시킬 것으로 전망된다.
(A) Outline of the drug discovery process for target-based and pathway-centric phenotypic campaigns. (B) Patient cells from various sources (e.g., blood) can be reprogramed to human induced pluripotent stem cells (hiPSCs) and differentiated into 2D and 3D cellular disease models. Assays are performed in arrayed or pooled formats. (C) Multiparametric cell-based assays are used to profile chemical or genetic perturbations on target selectivity and pathway activities using molecular barcodes (BC). Next-generation sequencing (NGS) techniques allow a highly parallelized assay readout. (D) Optimized proteomics workflows have increased the throughput, enabling the screening of large cohorts of patients with complex diseases for new biomarkers. Abbreviations: HT, high-throughput; ID, identification; MoA, mechanism of action.
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