تحديد تركيبات المخدرات التآزر بواسطة الأسلوب2 تداخل الفائق
Summary
تركيبات المخدرات التآزري صعبة وتستغرق وقتاً طويلاً لتحديد تجريبيا. هنا، نحن تصف أسلوب لتحديد والتحقق من صحة التآزري الجزيئات الصغيرة.
Abstract
على الرغم من أن العقاقير المضادة للميكروبات أدى إلى زيادة العمر ونوعية الحياة في القرنال 20، ومقاومة مضادات الميكروبات يهدد مجتمعنا كامل القدرة على علاج العدوى الجهازية. في الولايات المتحدة وحدها، العدوى المقاومة للمضادات الحيوية تقتل ما يقرب من 23 ألف شخص في السنة وتكلفة حوالي 20 بیلیون دولاراً في الرعاية الصحية الإضافية. نهج واحد لمكافحة مقاومة مضادات الميكروبات هو الجمع بين العلاج، ومفيدة بشكل خاص في هذه المرحلة المبكرة الحاسمة من العدوى، قبل إصابة الكائن الحي وصورتها مقاومة المخدرات التي جرى تحديدها. العديد من العلاجات المضادة للميكروبات استخدام العلاجات المركبة. ومع ذلك، معظم هذه التشكيلات قابلة للإضافة، بمعنى أن كفاءة مجتمعة هو نفسه كمجموع لفعالية المضادات الحيوية الفردية. بعض العلاجات المركبة التآزر: كفاءة مجتمعة أكبر بكثير من المواد المضافة. مجموعات تعاونية مفيدة بشكل خاص نظراً لأنها يمكن أن تعوق نمو سلالات مقاومة للعقاقير المضادة للميكروبات. ومع ذلك، هذه التركيبات نادرة ويصعب تحديد. وهذا سبب العدد الضخم من الجزيئات اللازمة لفحصها بطريقة عشوائية: وقد مكتبة 1,000 الجزيئات التوليفات المحتملة 1 مليون. وهكذا، بذلت جهود للتنبؤ بالجزيئات للتآزر. توضح هذه المقالة طريقة الفائق للتنبؤ بأزواج جزيء صغير التآزري المعروفة بتداخل2 الأسلوب (O2M). O2M يستخدم أنماط من مجموعات البيانات الجينية الكيميائية لتحديد طفرات التي شديدة الحساسية لكل جزيء في زوج تآزري ولكن ليس للجزيئات الأخرى. مختبر براون يستغل هذا الاختلاف النمو قبل أداء شاشة الفائق للجزيئات التي تحول دون نمو المسخ ولكن الخلايا لا البرية من نوع. جزيئات العمل سبق تحديدها في المختبر التآزر مع ميثوبريم المضادات الحيوية والفلوكونازول العقاقير المضادة للفطور باستخدام هذه الاستراتيجية. وهنا الكتاب الحالي طريقة إلى الشاشة لتركيبات التآزري الرواية، الذي يمكن تغييره للعديد من الكائنات الحية الدقيقة.
Introduction
البكتيريا المقاومة للمضادات الحيوية تسبب التهابات أكثر من 2 مليون و 23,000 حالة وفاة سنوياً في الولايات المتحدة وفقا لمركز السيطرة على الأمراض1. وتلزم علاجات جديدة للتغلب على هذه الالتهابات. وتشمل استراتيجيات لتحديد هذه العلاجات الجديدة تطوير أدوية جديدة مضادة للميكروبات أو repurposing الجزيئات الصغيرة التي وافقت على الشروط الأخرى لعلاج العدوى الميكروبية2،،من34. ومع ذلك، يتم اكتشاف الأدوية الجديدة باهظة التكاليف وتستغرق وقتاً طويلاً. Repurposing المخدرات قد لا تحدد الرواية العقاقير أو المخدرات يستهدف5،6. لدينا مختبر يركز على استراتيجية ثالثة المعروفة بالعلاجات المركبة تآزرية. تركيبات التآزري تحدث عندما يكون اثنين من الجزيئات الصغيرة معا فعالية أكبر من تأثير المضافة على حدة بلغت7. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون تركيبات التآزر فعالة ضد مقاومة الممرض إلى واحدة من الجزيئات الصغيرة في زوج بالإضافة إلى وجود أقل آثار خارج الهدف غير مرغوب فيها، مما يجعلها كبيرة محتملة8،9، 10.
أزواج التآزري نادرة، تحدث في 4-10% تقريبا من المخدرات تركيبات11،،من1213. وهكذا، التقنيات التقليدية مثل شاشات العشوائية صعبة وتستغرق وقتاً طويلاً، مع آلاف تركيبات المحتملة من مكتبة صغيرة من الجزيئات مائة. وعلاوة على ذلك، تفاعلات تآزرية عادة لا يمكن التنبؤ من نشاط مركبات14. غير أن المؤلفين وضع نهج الفائق إلى الشاشة لأزواج تآزرية، يسمى التداخل2 الأسلوب (O2M)12. يسمح هذا الأسلوب, الموضحة هنا، لتحديد الهوية أسرع وأكثر كفاءة من هذه الأزواج المتآزر. O2M يتطلب استخدام زوج تآزري معروفة ومجموعة بيانات الكيميائية-علم الوراثة. يتم إنشاء مجموعات البيانات الكيميائية-علم الوراثة عند مكتبة طفرات خروج المغلوب يزرع حضور العديد من الجزيئات الصغيرة المختلفة. إذا كان جزيء واحد في زوج تآزري معروفة الحث نفس النمط الظاهري من متحولة خروج المغلوب خاصة كجزيء التآزري الثانية، أي جزيء الصغيرة الأخرى الذي يتسبب النمط الظاهري من هذا المسخ نفسه ينبغي أيضا التآزر مع كل الأعضاء المعروفة زوج تآزرية. وقد استخدمت هذا الأساس المنطقي في مختبر براون تحديد أزواج المضادات الحيوية تآزري فعال ضد الإشريكيّة القولونية () وأزواج العقاقير المضادة للفطور تآزري فعال ضد الفطريات المسببة للمرض بين المرسلة (جيم المرسلة)11،12. O2M ليست قابلة للتكيف لمسببات الأمراض المختلفة فحسب، ولكن يسمح لفحص مكتبات كبيرة من الجزيئات لتحديد أزواج التآزر بسهولة وسرعة. الفرز مع المسخ الوراثية التي حددتها O2M يسمح لنا بالتحقق من صحة تلك الجزيئات الصغيرة وتوقع للتآزر. وهكذا، اختبار مكتبة جزيء 2,000 بيرويس سيستغرق شهرا، بينما إذا كان هناك فقط 20 الجزيئات في تلك المكتبة وتوقع للتآزر، اختبار للتآزر الآن يستغرق بضعة أيام. O2M لا تتطلب مهارات البرمجة، والمعدات المطلوبة متوفرة في معظم مختبرات أو المرافق الأساسية. بالإضافة إلى الباحثين المهتمين في تركيبات العقاقير، تحليل O2M لمصلحة أي شخص الذين قد أكملت شاشة المخدرات ويريد توسيع يضرب بهم عن طريق تحديد التفاعلات الهامة للمخدرات-المخدرات. أدناه هو بروتوكول لتحديد الجزيئات الصغيرة تآزرية في البكتيريا، فضلا عن التحقق من صحة التفاعلات التآزر المتوقعة في فحوصات معروفة15،16.
Protocol
Representative Results
Discussion
أزواج جزيء صغير التآزر يمكن أن تكون أداة قوية في علاج العدوى الميكروبية، إلا أنهم لم يبلغوا إمكاناتهم الكاملة السريرية نظراً لأزواج التآزري تحديا لتحديد. وتصف هذه الورقة أسلوباً لتحديد أزواج التآزري أسرع بكثير من تركيبات عشوائية بسيطة. باستخدام مجموعات البيانات الكيميائية-علم الوراثة، …
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
بتأييد هذا العمل بمنحه بدء تشغيل من إدارة علم الأمراض، جامعة ولاية يوتا إلى J.C.S.B.
Materials
| Bioscreen C | instrument | Growth Curves USA | |
| Synergy H1 | instrument | BioTek | |
| M9 broth | reagent | Amresco | J863-500G |
| Casamino Acids | reagent | Fisher Scientific | BP1424-500 |
| Glucose | reagent | Sigma | G7021-10KG |
| Nicotinic Acid | reagent | Alfa Aesar | A12683 |
| Thiamine | reagent | Acros Organics | 148991000 |
| CaCl2 Dihydrate | reagent | Fisher | C79-500 |
| MgSO4 Heptahydrate | reagent | Fisher | M63-500 |
| chemical-genetics dataset | dataset | examples include Nichols et al., Cell, 2011, Brown et al, Cell, 2014, and others cited in the text. | |
| trimethoprim (example input drug; any can be used) | reagent | Fisher Scientific | ICN19552701 |
| sulfamethoxazole (example test drug; any can be used) | reagent | Fisher Scientific | ICN15671125 |
Referências
- Michael, C. A., Dominey-Howes, D., Labbate, M. The Antimicrobial Resistance Crisis: Causes, Consequences, and Management. Front Public Health. 2, 145 (2014).
- Butts, A., Krysan, D. J. Antifungal Drug Discovery: Something Old and Something New. PLOS Pathogens. 8 (9), e1002870 (2012).
- Roemer, T., Krysan, D. J. Antifungal Drug Development: Challenges, Unmet Clinical Needs, and New Approaches. Cold Spring Harb Perspect Med. 4 (5), a019703 (2014).
- Oprea, T. I., Mestres, J. Drug Repurposing: Far Beyond New Targets for Old Drugs. AAPS J. 14 (4), 759-763 (2012).
- Scannell, J. W., Blanckley, A., Boldon, H., Warrington, B. Diagnosing the decline in pharmaceutical R&D efficiency. Nat Rev Drug Discov. 11 (3), 191-200 (2012).
- Rangel-Vega, A., Bernstein, L. R., Mandujano-Tinoco, E. A., García-Contreras, S. J., García-Contreras, R. Drug repurposing as an alternative for the treatment of recalcitrant bacterial infections. Front Microbiol. 6, 282 (2015).
- Torella, J. P., Chait, R., Kishony, R. Optimal Drug Synergy in Antimicrobial Treatments. PLoS Comput Biol. 6 (6), e1000796 (2010).
- Cowen, L. E., et al. Harnessing Hsp90 function as a powerful, broadly effective therapeutic strategy for fungal infectious disease. P Natl Acad Sci. 106 (8), 2818-2823 (2009).
- Zuo, G. -. Y., et al. Synergistic Antibacterial and Antibiotic Effects of Bisbenzylisoquinoline Alkaloids on Clinical Isolates of Methicillin-Resistant Staphylococcus Aureus (MRSA). Molecules. 16 (12), 9819 (2011).
- Jia, J., et al. Mechanisms of drug combinations: interaction and network perspectives. Nat Rev Drug Discov. 8 (2), 111-128 (2009).
- Wambaugh, M. A., Shakya, V. P. S., Lewis, A. J., Mulvey, M. A., Brown, J. C. S. High-throughput identification and rational design of synergistic small-molecule pairs for combating and bypassing antibiotic resistance. PLOS Biol. 15 (6), e2001644 (2017).
- Brown, J. C. S., et al. Unraveling the biology of a fungal meningitis pathogen using chemical genetics. Cell. 159 (5), 1168-1187 (2014).
- Cokol, M., et al. Systematic exploration of synergistic drug pairs. Mol Syst Biol. 7, 544-544 (2011).
- Borisy, A. A., et al. Systematic discovery of multicomponent therapeutics. Proc Natl Acad Sci USA. 100 (13), 7977-7982 (2003).
- Tang, J., Wennerberg, K., Aittokallio, T. What is synergy? The Saariselkä agreement revisited. Front Pharmacol. 6, 181 (2015).
- Hsieh, M. H., Yu, C. M., Yu, V. L., Chow, J. W. Synergy assessed by checkerboard. A critical analysis. Diagn Microbiol Infect Dis. 16 (4), 343-349 (1993).
- Nichols, R. J., et al. Phenotypic Landscape of a Bacterial Cell. Cell. 144 (1), 143-156 (2011).
- Chandrasekaran, S., et al. Chemogenomics and orthology-based design of antibiotic combination therapies. Mol Syst Biol. 12 (5), (2016).
- Pradhan, A., et al. Chemogenomic profiling of Plasmodium falciparum as a tool to aid antimalarial drug discovery. Sci Rep. 5, 15930 (2015).
- Pethe, K., et al. A chemical genetic screen in Mycobacterium tuberculosis identifies carbon-source-dependent growth inhibitors devoid of in vivo efficacy. Nat Commun. 1 (5), 1-8 (2010).
- Diezmann, S., Michaut, M., Shapiro, R. S., Bader, G. D., Cowen, L. E. Mapping the Hsp90 Genetic Interaction Network in Candida albicans Reveals Environmental Contingency and Rewired Circuitry. PLoS Genetics. 8 (3), e1002562 (2012).
- Robbins, N., et al. An Antifungal Combination Matrix Identifies a Rich Pool of Adjuvant Molecules that Enhance Drug Activity Against Diverse Fungal Pathogens. Cell reports. 13 (7), 1481-1492 (2015).
- Wildenhain, J., et al. Prediction of Synergism from Chemical-Genetic Interactions by Machine Learning. Cell Syst. 1 (6), 383-395 (2015).
- Spitzer, M., et al. Cross-species discovery of syncretic drug combinations that potentiate the antifungal fluconazole. Mol Syst Biol. 7, 499-499 (2011).
