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    La piattaforma ad alto rendimento consente la mappatura dell'attività di bersagli di farmaci antitumorali emergenti

    Una lisina metiltransferasi attaccata a un substrato. La porzione illuminata raffigura un gruppo metilico aggiunto dalla metiltransferasi. Credito:Dr. Bradley Dickson/Rothbart Laboratory presso Van Andel Research Institute

    Una nuova potente piattaforma biochimica sta alimentando lo studio di una famiglia di enzimi che sono bersagli promettenti per il trattamento del cancro.

    Pubblicato oggi in Progressi scientifici , il nuovo metodo fornisce una visione ad alta risoluzione di come questi enzimi, chiamate lisina metiltransferasi, marcare selettivamente le proteine ​​con tag chimici che ne alterano la funzione. A causa del loro ruolo centrale in tutti gli aspetti della salute e della malattia, le proteine ​​e le molecole che le modificano e interagiscono con esse sono spesso bersagli per lo sviluppo terapeutico.

    La piattaforma è stata sviluppata da Scott Rothbart del Van Andel Research Institute, dottorato di ricerca, in collaborazione con EpiCypher, Inc.

    "Questa tecnologia ci aiuta a determinare le reti di interazione proteica per questa famiglia di enzimi poco studiata basata sull'etichettatura chimica, " ha detto Rothbart. "Diversi inibitori di questi enzimi sono attualmente in fase di sviluppo clinico per la terapia del cancro. Definire lo spettro della loro attività è fondamentale per comprendere esattamente come funzionano questi farmaci e per selezionare biomarcatori affidabili per monitorare la loro attività nei pazienti".

    Gli esseri umani hanno circa 20, 000 geni che contengono le istruzioni per produrre proteine, i cavalli di battaglia molecolari responsabili di ogni processo nel corpo umano, dall'aiuto nella digestione del cibo alla gestione della comunicazione tra le cellule.

    Una volta che una proteina è costruita, la sua funzione è spesso modificata dall'aggiunta di piccole etichette chimiche, che istruiscono le proteine ​​dove andare nella cellula e quando svolgere il loro lavoro. Esistono più di 100 tipi diversi di questi tag, compresa l'aggiunta di gruppi metilici all'amminoacido lisina.

    Usando la loro nuova tecnica, il team ha scoperto che molte più proteine ​​possono essere etichettate dalla metilazione della lisina di quanto si pensasse in precedenza.

    "Il nostro studio suggerisce che ciò che attualmente sappiamo sulla metilazione della lisina è solo la punta dell'iceberg, " ha detto Evan Cornet, dottorato di ricerca, il primo autore dello studio e un borsista post-dottorato nel laboratorio di Rothbart presso l'Istituto. "Il metodo che abbiamo sviluppato ci consentirà di identificare nuovi bersagli attraverso l'intero set di lisina metiltransferasi nell'uomo e, così facendo, aiuta noi e altri a determinare quali tumori e altre malattie potrebbero trarre beneficio da trattamenti mirati a questa classe di enzimi".

    Questa tecnologia è l'ultimo progresso derivante da una collaborazione tra il laboratorio di Rothbart e EpiCypher. Il loro lavoro è stato sostenuto da diversi premi SBIR (Small Business Innovation Research) del National Institutes of Health (NIH). Comunemente noto come America's Seed Fund, SBIR fornisce borse di ricerca finanziate dal governo federale alle piccole imprese nel tentativo di investire nella scoperta guidata dagli americani. Il programma SBIR sostiene le piccole imprese nel settore delle biotecnologie, con un focus su strategie che hanno un alto potenziale di impatto significativo e commercializzazione di successo in campo medico. SBIR concede sovvenzioni a favore di un aumento delle partnership accademica-industriale per colmare il divario tra la scienza di base e i progressi clinici, e sono importanti stimolatori di innovazione tecnologica.

    "La bellezza di questa tecnologia è la sua semplicità e produttività, che è sbalorditivo rispetto agli attuali approcci basati sulla spettrometria di massa, " disse Martis Cowles, dottorato di ricerca, Chief Business Officer di EpiCypher e coautore dello studio. "Siamo entusiasti di utilizzare questa tecnologia per aiutare gli sviluppatori di farmaci a identificare nuovi bersagli terapeutici e persino a identificare substrati target ottimali per lo screening degli inibitori ad alto rendimento".


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