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BMC Medicine 20권, 기사 번호: 292(2022) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

콜레스테롤 대사는 항종양제 개발의 일반적인 경로이지만, 임상적으로 사용할 수 있는 구체적인 표적이나 약물은 없습니다. 이에 우리는 간세포암종에서 sterol O-acyltransferase 1(SOAT1)에 대한 이전 연구를 바탕으로 간세포암종의 정확한 치료를 위한 효과적인 표적 약물을 스크리닝하고, 콜레스테롤 대사의 관점에서 콜레스테롤 조절과 간의 관계를 규명하고자 했습니다. 종양 형성 및 발달.

본 연구에서는 표적 단백질 약물 스크리닝을 위한 가상스크리닝 통합 친화성 스크리닝 기술을 개발하였다. 약물 활성 검증을 위해 일련의 시험관 내 및 생체 내 실험이 사용되었습니다. 항종양 메커니즘을 탐색하기 위해 다중 오믹스 분석 및 유세포 분석이 사용되었습니다. 환자의 생존 추적 정보와 결합된 프로테옴과 전사체의 비교 분석은 스크리닝된 약물의 임상 치료 가능성을 보여줍니다.

우리는 SOAT1과 최적의 결합을 보이는 nilotinib, ABT-737 및 evacetrapib의 세 가지 화합물을 스크리닝했습니다. 특히, 닐로티닙은 SOAT1 단백질에 대해 높은 친화성을 나타내었고 시험관 내 및 생체 내 모두에서 종양 활동을 유의하게 억제했습니다. 다중 오믹스 분석 및 유세포 분석 결과, SOAT1 표적 화합물이 종양의 콜레스테롤 대사를 재프로그램화하고 CD8+ T 세포 및 호중구를 강화하여 종양 성장을 억제하는 것으로 나타났습니다.

종합하면, 우리는 몇 가지 고친화도 SOAT1 리간드를 보고하고 간암의 정밀 치료에서 임상적 잠재력을 입증했으며 SOAT1 표적화 화합물의 잠재적인 항종양 메커니즘도 밝혀냈습니다.

동료 검토 보고서

이전 연구에서는 종양 형성 및 발달 중에 종양 콜레스테롤 대사의 재프로그래밍이 발생한다는 사실을 발견했습니다[1, 2]. 종양의 콜레스테롤 대사의 특징에는 콜레스테롤 합성 및 흡수의 상향 조절과 콜레스테롤 에스테르 및 산화 콜레스테롤과 같은 다양한 콜레스테롤 유도체의 축적이 포함됩니다. 그러나 종양에서 콜레스테롤 대사의 재프로그램화에는 합성, 흡수, 에스테르화, 유출 및 전환을 포함한 많은 과정이 포함됩니다. 따라서 종양 형성과 잠재적인 치료 약물 개발에서 이러한 과정의 역할을 밝히는 것은 어려운 일이었습니다.

최근의 많은 임상 및 전임상 연구에서는 종양 세포와 면역 세포의 콜레스테롤 대사를 표적으로 삼는 것이 종양을 치료하는 확실한 방법인 것으로 나타났습니다[4]. 기존 목표에는 콜레스테롤 합성 및 수송 경로의 주요 효소뿐만 아니라 콜레스테롤 대사와 관련된 주요 전사 인자가 포함됩니다. 예를 들어, 스타틴은 콜레스테롤 합성 신호 전달 경로에서 주요 속도 제한 효소인 3-하이드록시-3-메틸글루타릴-조효소 A 환원효소(HMGCR)의 활성을 억제하여 항암 효과를 발휘하며[5], 이트라코나졸은 스테롤-3-메틸글루타릴-조효소 A 환원효소에 직접 결합합니다. NPC 세포내 콜레스테롤 운반체 1(NPC1)의 민감한 도메인을 차단하여 종양 성장과 혈관신생을 감소시킵니다[6]. 이 밖에도 LXR-623, GW3965, 간 X 수용체(LXR)에 대한 기타 소분자 억제제 등도 현재 항종양제로 연구되고 있다[7].

새로운 콜레스테롤 관련 약물 표적의 발견은 종양 치료를 위한 세포내 콜레스테롤 항상성을 표적으로 하는 약물 개발을 가속화할 것으로 기대된다. SOAT1 단백질은 과도한 세포내 콜레스테롤을 콜레스테롤 에스테르로 전환하여 지질 방울에 저장할 수 있습니다. SOAT1의 녹다운 또는 억제는 종양 세포의 콜레스테롤 항상성[8, 9] 및 종양 미세 환경의 면역 상태를 조절하여 다양한 종양을 억제할 수 있습니다[10, 11]. 우리는 이전에 SOAT1이 예후가 좋지 않은 HCC 환자를 계층화하고 이 하위 유형의 환자 치료를 위한 약물 표적으로 사용할 수 있다는 것을 발견했습니다. SOAT1을 표적으로 하는 억제제는 시험관 내 및 생체 내 모두에서 최적의 항종양 효과를 발휘하는 것으로 나타났습니다. 그러나 알려진 SOAT1 억제제는 소수(아바시미브, 네바니미브, CI-976만 보고됨)에 불과해 약물 개발 전망이 크게 제한됩니다.

95%) can be divided and stored at − 80 ℃ for future use./p> 10 (orange histogram), including three positive controls (red star), 16 compounds that did not bind to the protein (black histogram), and 7 other compounds had signal errors (gray histogram). f The KD value of the screened ligands was calculated by SPR/p> 95%, and the correlation coefficient of all samples was > 85% (Figure S3b). In total, 3960 proteins were quantified from 7307 identified proteins (Figure S3c, full of proteome data shown in separate additional file 3). After correcting for multiple testing by setting the P value at 0.01, false discovery rate (FDR) at 0.05, and fold change > 2, 226 differential proteins (180 downregulated and 48 upregulated) were simultaneously dysregulated in the proteome of two compounds targeting SOAT1 (Fig. 3a and Figure S3d). Then, we submitted all differentially expressed proteins to Gene Ontology (GO) enrichment and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway annotation. GO and KEGG analyses showed that the dysregulated proteins were related to steroid metabolic processes or cholesterol metabolic processes, and the corresponding molecular functions were also closely related to sterol transporter activity, lipid transfer activity, cholesterol binding, and cholesterol transfer activity (Fig. 3b). These results indicated that the most dysregulated proteins were generally related to cholesterol metabolism. Further research on cholesterol metabolism signaling pathway proteins found 29 cholesterol metabolism–related proteins significantly altered after treatment with SOAT1-targeting compounds (Table S2). Classification and analysis of these differential proteins showed that most of the cholesterol synthesis–related proteins in the cholesterol metabolism signaling pathway, such as phosphomevalonate kinase(PMVK), lanosterol 14-alpha demethylase(CYP51A1), 7-dehydrocholesterol reductase(DHCR7), lanosterol synthase(LSS), and squalene monooxygenase(SQLE), were significantly downregulated. Additionally, cholesterol transport and esterification–related proteins, including NPC1, SOAT1, phospholipid transfer protein (PLTP), and neutral cholesterol ester hydrolase 1(NCEH1), were also significantly downregulated. In contrast, cholesterol conversion–related proteins, such as sterol 26-hydroxylase (CYP27A1), steroid 17-alpha-hydroxylase/17,20 lyase (CYP17A), aldo–keto reductase family 1 member (D1AKR1D1), and translocator protein (TSPO), were significantly upregulated (Fig. 3c). Cholesterol synthesis, esterification, transportation (including uptake and efflux), and conversion are the main biological processes that maintain the stability of cholesterol metabolism [23]. Numerous previous clinical and preclinical studies have shown that successful treatment of tumors can be achieved by interfering with the cholesterol metabolism of tumor cells and immune cells [24]. Our proteomics analysis showed that compounds targeting SOAT1 not only block the production of cholesterol esters, but also inhibit the synthesis and uptake of cholesterol and advance the conversion of cholesterol to bile acids. Thus, SOAT1-targeting compounds systematically restored the cholesterol metabolism in tumor cells (Fig. 3d)./p> 2410 differential metabolites (239 downregulated and 171 upregulated) were detected in the metabolome of nevanimibe and nilotinib (Fig. 4a and Figure S4d). To more accurately identify differential changes in metabolites associated with cholesterol metabolism pathways, we further performed targeted metabolome analysis using metabolite standards. As a result, we found that 26 cholesterol metabolism pathway metabolites changed after administration (Table S3). Heat map cluster analysis showed that hydroxysterol, bile acid, and sterol hormone compounds were significantly upregulated, while pre-sterol and cholesterol ester were significantly downregulated (Fig. 4b). Specifically, hydroxysterol, bile acids, and steroid hormone metabolites, such as 20-α, 22-β-dihydroxycholesterol, 24-hydroxycholesterol, lithocholic acid, and pregnenolone, were significantly increased, while pre-sterol and cholesterol ester metabolites, such as lanosterol, 4,4-dimethyl-5-α-cholesta-8, 14-demethyllanosterol, 18:0 cholesterol ester, and 20:0 cholesterol ester were significantly reduced (Fig. 4c). These results further confirmed that compounds targeting SOAT1 can inhibit cholesterol synthesis, esterification, and transport, and promoted cholesterol conversion./p>

0.9; range, 0.85–1). (c) Coverage of identified and quantified proteins. In total, 3,960 proteins were quantified from 7,307 identified proteins. (d) UpSet Venn diagram of each pairwise comparison. 226 differential proteins (180 downregulated and 48 upregulated) were simultaneously dysregulated in the proteome of nevanimibe and nilotinib (n=3, p<0.01). Figure S4. Metabolome sample preparation and data analysis. (a) Workflow of metabolome sample preparation and data collection. (b) Scatter plots and Pearson correlation coefficients for replicate metabolome profiling of two SOAT1-targeted compounds (nevanimibe and nilotinib). The x- and y-axes represent the metabolome intensities in each pairwise comparison. Notably, repeat experiments with the same samples have good reproducibility, with a high level of correlation (average > 0.9; range, 0.85–1). (c) Coverage of detected mass spectral peaks and quantitative and qualitative mass spectral. Overall, 1890 compounds were quantified from 19,671 identified MS/MS spectra, and 662 metabolites were classified. (d) UpSet Venn diagram of each pairwise comparison. 410 differential metabolites (239 downregulated and 171 upregulated) were detected in the metabolome of nevanimibe and nilotinib (n=6, p<0.01). Figure S5. The relationship between drug-regulated cholesterol dysregulation proteins and the survival of liver cancer patients. Figure S6. Schematic of multicolor flow cytometry analysis. (a) Schematic diagram of a xenograft model derived from Hepa1-6 cells transplanted into C57BL/6 mice. (b) Multicolor flow cytometry analysis of cell-derived xenograft models. (c) Histogram overlays show changes in expression profiles between samples. The table shows the groups and cell counts. (d) Fluorescence correlation analysis heat map of each color. The cells labeled with each fluorescent antibody are clearly distinguished, indicating that the analysis system is robust. Table S1. Four software molecar docking screenings yielded 62 potential compounds. Table S2. 29 cholesterol metabolism signal pathway proteins changed after administration. Table S3. Targeting identified 26 cholesterol metabolism signaling pathway metabolites changed after administration./p>