Abstract
De anti-proliferative aktiviteter av alle tjuefem målrettede kinase inhibitor legemidler som er i klinisk bruk ble målt i to store analyse paneler: (1) et panel av spredningsanalyser av førtifire menneske kreft cellelinjer fra diverse svulstvev opprinnelse; og (2) et panel av mer enn 300 kinase-enzym-aktivitetsanalyser. Denne studien gir en head-on sammenligning av alle kinase inhibitor legemidler i bruk (status november 2013), og for seks av disse stoffene, den første kinome profilering data i det offentlige rom. Korrelasjon av narkotikavirksomhet med kreft genmutasjoner avdekket nye stoffet følsomhet markører, noe som tyder på at kreft er avhengige av mutant
CTNNB1
vil svare på trametinib og andre MEK-hemmere, og kreft avhengig av
SMAD4
til lite molekyl EGFR-hemmer narkotika. Sammenligning av mobilnettet rettet mot efficacies avslører de mest målrettede hemmere for EGFR, ABL1 og BRAF (V600E) -driven cellevekst, og viser at de beste målrettede midler kombinerer høy biokjemiske styrke med god selektivitet. For ABL1 hemmere, vi beregnings utlede optimalisert kinase profiler til bruk i neste generasjon av narkotika. Vår studie viser kraften i å kombinere biokjemiske og cellulære profilering data i evalueringen av kinase inhibitor narkotika handling
Citation. Uitdehaag JCM, de Roos JADM, van Doornmalen AM, Prinsen MBW, de Man J, Tanizawa Y, et al. (2014) Sammenligning av Kreft Gene målretting og biokjemiske selektivitet av alle målrettede kinase hemmere Godkjent for klinisk bruk. PLoS ONE 9 (3): e92146. doi: 10,1371 /journal.pone.0092146
Redaktør: Yiqun G. Shellman, University of Colorado, School of Medicine, USA
mottatt: 19 desember 2013; Godkjent: 17 februar 2014; Publisert: 20 mars 2014
Copyright: © 2014 Uitdehaag et al. Dette er en åpen-tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Finansiering:. Dette arbeidet ble støttet av et stipend fra Innovasjon kontor (Agentschap NL) av Ministry of Economic Affairs i Nederland (INT 111 039). Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser. RB og GZ er grunnleggerne og aksjonærene i Nederland Translasjonell Research Center B.V. (NTRC). KY er grunnlegger av Carna biovitenskap, Inc. (Carna). KY og YK er aksjonærer i Carna. Den beskrevne kreftcellelinje profilering tilbys som en kommersiell tjeneste ved NTRC under merkenavnet Oncolines. Den beskrevne biokjemiske kinase profilering tilbys som en kommersiell tjeneste ved Carna under merkenavnet QuickScout. Dette endrer ikke forfatternes tilslutning til PLoS ONE politikk på deling av data og materialer.
Innledning
Målrettet behandling i betydelig grad øke effektiviteten i kreftbehandling. De bringer stor nytte for pasienter fordi de bedre overlevelse med mye mindre bivirkninger enn tradisjonelle cytotoksiske behandlinger. Små molekyl hemmere av proteinkinaser er et godt eksempel på hvor vellykket målrettet terapi. Det er for tiden (november 2013) tjuefem kinase inhibitor legemidler godkjent for klinisk bruk, alle unntatt to for kreft (Tabell 1 og figur 1). I 2012 proteinkinaser var den mest vellykkede mål klasse basert på antall godkjente nye medisiner av det amerikanske Food and Drug Administration (FDA), og denne trenden fortsatte i 2013 [1]. Imidlertid, gitt den høye slitasje av legemiddelkandidater, de begrensede overlevelse fordelene av første generasjon terapier, problemet med legemiddelresistens og det faktum at målrettet terapi bare er til nytte for en liten brøkdel av kreftpasienter, er det behov for nye og forbedrede målrettede kinase hemmere.
Alle er kinase hemmere som ble godkjent for klinisk bruk i november 2013.
avgjørende for utviklingen av målrettet terapi er muligheten til å par narkotika som reaksjon på en genetisk markør, slik som mutasjon, translokasjon eller overekspresjon av en kreft-genet [2]. Til tross for at det er mer enn 500 kinaser kodet av det menneskelige genom, dagens godkjente kinase inhibitor legemidler virker primært gjennom bare ca ti forskjellige mål (tabell 1 og tabell S1). De fleste kinase hemmere for onkologi virker ved å hemme tumorcellevekst, angiogenese, eller begge deler [3]. Drug følsomhet biomarkører er derfor nødvendig for å støtte utviklingen av nye og mer målrettede behandlingsformer og til å utvide nytten av markeds anti-kreft terapier.
For å bedre forutsi pasientens responder populasjoner på et tidlig stadium i utvikling av legemidler, og for bedre å forstå kinase narkotika handling, har vi etablert en kreftcellelinje panel på førti-fire cellelinjer som er avledet fra et bredt mangfold av humane tumorer (Figur 2A). Kreft genmutasjoner som driver kreft fenotype av de fleste cellelinjer har blitt karakterisert i den kosmiske cellelinjer (CCL) prosjektet [4]. Vår panel inneholder representanter for alle kjente onkogener og tumordempere, som i en stor celle panel summere opp til mer enn 90% av alle dokumenterte genetiske endringer (tabell S2) [4]. Tjuetre av disse hyppige genetiske endringer forekommer i minst to cellelinjer (figur 2B og Tabell S3)
A:. Tissue opprinnelse av cellelinjer i Oncolines panelet. B:. Frekvens av kreft genet endringer i cellen panel,
, dvs.
, mutasjoner, trans og kopinummer endringer i den kosmiske cellelinje prosjektet [4]. C: Hierarkisk clustering av profilering data for markeds kinase inhibitor legemidler i 44-cellelinje panel. Uskalert
10logIC
50-tallet ble brukt. Doxorubicin_123 er en tredobbel profilering for kontroll. Non-kinase hemmere er farget rød. D:. Kinase hemmere har en større selektivitet i cellen panel enn klassiske cytostatika (5-fluorouracil, cisplatin, vinkristin, doksorubicin, etoposid, docetaxel og bortezomib)
Nyere studier har vist at cellelinje paneler kan anvendes for å identifisere nye markører for medikamentsensitivitet ved kobling av medikament respons på tilstedeværelsen av kreft genmutasjoner [4] – [7]. Disse studiene har brukt cellepaneler med opptil 400-1000 cellelinjer, for å oppdage nye sensitiviteter knyttet til sjeldne genetiske varianter. Imidlertid er slike paneler er upraktiske for vanlig bruk [8]. Mindre paneler er eksperimentelt mer tilgjengelig og kan også gi nyttige data, som er vist i de seksti cellelinje panelet til National Cancer Institute (NCI60), der siden 1990-tallet mer enn 300.000 forbindelser har blitt karakterisert [9], og førtifem cellelinje panel av den japanske forskningsstiftelsen [10].
for å sammenligne anti-proliferative aktiviteter av alle kinase inhibitor legemidler som er godkjent for klinisk bruk, vi har profilert dem i vår førtifire cellelinje panel. Vi korrelert narkotikavirksomhet til kreft genmutasjoner og identifisert nye stoffet følsomhets markører for MEK og EGFR-hemmere. I tillegg ble celle paneldata brukes til å kvantitativt sammenligne den relative rettet mot effekten av narkotika designet for å hemme den samme kinase.
For ytterligere å studere biokjemiske opprinnelsen til ulike effekter i mobilnettet målretting vi profilert alle kinase inhibitor legemidler på en panel av enzymaktivitetsanalyser av mer enn 300 villtype og mutant kinaser [11]. Mens omfattende biokjemiske selektivitet data er tilgjengelig for mange kinase hemmere [12] – [14], gir dette den første omfattende profiler av de godkjente legemidler cabozantinib [15], dabrafenib [16], ponatinib [17], regorafenib [18], trametinib [19] og vemurafenib [20] (tabell 1). Kombinasjon av de cellulære og biokjemiske datasett avslører at biokjemiske styrke og selektivitet er uavhengige bidragsytere til effektiv målretting av genetiske sjåfører i tumorceller. I tillegg kan spesifikke off-target aktiviteter bidra positivt til målretting, som vi viser for ABL1 hemmere av beregnings knytte kinome profiler til mobilnettet målretting. Vår studie viser at celle panel profilering i kombinasjon med biokjemisk panel profilering er et kraftig verktøy i å finne nye bruksområder for eksisterende hemmere, og utformingen av optimalt målrettede hemmere.
Resultater
Sammensetning og validering av celle~~POS=TRUNC panel~~POS=HEADCOMP
Et panel av førtifire humane kreftcellelinjer ble satt sammen fra American Type Culture Collection (ATCC). Cellelinjene ble valgt for å representere både et bredt spekter av forskjellige vev tumortyper (figur 2A) og mange forskjellige genetiske endringer i onkogener og tumorsuppressorgener (figur 2B). Offentlig DNA sekvensinformasjon fra CCL prosjektet [4] og Kreftcellelinje Encyclopedia (CCLE) [5] ble brukt til å velge cellelinjene. For alle cellelinjer, utviklet vi sprednings analyser ved hjelp av måling av intracellulær ATP innhold som en indirekte avlesning av celle nummer. Sammenlignet med andre celle paneler, har panelet (Oncolines) økt genetisk diversitet (figur S1), og testkonsentrasjonene spenner over et bredere spekter: ni punkter fra 32 pM til 3,2 nM. Vi gjorde ikke anslå sammensatte aktiviteter ved ekstrapolering utenfor testing serien, som ble utført i en annen studie [4]. I stedet for å sikre at alle IC
50-tallet falt innenfor testområde, ble det utvidet til subnanomolar konsentrasjoner i tilfelle av meget potente forbindelser. For å bevare cellelinje egenskaper, ble cellelinjer dyrket i media anbefalt av de opprinnelige undersøkere som avsettes cellelinjer, og ved ATCC. Alle celler brukt var innen ni passasjer fra den opprinnelige ATCC hette
Nøyaktigheten av cellulær respons data er å få økt oppmerksomhet [21] -. [23]. Ved å følge en standardisert arbeidsflyt og implementere strenge kvalitetskriterier, oppnådde vi en maksimal IC
50 forskyvning av en faktor to og et standardavvik på 0,07 på
10logIC
50 verdier (en faktor på 1,17), basert på flere uavhengige målinger av de samme forbindelser på tvers av panelet (fig S2). For å benchmark denne verdien, undersøkte vi reproduserbarhet i offentlige datasett. Til tross for generell enighet om at offentlige datasett sammensatte profilering eksperimenter er av høy verdi til medisiner samfunnet, informasjon om reproduserbarhet av data er sparsom. For NCI60 panelet ble observert en maksimal variasjon på IC
50 av en faktor 11 når den samme forbindelsen ble målt på to forskjellige anledninger (Figur S2C) Videre, i en fersk analyse av chEMBL data [21], da to grupper i ulike laboratorier målt det samme konstant, et standardavvik på 0,8 i
10logIC
50-tallet ble funnet. Dette betyr en faktor på 10
0,8 = 6 som standardavviket i IC
50s. Vi konkluderer derfor med at vår cellelinje profilering data er reproduserbar.
For å avgjøre om panelet er tilstrekkelig størrelse, utførte vi en maktanalyse. Avhengig av antall av cellelinjer som bærer en spesifikk kreft genmutasjon, en IC
50 forskyvning på 2 til 10 ganger mellom respondere og ikke-respondere er statistisk signifikant (Tabell S4). Disse grensene faller godt innenfor reaksjoner vanligvis observert [4], og derfor en 44-cellelinje panel er tilstrekkelig stor til å utføre narkotika responder analyser.
Profilering of Clinical kinase hemmere i Cell Panel
i en sammenlignende stoff sensitivitetsanalyse, profilert vi alle tjuefem kinase hemmere i klinisk bruk på alle fire og førti cellelinjer, sammen med seks klassiske cytostatika og proteasominhibitor bortezomib (figur 2C, tabell S5). Alle kinase inhibitor legemidler som er godkjent for onkologi viste anti-proliferativ aktivitet på i det minste noen av cellelinjene. Bare tofacitinib og fasudil, de to stoffene som er godkjent for ikke-kreftindikasjoner (tabell 1), viste ingen eller svært dårlig hemmende aktivitet.
Clustering av alle celleproliferasjonsprosesser data (figur 2C) bekreftet at cytostatika har forholdsvis undiscriminatory aktivitet mot alle cellelinjer. Profilen på proteasominhibitor bortezomib ligner den av cytotoksiske midler, og illustrerer at hemming av et veldefinert target ikke resulterer i en målrettet terapi når målet utfører en generell fysiologisk funksjon. Av alle cellelinjer, SHP-77 var den minst følsomme for doxorubicin, cisplatin, docetaxel, etoposid, vinkristin og bortezomib (figur 2C), som sammenfaller med dets ekspresjon av flere multi-drug-resistensmekanismer [24]. HCT-15 og DLD-1 er forskjellig i karyotype, men stammer fra samme pasient [25]. Konsekvent, profiler av de to cellelinjene klynge sammen. SW-620 SW-480 og også stammer fra den samme pasient, men ikke virker sammen, først og fremst fordi SW-620, som er avledet fra et metastase, er i det vesentlige mer følsom for MEK-inhibitor trametinib (figur 2C).
Clear målrettede virkninger er vist ved kinase inhibitor legemidler, som mange hemme proliferasjonen av bare noen få cellelinjer. Hvilke linjer er avhengig av deres virkningsmekanisme. For eksempel hemmere EGFR lapatinib, erlotinib og gefitinib klynge sammen fordi de inhiberer den samme undergruppe av cellelinjer, særlig AU-565, Fadu, CAL 27 og C-33A, som stammer fra en rekke vev og har den felles egenskap at de overuttrykker
EGFR plakater (tabell S3). Den ABL1 inhibitorer imatinib og nilotinib klynge sammen fordi de selektivt hemmer cellelinjene A-204 og K-562 som er avhengig av ABL1 for vekst (figur 2C). Men andre kinase stoffer hemme veksten av flere cellelinjer, slik axitinib, ponatinib, bosutinib, sunitinib og crizotinib, som danner grupper i kartet varme (figur 2C), hemmere av mTOR temsirolimus og everolimus, og MEK-inhibitor trametinib (figur 2C). For ytterligere å analysere celle selektiviteten av kinase-inhibitorer, sammenlignet vi mest potente cellulære IC
50 av en forbindelse, som et mål for spesifikk cellulær aktivitet, sammen med den gjennomsnittlige IC
50 i den fullstendige panel, som et mål generell mobilnettet toksisitet. Klassiske cytotoksiske terapier og bortezomib viser en 10-fold forskjell mellom gjennomsnittlig IC
50 i cellen panelet og den mest potente IC
50 (figur 2D). I kontrast til de fleste kinaseinhibitorer viste en 100-ganger forskjell, og dasatinib enda en mer enn 1000-gangers forskjell (figur 2D), og dette demonstrerer at kinaseinhibitorer faktisk oppnår en forbedret selektivitet vindu i forhold til klassiske kjemoterapeutiske midler.
Biokjemisk Profilering of Clinical kinase hemmere
for å relatere anti-proliferativ aktivitet av kinase inhibitor legemidler til hemming av spesifikke kinase mål, ble alle forbindelser profilert på en enkel konsentrasjon på et panel av mer enn 300 biokjemiske kinase analyser (figur 3A, tabell S6) [11]. I tillegg til de viktigste målene, ble IC
50 Verdier beregnet (tabell 1). For vemurafenib, dabrafenib, trametinib, regorafenib og cabozantinib, er dette den første store kinome profil i det offentlige rom. En sammenligning av de godkjente RAF-hemmere vemurafenib og dabrafenib viser at dabrafenib er mye mer potent enn vemurafenib på villtype BRAF og mutant BRAF (V600E). Dabrafenib hemmer også vesentlig mer kinaser (Tabell 1, figur 3A). Den første profilen til trametinib viser at, ettersom de fleste MEK-inhibitorer [26], er det utsøkt selektiv (figur 3A). Regorafenib er en strukturell analog av sorafenib og viser en lignende biokjemiske profil (figur 3A). Regorafenib har blitt klassifisert som mer potent [18]. Men dataene viser at dette er sant for sin hemming av VEGFR2, et mål av angiogene narkotika, men ikke for PDGFRα, et mål i mage-tarm stromal tumor, en indikasjon som regorafenib er godkjent også (tabell 1). Biokjemisk hemming av Tie2, en annen reseptor involvert i angiogenese, var mindreårig, i samsvar med en tidligere rapport (tabell S6) [18]. I stedet har regorafenib betydelig tilleggs inhiberende aktivitet på flere onkogene kinaser, inkludert Efrin reseptorer og p70S6K, som kan bidra til dens differensial kliniske profil [27]. Cabozantinib har blitt karakterisert som en kombinert VEGFR2, MET og RET-inhibitor, og er en av de mest potente VEGFR2-inhibitorer (tabell 1). Den er godkjent for bruk i medullær skjoldbruskkjertelen carcinoma, i samsvar med sin potent hemming av RET [28]. Dette er imidlertid ikke en særpreger cabozantinib, som alle vekstfaktor-reseptor-kinase-inhibitorer, og mange ABL1 inhibitorer er potente RET-inhibitorer (tabell S6). Cabozantinib aktivitet på MET, en annen viktig stoff mål [29], er mye mer spesielle, som crizotinib er i dag den eneste annen godkjent stoff som hemmer dette kinase
A:. Hierarkisk clustering av hemmende profiler av alle kinase narkotika i et panel av mer enn 300 biokjemiske kinasebestemmelser (% -inhibition ved 1 uM inhibitorkonsentrasjon). Trametinib, everolimus og temsirolimus viser bare mindre hemming, som mTOR og MEK kinase analysene ikke er inkludert i panelet. B: Potente biokjemiske IC
50-tallet på det biologiske målet korrelerer med mer potent cellular IC
50s. C: Biokjemisk selektivitet fører til en mer selektiv reaksjon i cellen panelet. Biokjemisk selektiviteten ble kvantifisert ved selektivitet entropien [33] og selektiviteten for målretting cellevekst ble uttrykt ved den gjennomsnittlige IC
50 i cellen panelet. Non-onkologi narkotika fasudil og tofacitinib ble slettet fra analysen på grunn av mangel på respons. Åpne sirkler: mTOR og MEK-hemmere everolimus, temsirolimus og trametinib henholdsvis
De biokjemiske profiler av alle tjuefem kinase legemidler i samme analyse panel tillate oss å studere hvordan biokjemiske styrke og selektivitet innflytelse. generell mobil målretting. Dette er viktig, som i kinase-feltet, selektivitet av nye medikamentkandidater er en mye diskutert problemet [30] – [32]. Forbedret biokjemiske styrke korrelerer med forbedrede cellulære IC
50-tallet, og styrken i denne sammenheng er målet avhengig (figur 3B). For å overvåke biokjemiske selektivitet, samlet vi kinome profilene ved å beregne selektiviteten entropi (tabell 1) [33]. Jo lavere denne verdi er, jo mer selektiv en forbindelse. En lavere biokjemisk selektivitet entropi forventes å resultere i mindre generell mobilnettet toksisitet som bestemmes av gjennomsnittlig cellepanel IC
50, og dette er faktisk tilfelle for mange hemmere (Figur 3C). Axitinib, ponatinib, bosutinib, sunitinib og crizotinib har en høy entropi (tabell 1) og viser bred cellulær aktivitet (figur 3C). Den cellulære toksisitet av EGFR, ABL1 og BRAF (V600E) hemmere øker også med økende selektivitet (Figur 3C). Unntakene er de mTOR og MEK-hemmere som er biokjemisk svært selektive hemmere (tabell 1, figur 3A) men hemmer spredning av mange celler. Dette bekrefter at MEK og mTOR drive spredning av mange cellelinjer, og illustrerer at selektiviteten av en cellulær respons avhenger også av det biologiske målet.
genetiske markører av Drug Sensitivity
For å utforske biologien som ligger under de cellulære responser, undersøkte vi de genetiske faktorer som bestemmer svar på tjuefem kinase inhibitor legemidler på en objektiv måte. Vi korrelert eventuelle forskjeller i IC
50 av Anova analyse med mutasjoner, trans, mRNA overekspresjon og DNA kopiantall endringer i et sett med svært hyppige og validerte kreftgener (tabell S3 og figurene S3 til S5). Flere kjente sammenslutninger av målrettet terapi ble brukt til å validere celle panel som en eksperimentell verktøy for oppdagelsen av nye medikamenter følsomhets markører. For eksempel, nutlin 3a, et sammensatt stabiliserende samspillet av p53 med MDM2, hemmet spredning av cellelinjer villtype for
TP53
mer potent enn cellelinjer som uttrykker mutant
TP53 plakater (Figur S3 ). BRAF-hemmere vemurafenib og dabrafenib fortrinnsvis hemmet spredning av cellelinjer som inneholder
BRAF (V600E)
mutasjon. ABL1 hemmere og EGFR-hemmere fortrinnsvis hemmet cellelinjer som er avhengig av
ABL1 Hotell og
EGFR
onkogener, henholdsvis (Tall S4 og S5).
Med Anova analyse, vi oppdaget nye stoffet følsomhets markører for MEK og EGFR-hemmere. Den MEK hemmer trametinib fortrinnsvis hemmet cellelinjer som bærer mutasjoner i
CTNNB1
, som koder for transkripsjonsfaktoren β-catenin (Figur 4A). Foreningen ble bekreftet med to andre MEK-hemmere,
, dvs.
. AZD6244 og PD0925301 (figur S6). I gjennomsnitt er de MEK-inhibitorer var mellom 12 og 37 ganger mer potent i cellelinjer som uttrykker mutante β-catenin sammenlignet med cellelinjer som uttrykker bare villtype-proteinet. En ekstra interessant funn er at alle fire EGFR-hemmere, inkludert afatinib, er mer aktive i spredningsanalyser i cellelinjer skjuler en mutasjon i
SMAD4 plakater (Figur 4B og figur S5). Foreningen ble bekreftet med to andre EGFR-hemmere som fremdeles er i klinisk utvikling,
vil si.; Eksporter pelitinib og neratinib (Figur S7). Forskjellen i aktivitet av EGFR-hemmere i
SMAD4
mutant
versus
villtype celler varierte fra 2 til 12 ganger
A:. MEK hemmer trametinib og B : EGFR-hemmer afatinib. Vulkan plott viser den gjennomsnittlige IC
50 forskyvning mellom mutante og ikke-mutante cellelinjer (x-akse) og den betydning fra ANOVA-testen (y-aksen). Betydning ble korrigert for flere tester og alle foreninger over terskelnivået (stiplet linje) er farget grønt. Deler av kretsene er proporsjonale med antall cellelinjer som bærer mutasjoner.
Sammenligning Målretting Effekt innenfor inhibitor Klasser
Analyse av genetiske faktorer som bestemmer cellulær respons tillater sammenligning av spesifisiteten av celle målretting av ulike stoffer som er designet for å hemme den samme molekylære mål, for eksempel EGFR, ABL1, eller BRAF-hemmere (tabell 1, figur 5).
Hver sirkel representerer en markeds kinase inhibitor og dens målrettet cellevekst inhibering. A: Cellelinjer som overuttrykker
EGFR
. B: Cellelinjer som inneholder
BRAF (V600E)
mutasjon. C: Cellelinjer som inneholder avvikende
ABL1
signalering. Forbindelser i øvre venstre hjørne av tomter har overlegen målretting. Statistisk relevante foreninger etter korreksjon for multippel testing er farget blå. D: Kvantitativ sammenligning av inhibitor målretting av standardisering av IC
50 skift mellom sensitive og ikke-sensitive cellelinjer
EGFR-hemmere er en av de tidligste eksemplene på målrettet terapi (tabell 1).. Gefitinib, erlotinib og afatinib har blitt godkjent for EGFR-overekspresjon lungekreft. Også har lapatinib aktivitet mot EGFR (IC
50, 4,9 nM, tabell 1). Disse inhibitorer er alle svært selektiv (tabell 1). I tillegg spektrum selektive hemmere vandetanib, bosutinib, ponatinib og dasatinib er potente EGFR-hemmere (Tabell S6). Overlegg av den enkelte Anova analyser for EGFR viser at de selektive hemmere har en bedre sammenheng med
EGFR
uttrykk nivåer og større potens skift enn spektrum-selektive hemmere (figur 5A). Også EGFR spesifikke hemmere, som gefitinib og erlotinib, har en bedre målretting effekt enn dually selektive HER2 /EGFR-hemmere lapatinib og afatinib, selv om irreversibel inhibitor afatinib er mest potente på EGFR. Den mest målrettede EGFR-hemmer er gefitinib (mest øverst til venstre i figur 5A), som har lignende biokjemiske egenskaper som erlotinib (tabell 1). Sin overlegne målretting er sannsynligvis relatert til spesifikke off-target aktiviteter:
dvs.
gefitinib er mindre aktiv på ABL1 og mer aktiv på EGFR (T290M) mutant og Efrin reseptorer, som kan undertrykke EGFR av krysstale [34].
oppdagelsen av at veksten av mange tumorer er drevet av en spesifikk mutasjon i BRAF onkogen,
dvs. BRAF (V600E), etter har ført til utviklingen av RAF hemmere vemurafenib og dabrafenib (tabell 1). Trametinib er en inhibitor av MEK, som virker på nedstrømssiden av BRAF og er også registrert for BRAF mutant-kreft [19]. Sorafenib er blitt karakterisert som en hemmer av BRAF [35], men er ikke godkjent for BRAF-mutant kreft og dårlig hemmer BRAF biokjemisk (tabell 1). Anova analyse av cellelinjen profilering data avslører en sterk tilknytning av anti-proliferativ aktivitet av dabrafenib med mutant
BRAF (V600E)
, fulgte på avstand ved vemurafenib (figur 5B). Dabrafenib hemmet BRAF mutante cellelinjer med et 284 ganger lavere IC
50 enn ikke-mutante cellelinjer. For vemurafenib forskjellen var tre ganger. Det var ingen sammenheng mellom mobilnettet aktivitet av sorafenib og
BRAF (V600E)
. Målretting effekt av RAF inhibitorer er relatert til den forbedrede biokjemiske styrke av dabrafenib forhold til vemurafenib, som dabrafenib er mindre selektiv (tabell 1).
En annen viktig klasse av kinase inhibitor legemidler er de som er rettet mot ABL1, hvorav en re-arrangert form,
vil si, etter BCR-ABL1, driver Philadelphia kromosom-positiv kronisk myelogen leukemi (KML). Imatinib, nilotinib, dasatinib, ponatinib og bosutinib er godkjente legemidler for denne indikasjonen. Men også mange vekstfaktor kinase hemmere som crizotinib, vandetanib, axitinib og sunitinib er potente ABL1 hemmere (figur 3A, tabell S6). Anova analyse av kreftcellelinje profilering data avslører en sterk tilknytning til
ABL
-avhengig cellevekst for alle KML-godkjente hemmere, bortsett bosutinib (figur 5C). Dasatinibs viser den mest potente IC
50 skift, som kan være tilordnet sin overlegne styrke. Fordi dasatinib er spekteret selektiv og hemmer veksten av mange forskjellige cellelinjer, betydningen (p-verdi) i foreningen er lav. Den mest målrettede ABL1 inhibitor i Figur 4C er faktisk den mest selektive ABL1 hemmer imatinib (tabell 1).
Kvantifisering av Cancer Gene Targeting
For ytterligere å sammenligne hemmere, utviklet vi et kvantitativt mål for kreft genet targeting på grunnlag av cellen paneldata og responsanalyse. Den gjennomsnittlige IC
50 skift (ΔIC
50) av en forbindelse i Anova-analyser ble tatt som basis, som indikerer forskjellen i styrken av en forbindelse mellom følsom (mutant) og insensitive (vill-type) celle linjer. Et annet viktig parameter er de resterende avviket mellom IC
50s i villtype eller onkogen bærende gruppe av cellelinjer (σ
mut
eller
wt
), som er indikativ for tilleggseffekter på cellevekst i tillegg til hoved inhibitor mekanismen. Å kombinere begge verdier vi valgte standardisert gjennomsnittlig forskjell (SMD) som et kvantitativt verktøy, som beregnes som ΔIC
50 /. For klinisk brukes EGFR viser ABL1 og BRAF kinase inhibitor legemidler dette kvantumet klart at dabrafenib og imatinib er eksepsjonelt målrettet og at gefitinib og erlotinib er nær-ekvivalent (figur 5C), noe som tyder på at SMD IC
50s er en god verktøy for å rangere målretting av legemiddelkandidater og eksisterende terapier.
Deducing Optimal Kinome Profiler
det har blitt hevdet at spesifikke kryssreaktiviteter, i tillegg til en primær biokjemisk aktivitet, kan bidra positivt til celle målretting av kinase hemmere ved å hemme motstand eller tilbakemeldinger signaliserer [32], [36], [37]. Mange forskningsgrupper har forsøkt å utforme spesifikke, dual-aktivitet, eller til og med flere aktivitets kinase hemmere [31], [38], [39]. Imidlertid har spørsmålet som hemmer profilen er mest optimalt å målrette en bestemt genetisk driver ikke blitt besvart. Ved hjelp av cellulære og biokjemiske data, har vi begynt å utlede slike «optimale» biokjemiske profiler for cellulære mål.
Gitt betydningen av ABL1 hemmere (tabell 1), vi først søkte for noen biokjemisk aktivitet, i tillegg til hemming av ABL1, kan det bidra til å målrette effekten av dette stoffet klasse. Tjue relevante kinaser, inkludert alle målene i dag godkjente kinase inhibitor legemidler, ble valgt som kandidater som kan konferere gunstige sekundære aktiviteter. Hvis noen av disse kinaser ble hemmet av noen av de 25 kinase inhibitor legemidler ( 80% i tabell S6), ble paret merket «aktiv», ellers «inaktiv». Den resulterende biokjemisk aktivitet matrise ble brukt i en Anova analyse sammen med de cellulære målretting SMDS (figur 5D) for å identifisere biokjemiske aktiviteter som er rettet mot cellelinjer som bærer
ABL1
onkogen. Bortsett fra den forventede identifikasjon av ABL1, denne analysen overraskende avslørte ABL2 (ARG) som betydelig side-aktivitet (figur 6A). Dette funnet ble bekreftet ved hjelp av elastisk nett regresjonsanalyse (ikke vist), og ABL2 ble ytterligere bekreftet ved å studere et eget datasett av binding K
ds [12], noe som bekrefter at ABL2-bindende forsterker rettet mot effekten av ABL1 hemmere i cellen linjen panel (figur 6B). Bidraget av ABL2 forklarer hvorfor bosutinib, som er en potent hemmer av ABL1 men mangler ABL2 aktivitet, har relativt svak målretting effekt på
ABL1
onkogen førende celler sammenlignet med andre ABL1 hemmere (figur 5C).
A: biokjemiske komponentene kinase hemmere som bidrar til den spesifikke målrettingen av
ABL1
avhengige cellevekst. Sirkelen merket ABL1 refererer til biokjemisk ABL1 hemming. B: Hemmere med lik ABL1 og ABL2 tilhørighet i et uavhengig datasett [12] er bedre i målretting
ABL1
-avhengig cellevekst enn hemmere med ABL1 aktivitet alene. Dårlig ABL2 tilhørighet betyr å bindende K
d forskjeller mellom 4 og 26 ganger i forhold til ABL1. Lik tilhørighet betyr å bindende K
d forskjeller mellom 0,5 og 4 ganger.
Diskusjoner
Utvikling av selektive kinase hemmere har resultert i en rekke banebrytende medisiner for genetisk godt -defined pasientpopulasjoner [2], [40]. For å støtte utviklingen av neste generasjon av målrettede kinase hemmere, har vi utført en grundig analyse av den cellulære og biokjemiske på målet effekten av alle kinase hemmere i klinisk bruk (nov 2013), ved parallell profilering av alle forbindelser på et panel av førtifire cellelinjer og en stor kinase assay panel (figur 2 og 3).
for det første viser analysen av våre data at det er potensial for nye anvendelser av godkjente målrettede kinase hemmere (Tall S4 og S5). Vi oppdaget nye stoffet følsomhets markører for MEK og EGFR-hemmere. MEK-hemmere var 12 til 37 ganger mer aktiv i celler mutert
CTNNB1 plakater (Figur 4A). Selv MEK-hemmere ble inkludert i cellen panel profilering studier av Sanger Centre [4] og den brede Institute [5], foreningen av MEK hemming og
CTNNB1
ble ikke observert i disse studiene.
