基于荧光的检测方法用于快速筛选GABA受体调节类固醇拮抗剂(GAMSA)

《Analytical Biochemistry》:Fluorescence-based assay for rapid screening of GABA A receptor modulating steroid antagonists (GAMSA)

【字体: 时间:2026年01月13日 来源:Analytical Biochemistry 2.5

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  GABA受体调节类固醇拮抗剂(GAMSA)通过选择性抑制内源性PAMs(如ALLO)增强的GABA作用,为治疗强迫症等疾病提供安全替代方案。本研究开发了基于荧光膜电位的高通量筛查方法,利用稳定表达GABA_A(α1β2γ2)的CHO细胞验证了其有效性,成功从108种神经类固醇中筛选出 IsoALLO具有特异性拮抗活性,并通过手动膜片钳实验确认。该方法成本低、易自动化,为开发新型GAMSA提供高效工具。

  
扬·沃尔德里希(Jan Vold?ich)|哈娜·泽姆科娃(Hana Zemková)|马凯塔·施米德科娃(Markéta ?mídková)|玛丽卡·马图绍娃(Marika Matou?ová)|埃娃·库多娃(Eva Kudová)|海伦娜·梅尔特利科娃-凯泽罗娃(Helena Mertlíková-Kaiserová)
捷克科学院有机化学与生物化学研究所,Flemingovo街2号,布拉格6区-德伊维采,邮编166 10,捷克共和国

摘要

GABAA受体调节类固醇拮抗剂(GAMSA)是一类有前景的治疗药物,它们能够选择性地抑制GABAA受体上的正变构调节剂(PAMs)的作用,而不会单独影响GABA诱发的电流。这种机制避免了直接使用GABAA受体阻断剂可能导致的过度兴奋和癫痫发作风险,使得GAMSA成为治疗内源性PAMs水平升高相关疾病(如异孕烷醇酮(ALLO)引起的强迫症和肝性脑病)的安全替代方案。尽管对此类化合物的兴趣日益增加,但目前仍缺乏用于识别新型GAMSA的高通量筛选(HTS)方法。
本文介绍了一种基于荧光的膜电位测定方法,该方法在稳定表达GABAA(α1β2γ2)受体的CHO细胞中进行,可快速识别具有GAMSA活性的化合物。这种稳健的三组分测定方法此前尚未在该领域应用,其Z值为0.45,最小显著差异(MSD)为4.90%。随后使用108种神经类固醇(浓度为10 μM)在GABA和ALLO存在下进行了测试。已知具有GAMSA活性的异孕烷醇酮(IsoALLO)是唯一一种能够显著降低ALLO增强型GABA反应(降至42 ± 3%)的化合物,同时不会影响GABA单独引发的反应。
通过在原代大鼠垂体前叶细胞中进行的手动膜片钳记录,证实了IsoALLO的抑制作用;这些细胞本身就表达GABAA受体,实验结果显示IsoALLO使ALLO增强型GABA诱发的电流减少了32 ± 4%。
本研究验证了首个基于细胞的GAMSA高通量筛选方法,并展示了该方法使用标准实验室设备区分GAMSA与直接通道阻断剂或负变构调节剂(NAMs)的实用性。

引言

GABA能信号在中枢神经系统中起着重要作用,它调节神经元兴奋性,并参与调节焦虑和应激反应[1]、睡眠[2]、运动控制[3]、情绪[4]、疼痛[5]、认知和学习[6]。GABAA受体是GABA能系统中的关键配体门控氯离子通道,负责介导快速抑制性神经传递,对维持神经平衡和防止过度兴奋至关重要。这一功能使它们区别于GABAB受体,后者为G蛋白偶联受体,参与较慢的调节性信号通路。除了内源性大麻素[7]或牛磺酸[8]外,GABAA受体主要由类固醇化合物[9](如异孕烷醇酮(ALLO,3α-羟基-5α-孕烷-20-酮)或3α,5α-四氢脱氧皮质酮(THDOC))调节,这两种物质均作为正变构调节剂(PAMs)发挥作用。这些神经类固醇分别源自孕酮和脱氧皮质酮,通过与受体上的至少两个不同位点结合来增强受体功能[10]。在纳摩尔浓度下,神经类固醇作为正变构调节剂与α亚单位上的特定位点结合;而在微摩尔浓度下,它们可以直接与位于α和β亚单位交界处的位点结合,从而激活受体[11, 12]。这些相互作用通常会增加GABA诱导的氯离子电流的幅度和持续时间。虽然这些效应通常是有益的,但在某些情况下,它们也可能导致病理现象,如强迫症[13, 14, 15, 16]、肝性脑病、经前烦躁障碍(PMDD)或多囊卵巢综合征[17]。
本研究聚焦于GABAA受体调节类固醇拮抗剂(GAMSA),即那些能够特异性抑制PAMs对GABAA受体作用的分子,同时不改变受体对激动剂的响应,从而为直接受体阻断剂提供更安全的治疗选择(见图1A)。
一些具有GAMSA活性的类固醇是内源性产生的,例如异孕烷醇酮(IsoALLO,3β-羟基-5α-孕烷-20-酮,见图1B)。作为ALLO的3β-异构体,IsoALLO在多种GABAA受体亚型(包括α1β2γ2)上均表现出GAMSA活性[18]。它可能在ALLO的结合位点起拮抗作用,表明体内存在一种天然的平衡机制[13]。其GAMSA特性已在多项研究中得到证实:在大鼠皮质匀浆中[19],以及在啮齿动物模型和人类体内[17, 18, 20, 21]。IsoALLO目前正以“塞普拉诺酮(sepranolone”之名进行临床试验,用于治疗图雷特综合征和其他强迫症[22, 23]。
虽然塞普拉诺酮为GAMSA的研究开辟了道路并展示了其治疗潜力,但开发新的类似物对于优化药物特性、扩大治疗应用范围和降低研发风险至关重要。然而,新GAMSA的发现速度较慢——目前仅有的合成GAMSA候选物是戈莱克萨诺酮(Glexanolone,GR3027)和GR3049[24]。我们认为这主要是由于缺乏快速、高通量且经济可行的方法学手段。迄今为止,所有关于GAMSA化合物的研究都依赖于手动膜片钳技术[17, 26]。尽管该技术因灵敏度高和能够直接测量离子电流而被视为研究离子通道的“金标准”,但它耗时费力,需要专业操作人员,因此不适用于大规模化合物库的筛选。此外,类固醇化合物在手动膜片钳实验中容易吸附在管路壁上,需要多次清洗,进一步增加了实验时间。自动膜片钳系统虽然部分解决了这一问题,但价格昂贵且同样需要专业操作人员[27]。
为了加速新GAMSA的发现,高通量筛选(HTS)方法至关重要。本研究描述的方法采用稳定表达GABAA α1β2γ2受体的CHO细胞,通过检测GABAA通道激活时膜电位的变化来进行测定。当氯离子通过受体进入细胞时,膜电位会发生变化,可以使用电压敏感荧光染料进行测量。
该方法的显著优势在于其便捷性:仅需常见的、价格合理的实验室设备(如标准液体分配器和平板读数仪),无需专用仪器(如FLIPR或膜片钳),便于推广。这种方法成本低廉、易于自动化,能够快速筛选大量化合物库,是早期药物开发中的宝贵工具。除了识别GAMSA外,通过从反应混合物中去除ALLO,该方法还可用于筛选非GAMSA受体调节剂。为了验证该方法的通用性,我们测试了108种内源性类固醇对GABAA受体的正向和负向调节作用以及可能的GAMSA活性。
使用更复杂的低通量技术对部分候选化合物进行验证仍是GAMSA发现过程中的必要步骤。基于荧光的测定方法容易受到实验误差的影响,可能导致假阳性结果,这可能是由于脱靶效应或化合物与探针的相互作用[27]。

试剂

膜电位检测试剂盒(Membrane potential kit,RED)购自美国圣何塞的Molecular Devices公司。细胞培养基Nutrient Mixture F-12 Ham(N6658)、HBSS(H8264)、HEPES钠盐(H3784)、HEPES(H3375)、γ-氨基丁酸(GABA,A2129)、丙磺舒(P8761)、二甲基亚砜(Hybri-Max?,D2650)、热灭活的胎牛血清(F9665)、青霉素和链霉素(A5955)、谷氨酰胺(1294808)以及多聚-?-赖氨酸氢溴酸盐(P6282)均购自美国新泽西州的Merck公司。培养基199

基于荧光膜电位的测定方法优化

在初步优化实验中,评估了稳定表达GABAA α1β2γ2受体的CHO细胞的细胞密度、测定缓冲液组成和染料加载条件,以获得最佳的GABA(受体激动剂)信号与背景比。结果表明,在384孔板中每孔接种8,000个细胞即可实现充分的细胞融合,从而在基于膜电位的测定中产生足够的荧光信号(数据未显示)。测定缓冲液(及加载条件)

结论

本研究开发的基于荧光膜电位的测定方法为识别潜在的α1β2γ2 GABAA受体调节类固醇拮抗剂(GAMSA)提供了高效的初步筛选工具。这种方法有望加速发现针对GABA能活动过高的疾病(如经前烦躁障碍(PMDD)和肝性脑病相关的认知障碍、图雷特综合征或帕金森病)的新疗法

CRediT作者贡献声明

马凯塔·施米德科娃(Markéta ?mídková):撰写、审稿与编辑。哈娜·泽姆科娃(Hana Zemková):撰写、初稿撰写、方法学设计、实验实施。埃娃·库多娃(Eva Kudová):撰写、审稿与编辑、监督、资金获取、概念构思。玛丽卡·马图绍娃(Marika Matou?ová):撰写、审稿与编辑。海伦娜·梅尔特利科娃-凯泽罗娃(Helena Mertlíková-Kaiserová):撰写、审稿与编辑、监督、概念构思。扬·沃尔德里希(Jan Vold?ich):撰写、初稿撰写、方法学设计、实验实施、概念构思

利益冲突声明

作者声明不存在利益冲突。

数据获取

数据可应要求提供。

资助

本研究的开展得到了捷克科学院(RVO: 61388963和RVO: 67985823)、欧洲科学技术合作组织(PRESTO COST项目CA21130)以及国家代谢与心血管疾病研究所(EXCELES计划,项目编号LX22NPO5104)的支持,这些项目均由欧盟资助。

利益冲突声明

作者声明没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
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