新型双靶点MERTK/FLT3激酶抑制剂的设计、合成与抗肿瘤活性研究

《European Journal of Pharmaceutical Sciences》:Identification of Pyrrolo[2,3- d]pyrimidine-Based Dual MERTK and FLT3 Inhibitor: Hit-to-Lead, Machine Learning, Modeling, Synthesis, and Biological Evaluation

【字体: 时间:2026年02月02日 来源:European Journal of Pharmaceutical Sciences 4.7

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  本研究针对急性髓系白血病(AML)中MERTK和FLT3激酶共表达及耐药性问题,设计合成了一系列新型吡咯并[2,3-d]嘧啶类化合物。通过结构优化获得先导化合物31l,其对MERTK/FLT3表现出纳摩尔级双重抑制活性(IC50分别为2.58 nM和0.86 nM),在MOLM-13异种移植模型中显示60%的肿瘤生长抑制率。该研究为开发治疗AML的靶向药物提供了新策略。

  
在肿瘤治疗领域,酪氨酸激酶抑制剂(Tyrosine Kinase Inhibitors, TKI)的开发一直是研究热点。其中,Mer原癌基因酪氨酸激酶(MERTK)和FMS样酪氨酸激酶3(FLT3)作为重要的治疗靶点,在急性髓系白血病(Acute Myeloid Leukemia, AML)等血液恶性肿瘤中表现出显著的临床价值。然而,现有抑制剂存在选择性不足、耐药性产生以及毒副作用大等问题,特别是对于携带FLT3内部串联重复(FLT3-ITD)突变的患者,治疗效果仍不理想。因此,开发能够同时靶向MERTK和FLT3的新型高效抑制剂,成为当前药物研发的重要方向。
在这项发表于《European Journal of Pharmaceutical Sciences》的研究中,研究人员通过合理的药物设计策略,成功构建了一系列新型吡咯并[2,3-d]嘧啶类化合物,并对其抗肿瘤活性进行了系统评价。该研究采用计算机辅助药物设计方法,包括分子对接和机器学习算法预测活性,结合传统的药物化学合成策略,通过六轮结构优化,最终获得先导化合物31l。关键技术手段涵盖基于结构的药物设计、多步有机合成、体外激酶活性筛选、细胞增殖抑制实验、药代动力学评价以及小鼠异种移植模型验证等。
研究结果
化合物设计策略与合成
研究人员以已知的MERTK/FLT3双抑制剂UNC2025(14)和MRX-2843(8)为起点,采用生物电子等排和分子杂交策略进行结构优化。通过系统修饰吡咯并[2,3-d]嘧啶母核的不同位点,包括C-5位的芳基/杂芳基取代、C-2位的胺基取代以及C-7位的环己醇片段,构建了六个系列共计160余个衍生物。所有化合物均通过核磁共振(NMR)和高分辨质谱(HRMS)进行结构确证。
体外激酶抑制活性评价
通过均相时间分辨荧光(HTRF)法检测化合物对MERTK和FLT3的抑制活性。结果显示,大多数化合物保持了纳摩尔级的双重抑制活性。特别值得注意的是,化合物31l对MERTK和FLT3的IC50值分别达到2.58 nM和0.86 nM,优于先导化合物14(IC50分别为0.74 nM和0.80 nM)。构效关系(SAR)分析表明,C-5位引入炔基连接的双环系统能够显著提高抑制活性和选择性。
细胞水平抗增殖活性
选择MERTK/FLT3依赖性细胞系(MOLM-13、H1299、A375等)进行MTT法检测。化合物31l对FLT3-ITD阳性的MOLM-13细胞表现出最强抑制活性(IC50= 5.70 nM),同时对正常人外周血单核细胞(PBMC)毒性较低(IC50> 23 μM),显示出良好的选择性。
药代动力学特性研究
在大鼠药代动力学实验中,化合物31l口服生物利用度为56%,脑组织分布约为血浆浓度的10%。虽然其在50 mg/kg剂量下表现出一定毒性,但在30 mg/kg时仍能保持有效的抗肿瘤活性,提示其具有进一步优化的空间。
分子对接研究
通过将化合物31l与MERTK(PDB: 7AB2)和FLT3(PDB: 6JLT)进行分子对接,揭示了其结合模式。在MERTK中,31l的乙烯基片段与I650、L671和A740形成的疏水口袋产生相互作用,而哌啶环与K675形成电荷辅助氢键。在FLT3中,氰基与D698形成盐桥,乙烯基与K614产生阳离子-π相互作用,这些相互作用共同贡献了其高亲和力。
讨论与结论
本研究成功设计并合成了一系列新型吡咯并[2,3-d]嘧啶类MERTK/FLT3双抑制剂,其中先导化合物31l表现出优异的酶活性和细胞活性。通过系统的构效关系研究,明确了各取代位点对活性的影响规律,C-5位的炔基连接臂与芳环/杂芳环的组合是调节活性的关键因素。
值得注意的是,机器学习算法在预测化合物活性方面表现出高度准确性(Pearson相关系数0.96),为后续化合物优化提供了可靠的计算工具。虽然化合物31l在动物实验中显示出一定的毒性,但其良好的药代动力学特性和显著的抗肿瘤效果为后续优化提供了坚实基础。
该研究不仅发现了一个有前景的MERTK/FLT3双抑制剂先导化合物,更重要的是建立了一个高效的药物设计策略,将传统药物化学与现代计算方
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