神经退行性疾病是一类重要的神经系统疾病,其特征是细胞在有丝分裂后死亡。在生理条件下,这些细胞能够抵抗有丝分裂信号并保持长期存活和持续功能。长期的细胞应激会导致神经元损伤,进而引发细胞凋亡和神经退行性变。蛋白质错误折叠和聚集是导致这种长期细胞应激的重要原因。特定蛋白质的基因突变或蛋白质折叠机制的突变会导致蛋白质错误折叠,进而引发线粒体功能障碍、炎症等问题,最终增加活性氧(ROS)的产生并导致细胞凋亡(Gandhi等人,2019年)。基因突变发生在不同的大脑区域,根据受影响的细胞类型,会导致不同的神经退行性疾病。阿尔茨海默病(AD)、帕金森病(PD)、亨廷顿病和肌萎缩侧索硬化症(ALS)是主要的神经退行性疾病。肌萎缩侧索硬化症是一种影响运动神经元的疾病,其表现因受影响的运动神经元类型和身体部位而异,临床症状从肢体萎缩到反射亢进、舌肌萎缩或言语功能障碍不等(Taylor等人,2016年)。已有研究表明,多种蛋白质和遗传因素与ALS有关,包括超氧化物歧化酶(SOD1)、TAR-DNA结合蛋白(TDP-43)、融合蛋白(FUS)和视神经蛋白(OPTN)等基因的突变(Kiernan等人,2011年;Neumann等人,2006年)。
TDP-43是一种由414个氨基酸组成的DNA/RNA结合蛋白,包含三个主要结构域:N端结构域、两个保守的RNA识别基序(RRM-1和RRM-2),它们串联排列但由一个短连接区分隔;以及C端结构域,该结构域包含无序区域。这三个结构域还包含其他具有生理功能的区域,如N端结构域的核定位信号(NLS)和RRM2结构域的核输出信号(NES),随后是富含谷氨酰胺/天冬酰胺(Q/N)的区域,以及C端结构域的富含甘氨酸的区域。TDP-43全长中散布着多个用于线粒体定位的内部基序(M1-M6),这些基序由疏水性氨基酸组成。然而,只有N端结构域的M1、RRM1结构域的M3和C端结构域的M5这三个基序被认为足以促进TDP-43在线粒体中的定位并增强其毒性(Prasad等人,2019年;Wang等人,2016年)。据报道,在ALS/FTLD患者的样本中,TDP-43以泛素化或过度磷酸化的形式存在于细胞质中(Neumann等人,2006年)。外源引入或过表达的野生型(WT)或突变型TDP-43在细胞质中的聚集会在ALS的各种细胞模型中增强毒性(Armakola等人,2011年;Ash等人,2010年;Cascella等人,2022年)。
已有研究显示,ALS患者的脊髓运动神经元中存在TDP-43的线粒体定位,抑制TDP-43的线粒体定位可以降低HEK293细胞的毒性。然而,在线粒体内,TDP-43能够稳定编码电子传递链(ETC)蛋白的RNA转录本(Izumikawa等人,2017年)。因此,TDP-43在细胞质和线粒体中与RNA的相互作用方式决定了其致病性。此外,在过表达TDP-43的HEK293T细胞中,线粒体通透性转换孔(mPTP)的开放会触发与ALS相关的过度炎症反应(Yu等人,2020年)。
我们之前的研究还发现,删除一个与线粒体依赖性凋亡途径相关的基因(YBH3)、周期蛋白C(CNC1)和一个与线粒体分裂相关的蛋白(DNM1)可以在酵母模型中缓解TDP-43的毒性(Bharathi等人,2021年)。此外,在抗氧化剂N-乙酰半胱氨酸的存在下,TDP-43的25千道尔顿片段在酵母中的毒性得到减轻,这表明氧化应激可能在毒性增强中起作用(Bajpai等人,2024年)。这些研究表明,TDP-43的线粒体导入及其相关的氧化应激可能是治疗相关神经退行性疾病的潜在靶点。
化学合成或生物提取的小分子以及其他生物分子(如肽和反义寡核苷酸ASO)已被广泛用于筛选,以靶向TDP-43及其他在各种蛋白质病中发现的蛋白质的聚集。携带M1、M3和M5序列的肽抑制剂PM1、PM3和PM5已被证明可以通过与线粒体导入复合体结合来竞争性地抑制TDP-43的线粒体定位(Wang等人,2016年)。我们实验室之前的研究还发现了小分子抑制剂AIM4和EGCG,它们通过生化测定和计算机模拟技术抑制了TDP-43的聚集(Girdhar等人,2020年;Meshram等人,2024年)。这些抑制剂对TDP-43在线粒体中的定位的影响仍有待进一步研究,它们在更高动物模型中的治疗效果也尚未确定。因此,直接针对TDP-43在线粒体中定位的抑制剂筛选也是必要的。
基于结构的虚拟药物筛选被广泛用作传统实验室药物筛选的替代方法。这种计算技术减少了实验室中测试的药物数量,从而降低了成本和劳动强度(Gao等人,2023年)。分子对接是虚拟药物筛选中的一种方法,用于模拟大分子之间的相互作用以及小分子与大分子之间的相互作用。基于原子间相互作用的物理原理开发的数学模型为另一种有价值的虚拟药物筛选技术——分子动力学(MD)模拟奠定了基础(Hollingsworth和Dror,2018年)。MD模拟用于采样生物分子(如蛋白质)在不同环境条件下与其他分子相互作用时的构象变化(Hollingsworth和Dror,2018年)。
在本研究中,我们旨在评估FDA批准的小分子与TDP-43 RRM1结构域中的M3信号序列的结合能力,从而提出可能被重新利用来抑制TDP-43在线粒体中定位的小分子。我们对2,115种FDA批准的小分子进行了虚拟筛选。为了了解目标M3区域的动态特性,我们在显式溶剂存在下对TDP-43的RRM结构域进行了全原子MD模拟。使用AutoDock Vina对M3区域进行了虚拟筛选,并使用AutoDock 4.2对得分最高的分子进行了盲对接,结果显示只有四种分子能够与M3区域结合。进一步对这四种分子与全长TDP-43模型进行筛选后,发现只有胆钙化醇/维生素D3(ZINC ID:ZINC4474460)和阿托坎德(Atacand,ZINC ID:ZINC3782818)能够与M3区域结合。通过使用多种起始构象的全原子MD模拟进一步评估了维生素D3与M3区域的结合稳定性。
先前有研究表明,维生素D3可以在帕金森病(PD)和阿尔茨海默病(AD)的小鼠模型中减轻氧化应激和神经炎症(Calvello等人,2017年;Lin等人,2022年;Mehrabadi和Sadr,2020年)。然而,尽管这些患者的维生素D3血清水平较低,口服补充维生素D3并未改善ALS患者的运动功能障碍(Trojsi等人,2020年)。尽管如此,仍建议ALS患者补充维生素D3,因为动物模型和临床研究中有报告显示维生素D3可以改善认知和运动功能。这种差异可能归因于补充维生素D3的时间以及潜在的基因型和环境因素。因此,我们提出维生素D3可能作为TDP-43 M3区域的潜在结合剂,其抑制TDP-43在线粒体中的定位并降低其毒性的潜力值得进一步研究。结合之前关于细菌蛋白和CDK9抑制的研究,当前的研究结果进一步证明了计算建模在指导疾病相关蛋白调节剂发现方面的多功能性(Shahraki等人,2024年;Taghizadeh等人,2024年;Taghizadeh等人,2022年)