基于药物—受体原位结合动力学的单克隆抗体药物耐药性机理研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21405080
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0404.化学与生物传感
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Drug discovery industry has witnessed the rapid raise of monoclonal antibody (mAb) drugs in the treatment of cancers and self-immune diseases in the past decades, which have now occupied more than half of the biological drug market. Although the action mechanisms of mAb drugs are complicated and greatly vary case by case, the strong and specific interactions between mAb drugs and their targets, which are often membrane receptors, are one of the key factors. Despite of their success in the market, clinical performances of many mAb drugs were greatly compromised by unexpected drug resistance issues. Significant percentage of patients, who used to recover quite well, stopped responding to the mAb drugs after a certain term of drug registration. It has been long time hypothesized that the drug-receptor interactions were interrupted in the resistant cancer cells, causing the failure of mAb therapy. However, traditional biomolecule interaction assays, such as surface plasmon resonance and quartz crystal microbalance, measure the binding kinetics by extracting, purifying and immobilizing the membrane receptors on a solid surface. Such in vitro approaches eliminate the influences of biochemical environments on the drug-receptor interactions and thus were not able to examine the real interactions occurring in the cell membranes. In this project, we utilize a novel surface plasmon resonance microscopy technique, which was recently developed in our group, to study the in situ drug-receptor binding kinetics, as well as to elucidate the mechanisms of durg resistance associated with three FDA-approved mAb drugs, trastuzumab, panitumumab and cetixumab. Compared to the traditional in vitro methods, the present technique quantifies the binding kinetics in the native cellular membrane environment of the receptors, which reduces false-positive and negative incidence in drug screening, and provides valuable information regarding the drug resistance mechanisms.
单克隆抗体药物(单抗药物)以其特异性好、副作用小等优点广泛用于癌症的临床治疗,是当前最具发展潜力的生物药之一。其功效的发挥依赖于单抗药物与疾病相关受体分子的特异性结合。然而临床实践表明,许多病人在接受单抗药物治疗后产生明显的耐药性,严重降低了单抗疗法的成效。测定耐药性细胞中单抗药物—受体原位结合动力学常数能够直接判定药物分子是否仍能与受体有效结合,对于阐明耐药性机理具有重要意义。传统方法主要研究基于纯化蛋白的离体相互作用,没有考虑细胞表面特定化学环境的影响,因而不能区分药敏性和耐药性细胞表面原位结合过程的异同。基于此,本项目拟以申请人最近发展的表面等离子共振显微镜技术测定单抗药物—受体原位结合动力学常数,探索细胞化学环境对其影响规律,比较药敏性和耐药性细胞中药物—受体结合过程的异同,以曲妥珠单抗、帕尼单抗和西妥昔单抗为模型药物研究单抗药物的耐药性机理,为耐药性问题的解决指明方向。

结项摘要

单克隆抗体药物(以下简称单抗药物)是近二十年来获得快速发展和广泛关注的一种新型生物药。单抗药物具有靶向性好、副作用较小的独特优点,使其在癌症和自免疫疾病的临床治疗中获得了日益广泛的应用。本项目提出在单细胞水平上对单抗药物—受体结合动力学进行原位测定,定量获取单细胞表面受体的表达水平,以此探索单抗药物耐药性的形成机理。本项目主要开展了以下几方面的研究工作。在方法研究方面,优化了现有光学检测系统性能,建立了细胞样品制备和图像数据处理方法,提高了检测灵敏度和准确度。在应用研究方面,以两种重要的疾病相关膜蛋白(HER2)和表皮生长因子受体(EGFR)为模型体系,在单细胞水平上测定了抗体—膜受体的原位结合动力学常数,研究了不同蛋白质调控方法对受体表达水平和空间分布的影响规律,探索了本方法在耐药性产生机理和病理样本临床分析中的应用潜力。.本项目所取得的主要研究成果及其科学意义如下。第一,完善了表面等离子共振显微成像技术的理论基础,建立了单细胞中疾病相关受体蛋白(以HER2和EGFR为模型)表达水平的免标记定量分析方法,对细胞信号转导、药物研发和蛋白质工程等领域研究具有重要意义。第二,以抗肿瘤药物赫赛汀为模型药物,揭示了乳腺肿瘤细胞耐药性形成的分子机制,为发展赫赛汀组合疗法、抑制赫赛汀耐药性指明了方向。第三,测定了经荧光标记和纳米粒子标记的单抗药物分子与肿瘤细胞的结合动力学常数,证实了标记过程对蛋白质相互作用的显著影响,进一步显示了本项目所发展的免标记分析技术的重要意义。.就本项目所取得的成果在Angew. Chem. Int. Ed.和Anal. Chem.等期刊上发表学术论文7篇(其中6篇影响因子大于5.0)。提交中国发明专利申请1项,正在审理中。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
How does fluorescent labeling affect the binding kinetics of proteins with intact cells?
荧光标记如何影响蛋白质与完整细胞的结合动力学?
  • DOI:
    10.1016/j.bios.2014.11.036
  • 发表时间:
    2015-04-15
  • 期刊:
    Biosensors & bioelectronics
  • 影响因子:
    12.6
  • 作者:
    Yin L;Wang W;Wang S;Zhang F;Zhang S;Tao N
  • 通讯作者:
    Tao N
Measuring the number concentration of arbitrarily-shaped gold nanoparticles with surface plasmon resonance microscopy
用表面等离子体共振显微镜测量任意形状的金纳米颗粒的数量浓度
  • DOI:
    10.1007/s11426-015-0521-3
  • 发表时间:
    2016-06
  • 期刊:
    SCIENCE CHINA-CHEMISTRY
  • 影响因子:
    9.6
  • 作者:
    Wo Xiang;Luo Yashuang;Tao Nongjian;Wang Wei;Chen Hong-Yuan
  • 通讯作者:
    Chen Hong-Yuan
Determining the Absolute Concentration of Nanoparticles without Calibration Factor by Visualizing the Dynamic Processes of Interfacial Adsorption
通过可视化界面吸附的动态过程确定无校准因子的纳米粒子的绝对浓度
  • DOI:
    10.1021/acs.analchem.5b04386
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    ANALYTICAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Wo Xiang;Li Zhimin;Jiang Yingyan;Li Minghe;Su Yu-wen;Wang Wei;Tao Nongjian
  • 通讯作者:
    Tao Nongjian
Quantification of epidermal growth factor receptor expression level and binding kinetics on cell surfaces by surface plasmon resonance imaging.
通过表面等离子共振成像定量表皮生长因子受体表达水平和细胞表面的结合动力学
  • DOI:
    10.1021/acs.analchem.5b02572
  • 发表时间:
    2015-10-06
  • 期刊:
    Analytical chemistry
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Zhang F;Wang S;Yin L;Yang Y;Guan Y;Wang W;Xu H;Tao N
  • 通讯作者:
    Tao N
Measuring Binding Kinetics of Antibody-Conjugated Gold Nanoparticles with Intact Cells.
测量抗体缀合的金纳米粒子与完整细胞的结合动力学
  • DOI:
    10.1002/smll.201500112
  • 发表时间:
    2015-08
  • 期刊:
    Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yin L;Yang Y;Wang S;Wang W;Zhang S;Tao N
  • 通讯作者:
    Tao N

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其他文献

冀东-辽西太古宙火成岩岩石组合和动力学意义
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  • 发表时间:
    2018-09
  • 期刊:
    Lithosphere
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  • 作者:
    张金玉;刘静;Scherler Dirk;Yin A.;王伟;唐茂云;李占飞
  • 通讯作者:
    李占飞
Canonical contact forms on spherical CR manifolds
球形 CR 流形上的规范接触形式
  • DOI:
    10.1007/s10097-003-0050-8
  • 发表时间:
    2003-03
  • 期刊:
    Journal of the European Mathematical Society, Vol. 5, No.3 (SCI)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王伟
  • 通讯作者:
    王伟

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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