Aβ聚集诱导发光体系构建及其在细胞内Aβ聚集抑制剂筛选中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21878234
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    66.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0810.农业与食品化工
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Aggregation of amyloid-β protein (Aβ) is the main etiology of Alzheimer’s disease (AD). Thus, the development of some effective inhibitors is the main strategy for the prevention and treatment of AD. In order to overcome the shortcomings (i.e., high false positive, the dramatic difference between in vitro and in vivo environments, etc.) of the existing screening methods, we proposed to construct the fusion system of Aβ modified with the fluorescent probes with aggregation induced emission properties, which was used to develop an in vivo platform for screening high-effective inhibitors against Aβ aggregation. Molecular simulations will be used to study the existing Aβ fibrils and find some residues which play a minor effect on Aβ aggregation. These sites would be selected to introduce the unnatural amino acids with bio-orthogonal functional groups based on the structural similarity. And then, Aβ variants were labeled with tailor-made fluorophores with aggregation induced emission properties through bio-orthogonal reactions. Thereafter, systematical simulation and experimental studies have been performed to study the aggregation properties of Aβ variants and finally obtain the Aβ-APE probes with similar aggregation properties. And then, the fusion systems of Aβ-APE probes will be expressed in E. Coli cells and obtained the cell-based platform for screening novel inhibitors of Aβ aggregation. The platform was validated by the known inhibitors of Aβ aggregation. The in vivo platform would be used to identify the novel efficient inhibitors. Finally, their inhibitory capacity would be explored using systematic dynamics, thermodynamics and biological experiments and molecular simulation analysis. Based on the above knowledge, the mechanism model of small molecular inhibitors was established. In this project, we would develop a novel high precise and efficient screening method of inhibitors of Aβ aggregation. Some high efficient inhibitors would be developed and used to treat AD. The research results would lay a scientific and technical foundation for the development of high efficient inhibitors against Aβ aggregation, which has some important theoretical significance and practical values.
淀粉质β蛋白(Aβ)聚集是引起阿尔茨海默病(AD)的主要原因,开发Aβ聚集抑制剂是防治AD的主要策略。针对现有筛选方法存在的假阳性高和体内外环境差异大等缺点,本项目提出构建Aβ聚集诱导发光体系并将该体系用于细胞内筛选Aβ聚集抑制剂。利用分子模拟探明Aβ纤维结构获得对Aβ聚集行为影响极小的残基,并基于结构相似性原则采用侧链含有生物正交反应基团的非天然氨基酸替换;利用生物正交反应将设计合成的聚集诱导发光分子连接到Aβ上获得Aβ聚集诱导发光体系;通过系统的分子模拟和实验方法筛选出对Aβ聚集性能无影响的体系;然后在大肠杆菌中表达、构建细胞内筛选系统,并利用已知抑制剂验证;最后利用该系统筛选Aβ聚集抑制剂,并通过系统的动力学、热力学和生物学实验和分子模拟分析,建立小分子抑制剂作用的机理模型。本项目成果可为高效Aβ聚集抑制剂的筛选和开发奠定科学和技术基础,具有重要理论意义和实际价值。

结项摘要

淀粉质β蛋白(Aβ)的错误折叠和聚集与阿尔茨海默病(AD)的发生发展密切相关。因此,抑制Aβ错误折叠和聚集是治疗AD的主要方法之一。本项目首先成功构建了体内和体外的聚集抑制剂筛选系统。基于聚集诱导发光(AIE)特性的淀粉样蛋白质聚集抑制剂的体外筛选系统是利用生物正交反应将AIE分子与淀粉样蛋白的位点特异性偶联来实现的。体内筛选系统是基于β-内酰胺酶抗菌性能构建获得了大肠杆菌体内Aβ42聚集抑制剂筛选体系。然后利用上述两种体内和体外筛选方法获得了7类小分子抑制剂,分别为托卡朋及其衍生物、巴西木素衍生物、二氢杨梅素、矢车菊素、固绿FCF、海洋天然产物fascaplysin及其衍生物和9-Methylfascaplysin;开发了多糖类抑制剂(石莼多糖、香菇多糖和松茸多糖等)以及羟基化和羧基化修饰的单壁碳纳米管抑制剂。.利用系统的体外ThT荧光、原子力显微镜和圆二色光谱等方法系统研究了上述抑制剂抑制Aβ聚集和解聚成熟纤维的能力;利用细胞实验进一步验证了它们能够显著降低Aβ聚集体的细胞毒性;利用线虫和小鼠实验进行了体内药效学评价:水迷宫实验和脑组织切片染色等结果发现上述抑制剂可显著改善AD模型鼠的空间记忆能力、减少脑中Aβ聚集体的数量和保护神经细胞。.利用全原子MD模拟探明了依达拉奉、GV971组分和5-hydroxycyclopenicillone抑制Aβ构象转换的分子机制。此外,还开发了帕金森病(PD)的致病蛋白质α-突触核蛋白的小分子抑制剂:巴西木素、VB12、二氢杨梅素、固绿FCF和四氢叶酸等。上述研究成果为深入研究Aβ及相关淀粉样蛋白质的聚集及其抑制理论,开发具有潜在临床价值的抑制剂奠定了坚实的基础。发表学术论文32篇,其中SCI收录论文25篇,申请中国发明专利7项,获授权专利7项。

项目成果

期刊论文数量(32)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(14)
Expression and purification of amyloid β-protein, tau, and α-synuclein in Escherichia coli: a review
β-淀粉样蛋白、tau 蛋白和 α-突触核蛋白在大肠杆菌中的表达和纯化:综述
  • DOI:
    10.1080/07388551.2020.1742646
  • 发表时间:
    2020-05-18
  • 期刊:
    CRITICAL REVIEWS IN BIOTECHNOLOGY
  • 影响因子:
    9
  • 作者:
    Jia,Longgang;Zhao,Wenping;Liu,Fufeng
  • 通讯作者:
    Liu,Fufeng
托卡朋衍生物PCDNA抑制Aβ42纤维化并降低其细胞毒性
  • DOI:
    10.16438/j.0513-4870.2020-1853
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    药学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈贝贝;蒋露莹;郭芳妍;屈莉莉;汪文倩;金成华;刘夫锋
  • 通讯作者:
    刘夫锋
Molecular mediating prion-like α-synuclein fibrillation from toxic PFFs to nontoxic species
分子介导从有毒 PFF 到无毒物种的类朊病毒 α-突触核蛋白纤维颤动
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    ACS Applied Bio Materials
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Longgang Jia;Yuqing Liu;Wenliang Wang;Ying Wang;Haiqing Liu;Fufeng Liu;Rong Chen;Valina L. Dawson;Ted M. Dawson;Fuping Lu;Lei Liu;Yanping Wang;Xiaobo Mao
  • 通讯作者:
    Xiaobo Mao
淀粉样β蛋白质构象转换及其抑制的分子动力学模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    生物加工过程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李丽;刘夫锋
  • 通讯作者:
    刘夫锋
基于β-内酰胺酶构建大肠杆菌体内Aβ42聚集抑制剂筛选体系
  • DOI:
    10.13995/j.cnki.11-1802/ts.020989
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    食品与发酵工业
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵文平;贾龙刚;路福平;刘夫锋
  • 通讯作者:
    刘夫锋

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其他文献

1 海藻糖抑制淀粉质多肽42构象转变的分子动力学模拟.
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    董晓燕;孙彦;刘夫锋
  • 通讯作者:
    刘夫锋
硫黄素T对淀粉样β-蛋白质40聚集成核动力学的双重影响(英文)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    物理化学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李松;刘夫锋;余林玲;赵彦娇;董晓燕
  • 通讯作者:
    董晓燕
Y220C突变体影响p53C蛋白质构象转换的分子动力学模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    物理化学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    沈洪辰;丁吉勇;李丽;刘夫锋
  • 通讯作者:
    刘夫锋
hIAPP 与麦芽糖结合蛋白的融合表达、纯化和鉴定
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    天津科技大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尚今召;王雪芹;熊聿力;路福平;刘夫锋
  • 通讯作者:
    刘夫锋

其他文献

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亲和短肽定向光控生物正交共价固定化蔗糖异构酶及催化性能研究
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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

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          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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