QM魔法小课堂12—LUMO助力设计二硫键Linker

chem 58554 0

体偶联药物


抗体偶联药物(Antibody-Drug Conjugate, ADC)是通过一个化学链将具有生物活性的小分子药物连接到单抗上,单抗作为载体将小分子药物靶向运输到目标细胞中。连接抗体和药物的化学链就叫做LinkerADC药物中常用的Linker有腙键、肽键和二硫键等。



设计二硫键Linker


今天我们来聊聊在ADC药物研发中,广泛应用的二硫键Linker


其设计理念为,利用单抗上半胱氨酸的巯基(mAb-SH),与Linker上的二硫键进行SN2类型的硫交换反应[1],得到目标ADC药物(图一产物A)。在抗体分子将药物靶向输送到肿瘤细胞后,利用肿瘤细胞里浓度较高的谷胱甘肽将二硫键还原切断,从而释放小分子高活性药物,杀死肿瘤细胞。

QM魔法小课堂12—LUMO助力设计二硫键Linker   第1张

图一. 利用硫交换反应制备二硫键Linker抗体偶联药物


为了提高二硫键Linker在体内循环时的稳定性,一般会在中心硫原子S1α位引入两个甲基[2],增加位阻,避免ADC药物在达到目标细胞前发生非预期的解离,造成脱靶毒副作用。但与此同时,这会导致在Linker的制备过程中,mAb-SH更容易进攻S2产生副产物B(图一产物B)。

我们的任务就是优化Linker,提高目标产物A的选择性,以尽可能提高ADC药物的DARDrug/AntibodyRatio,指在一个抗体上能平均装载多少个小分子药物,是ADC药物设计中的一项重要指标)。在我们这一案例中,抗体上有两个自由的半胱氨酸巯基(mAb-SH,因此理论上,该单抗最多可以装载两个药物。换句话说,我们的目标就是使DAR值尽量接近2,让单抗尽可能地满载药物,提高药效。

从传统有机化学的角度,一般我们认为如果离去基团R-S-(图一)的共轭酸的pKa值越小,那么R-S-基团的离去性就越好,反应得到目标产物A就越多,DAR就越高。但是从实验结果看(图二),我们并没有发现pKaDAR值之间存在相关性,所以pKa并不是一个合适的指标。


QM魔法小课堂12—LUMO助力设计二硫键Linker   第2张

图二. DAR值与离去基共轭酸的pKa关系[3]


那么如何找到一个合适的参数来指导优化DAR值呢?


且听我慢慢道来。



LUMO和DAR值的关系


我们需要改变思路——通过提高中心硫原子S1的反应选择性,优化Linker,提高DAR

在硫交换过程中,作为亲电中心的硫原子S1,LUMO Lobe越大,亲核试剂(mAb-SH)与其发生反应的选择性就越好,生成的目标产物A应该越多。

 

从图三中可以看到,当二硫键与不同的R基团搭配时,硫原子S1上的LUMO Lobe由左至右逐渐增大,相应的DAR值也不断增加。这样,我们就在设计二硫键Linker的时候找到了一个非常重要的参考对象,硫原子S1LUMO Lobe。可以通过提前计算含不同取代基的LinkerLUMO,来指导我们设计出更合适的二硫键Linker

QM魔法小课堂12—LUMO助力设计二硫键Linker   第3张

图三. Linker中心硫原子S1的LUMO与相应ADC药物的DAR值


利用LUMO指导设计高效的Linker


根据上述总结的经验规律,我们重新设计了一系列含不同取代基的Linker,之后利用QM计算分子的LUMO轨道,并观察中心硫原子S1LUMO Lobe的大小,快速识别Linker中心硫原子的反应选择性。



最终,我们发现当取代基变为异硫脲(isothiourea)和甲基砜(MTS)时,中心硫原子S1LUMO Lobe都很大(图四),这预示着抗体巯基mAb-SH)与含有MTSisothiourea取代基的Linker-Drug进行硫交换时,会高选择性地进攻中心硫原子S1得到理想的DAR。为避免产生有毒的硫脲(thiourea),我们把化学研究重点放在开发MTS上。

QM魔法小课堂12—LUMO助力设计二硫键Linker   第4张

图四. 取代基为isothiourea和MTS时中心硫原子的LUMO及相应ADC药物的DAR值

怀着无比激动和憧憬,我们开始了合成工作,虽然制备过程中遇到很多困难和挫折,但是为了验证这个潜在的高效Linker,我们始终没有放弃。在经过不懈努力后,最终优化出一条路线,成功拿到了含有MTSLinker-Drug


最终,我们利用MTS Linker-Drug进行硫交换得到的ADC药物的DAR值高达1.9[4]解决了硫交换反应上一个重大的难题。

总结一下,我们发现了一个指导设计二硫键Linker的重要参考指标,硫原子S1亲电反应选择性。通过计算含不同取代基二硫键LinkerLUMO轨道,观察LUMO Lobe的大小,判断硫原子S1亲电反应选择性,并据此估算目标产物A的比例,给我们设计二硫键Linker的工作提供了一条全新的思路,并成功地将DAR值由原来的0.1提高到1.9,增加了近20倍!欢迎小伙伴们借鉴思路,助力更多药物设计工作!


温馨小提示:
接下来的章节中,我们会分享一些与扭转作用相关的分析案例,敬请期待!


参考文献:


[1] Robert D. Bach, Olga Dmitrenko, and Colin Thorpe., J. Org. Chem. 2008, 73, 12.

[2] Ravi V. J. Chari, Michael L. Miller, and Wayne C. Widdison., Angew. Chem. Int. Ed. 2014, 53, 3796.

[3] QM小课堂第三章《利用静电势图预测分子酸性强度》

[4] Jack D. Sadowsky, Thomas H. Pillow, Jinhua Chen, Hui Yao, Zijin Xu, and John Wai, et al., Bioconjugate Chem. 2017, 28, 2086.


发布评论 0条评论)

您需要 登录账户 后才能发表评论

还木有评论哦,快来抢沙发吧~