Rechnerbasiertes Design von allosterischen Peptidmodulatoren

G-Protein-gekoppelte Rezeptoren (GPCRs) stellen die größte Membranproteinfamilie im menschlichen Genom dar. Diese in der Zellmembran lokalisierten Rezeptoren erkennen eine Vielzahl an Liganden, die von Ionen, Photonen und kleinen Molekülen bis hin zu Lipiden, Proteinen und Peptiden reichen. Die Aktivierung der GPCRs durch Ligandbindung führt zur Kopplung von intrazellulären Proteinen wie heterotrimeren G-Proteinen, ß-Arrestinen oder Kinasen und folglich zur Initiierung der nachgeschalteten Signaltransduktionswege. In Anbetracht ihrer Schlüsselrolle in grundlegenden physiologischen Prozessen, beispielsweise der Kontrolle der Herzfrequenz, des Blutdrucks sowie dem Lernen, dem Gedächtnis und der Wahrnehmung, überrascht es nicht, dass GPCRs zu den erfolgreichsten Angriffspunkten von Wirkstoffen in der modernen Pharmakotherapie von Krankheiten gehören. In der Tat werden GPCRs für etwa 34% aller zugelassenen Therapeutika als Angriffspunkte genutzt. Gemäß ihrer Wirkungsweise wurden GPCR Liganden kanonisch in orthostere Agonisten oder Antagonisten eingeteilt, jene die Rezeptorsignalwege entweder aktivieren oder hemmen. Kürzlich wurden jedoch Liganden identifiziert, die nicht nur bevorzugt einen von mehreren möglichen Signalwegen aktivieren, sondern auch allosterisch wirken. Diese als biased allosteric modulators bezeichnete Moleküle stellen vielversprechende Verbindungen dar, um sichere und wirksamere Therapeutika zu entwickeln. Die bahnbrechenden Fortschritte auf dem Gebiet der Strukturaufklärung von GPCRs in den letzten zehn Jahren resultierten in einer Vielzahl an hochaufgelösten Strukturen, die wiederum ermöglichten, sturkturbasiertes Liganddesign anzuwenden. Als Folge davon wurde bisher eine Reihe von Liganden mithilfe von struktureller Information der GPCRs entwickelt. Während diese dredimensionalen GPCR Strukturen in Zusammenhang mit strukturbasiertem Liganddesign wertvolle Liganden lieferten, bleibt ein rationales Design von biased allosteric modulators von GPCRs eine langjährige Herausfoderung. Inzwischen sind jedoch computerbasierte Technologien so weit fortgeschritten, dass sie erlauben, neuartige Peptidstrukturen zu gestalten und somit bestehende Herausforderungen auf dem Gebiet der Entwicklung von GPCR Liganden anzugehen. Das Ziel des vorliegenden Projektes besteht daher darin, allosterische und funktionell selektive GPCR Peptidmodulatoren, d.h. biased allosteric modulators, mittels hochmoderner computergestützter Technologien rational zu designen. Die auf diese Art und Weise entwickelten Peptide werden anschließend experimentell validiert und die erste GPCR Struktur im Komplex mit dem biased allosteric modulator aufgeklärt. Diese Studie wird unter Beweis stellen, dass eine computerbasierte Pipeline etabliert werden kann, um peptidbasierte biased allosteric modulators von GPCRs rational zu designen. Solche Peptidmodulatoren werden nicht nur molekulare Mechanismen enthüllen sondern auch neue Möglichkeiten für strukturbasierte Wirkstoffentwicklung von der größten Membranrezeptorfamilie eröffnen.

Im Zentrum der Funktionsweise unseres Körpers steht eine Gruppe von Rezeptoren auf der Zelloberfläche, die als G-Protein-gekoppelte Rezeptoren (GPCRs) bekannt sind. Diese Rezeptoren helfen uns dabei, Schmerz, Geschmack, Hormone, Stimmung und vieles mehr wahrzunehmen. Tatsächlich wirken über ein Drittel aller zugelassenen Medikamente, indem sie GPCRs gezielt beeinflussen. Dennoch ist es bislang eine große Herausforderung geblieben, Protein-basierte Moleküle rechnergestützt so zu entwickeln, dass sie diese Rezeptoren ein- oder ausschalten können. In diesem Projekt haben wir leistungsstarke neue computergestützte Methoden entwickelt, um winzige Proteine - sogenannte Miniproteine - vollständig von Grund auf zu entwerfen. Mithilfe moderner Deep-Learning-Werkzeuge konstruierten wir Miniproteine, die entweder bestimmte GPCRs aktivieren (als Agonisten) oder blockieren (als Antagonisten). Unser Designprozess begann mit kleinen Proteinbausteinen, die tief in die Bindungstasche des Rezeptors passen. Anschließend "wuchsen" wir den Rest des Proteins computergestützt um diesen Kern herum. Zusätzlich untersuchten wir eine große Vielfalt natürlicher Proteinformen, um neue Designstrategien zu entwickeln. Um zu testen, ob unsere Designs tatsächlich funktionierten, verwendeten wir pharmakologische Assays und entwickelten darüber hinaus eine neue Screening-Methode namens Receptor Diversion. Diese nutzt Fluoreszenz in menschlichen Zellen, um sichtbar zu machen, ob ein Miniprotein an seinen Zielrezeptor bindet. Mit diesen Methoden gelang es uns, Agonisten für den schmerzvermittelnden Rezeptor MRGPRX1 zu entwerfen - mit atomgenauer Übereinstimmung zwischen dem Computermodell und der realen Proteinstruktur. Darüber hinaus entwickelten wir Antagonisten für mehrere bedeutende GPCRs: CXCR4 (beteiligt an Krebs und Immunantwort), GLP1R und GIPR (wichtig für den Stoffwechsel), GCGR sowie CGRPR (verbunden mit Migräneschmerz). Einer der neu entworfenen CGRPR-Blocker zeigte eine besonders hohe Wirksamkeit und Selektivität - vergleichbar mit zugelassenen Antikörpermedikamenten, jedoch in deutlich kleinerem Format. Diese maßgeschneiderten Miniproteine könnten schon bald zu zielgerichteten Therapien für Krankheiten wie Diabetes, Migräne, Schmerzen und Krebs führen - mit potenziell weniger Nebenwirkungen als heutige Behandlungen. Gleichzeitig liefern sie der Forschung neue Werkzeuge, um die Funktion von GPCRs besser zu verstehen - als winzige molekulare Ein-/Ausschalter. Indem wir diese Proteine vollständig am Computer entwerfen und rasch in Zellen testen, schaffen wir einen schnelleren, flexibleren und effizienteren Weg zur Medikamentenentwicklung. Diese Arbeit stellt einen wichtigen Fortschritt in der Medizin und Biotechnologie dar - und öffnet die Tür zu einer neuen Generation vollständig designter proteinbasierter Wirkstoffe, die gezielt steuern können, wie unsere Zellen auf ihre Umwelt reagieren.