原文始发于微信公众号(药时代):口服蛋白及多肽药研发的机遇与挑战
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蛋白和多肽是由多个氨基酸组成的大分子,其作为治疗候选药物具有很高的潜力。目前,由于这些治疗性蛋白和肽产品都表现出极低的生物利用度,大多数销售的治疗性蛋白和多肽都是肠外制剂。为了更好进行给药,药剂科学家一直在寻求设计一种可口服的系统,使生物利用度最大化,从而降低所需剂量。蛋白和多肽口服给药的设计策略可分为两大类:对蛋白和多肽自身进行化学修饰和在制剂设计中进行修饰

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化学修饰的主要目的是提高蛋白质和多肽的半衰期,其包括链接PEG(polyethylene glycol,聚乙二醇)化、糖基化和使用佐剂分子来增强输送和脂化等。其中,PEG与治疗性蛋白的结合已被证明可以提高蛋白质的半衰期,且PEG和相关代谢物的应用都获得了FDA批准;糖基化也是一种增强肽药物治疗性能的方法,通过引入糖类基团来优化肽药物的药代动力学特性;除此之外,为了提高蛋白质和多肽的亲脂性,可通过将蛋白质和多肽与脂肪酸和胆汁酸结合,还可利用蛋白偶联物作为肽在肠内的传递载体来增强药物的运输。虽然蛋白质和多肽的化学修饰方法已经得到了广泛的研究,但其在工业上的可行性和高成本仍然是一个挑战。

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应用计算机模拟分析药物-辅药的相互作用为制剂优化提供依据
通过分析模拟过程中体系的反映的结构参数和能量参数能够不同药物辅料配合物的溶解性能差异,从而对辅药分子进行筛选。如使用计算机模拟比较分析比卡鲁胺对比卡鲁胺与乳糖、羟丙基甲基纤维素(Hydroxypropyl methylcellulose, HPMC)和甘露醇的相互作用体系的总溶剂可及表面积、相互作用能和化学键等参数发现乳糖溶解效果最好。此外一项研究报道了利用分子对接对胰岛素与酵母中的β-D-葡聚糖和海藻酸盐涂层的结合进行评估,发现β-D-葡聚糖与胰岛素的结合比胰岛素与藻酸盐的结合更好、更稳定,为制剂设计提供一个重要的线索。
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计算机模拟研究蛋白质或肽与偶联物之间的相互作用
MD模拟可以通过偶联物体系的可及表面积等参数变化对偶联物的稳定性进行评估。如Tabassum等人利用分子对接技术研究了新合成的水溶性铜(II)配合物的相互作用,得出了分子间相互作用以疏水键和氢键为主的结论,并且分子对接研究结果与实验结果相符合,证实了计算机模拟的预测结果。
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利用计算模型对肠膜渗透进行研究
利用计算方法可以通过亲脂性、亲水性、大小、极性表面积和分子的电荷等因素来预测药物的肠道渗透率。目前已开发的预测吸收计算机模型有三种(Simcyp 13.1, GastroPlus 8.0, and GI-Sim 4.1)。其中一项报道指出基于电拓扑指数、极化能力、带电和分割表面积开发的虚拟渗透性筛选模型的预测结果还在体外试验中得到了证实。
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计算机模拟虚拟筛选潜在的酶抑制剂
基于分子对接和遗传算法等计算机模拟方法能够实现从小型虚拟肽数据库中筛选非竞争性肽抑制剂。初步对接研究过程筛选可多个不同的肽序列,随后通过对接分数和对应肽的结合能值进行评估进行进一步筛选。
蛋白质和肽疗法是生物制药中最难以捉摸的类别之一,但也是发展最快的类别之一,越来越多的口服药物基团进入临床和临床前试验阶段。但蛋白质和多肽固有的物理化学特性使其递送到靶点具有挑战性,特别是当设计一个非侵入性药物递送系统时。近年来,生物制药市场飞速发展,传统的体外药物筛选方法浪费了大量的宝贵资源和时间,因此进入湿实验室之前使用计算机模拟筛选逐渐成为一个值得信赖的方法。基于结构的计算机模拟方法来研究蛋白质和肽治疗的分子间和分子内的相互作用是一种广泛接受的分析方法。不仅如此,采用计算机模拟方法可以在分子水平上了解肽与辅药在生理微环境中的相互作用,从而研究现有辅药在防止酶降解和扩大肠道吸收方面的作用。然而,这种方法也存在着缺点,如为了设计新的蛋白质或多肽,需要进行同源性建模;另一个缺点是用于计算研究的资源可用性。与硬件、软件和安装设施相关的重要资源增加了费用,因此为了促进计算机模拟研究的顺利进行,需要开发先进的生物分子建模软件产品。
参考文献
1. Drucker, D.J. Advances in oral peptide therapeutics. Nat. Rev. Drug Discov. 2020, 199 (4), 277–289.
2.Anjali K. Pandya, Vandana B. Patravale, Computational avenues in oral protein and peptide therapeutics. Drug Discov Today, 2021, doi: 10.1016/j.drudis.2021.03.003
3.Sjögren E, Thörn H, Tannergren C. In silico modeling of gastrointestinal drug absorption: predictive performance of three physiologically based absorption models. Mol Pharm. 2016;13(6):1763-1778.

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