Vue d'ensemble de la découverte de médicaments intégrée
Overview
Nous proposons de véritables programmes intégrés de découverte de médicaments. Nos équipes co‑localisées accélèrent la progression des composés, de l’identification de la cible jusqu’au candidat médicament.
Il est essentiel d’établir des bases solides pour assurer le succès de la découverte de médicaments dès cette première étape du processus. Notre plateforme intégrée d’identification et de validation de cibles combine l’intelligence artificielle, l’expertise de nos spécialistes et une validation expérimentale rigoureuse pour guider les cibles à travers une évaluation robuste, les préparant ainsi à la phase de découverte de hits
Des hits validés et de haute qualité, obtenus grâce à des technologies intégrées et à une collaboration étroite entre experts, vous offrent un point de départ fiable pour accélérer la découverte de médicaments.
Des hits de haute qualité, accompagnés d’une preuve de concept précoce, sont dé-risqués et profilés, prêts à accélérer votre programme vers l’optimisation des candidats.
Transformer des candidats prometteurs en candidats cliniques avec rapidité, précision et une expertise scientifique capable de générer des données de haute qualité et d’avoir un véritable impact pour les patients.
Offrir une découverte de médicaments intégrée et indépendante des modalités pour aborder des mécanismes biologiques complexes, accélérer le développement et faire progresser des thérapies innovantes en toute confiance.
Une expertise complète en découverte de petites molécules, de l’identification de la cible jusqu’au à la montée en échelle, pour fournir des candidats conçus pour réussir et créer un impact sur le marché.
Transformer des concepts peptidiques complexes en thérapies de nouvelle génération grâce à une conception intégrée, des analyses avancées et une expertise collaborative de bout en bout.
Exploiter l’induction de proximité et la technologie CHARMED pour concevoir, tester et optimiser rapidement des dégradeurs ciblant des protéines auparavant considérées comme « non médicamentables ».
Faire progresser les ADC de nouvelle génération grâce à une conception centrée sur le payload, une expertise intégrée et une innovation collaborative permettant d’offrir des thérapies plus sûres et plus sélectives.
Stimuler l’innovation en biothérapies grâce à une conception intégrée, à la biologie structurale et à une expertise multidisciplinaire pour accélérer le développement de thérapies de nouvelle génération, du concept au clinique.
Associer une expertise thérapeutique approfondie à une compréhension translationnelle pour concevoir des stratégies, réduire les risques et accélérer les programmes de découverte pour un succès au clinique.
Accélérer la découverte de médicaments en oncologie grâce à une expertise intégrée, des modalités innovantes et une compréhension translationnelle afin de délivrer des candidats ayant un impact clinique réel.
Accélérer la découverte de médicaments en immunologie et inflammation grâce à des essais adaptés, des modèles translationnels et une expertise intégrée pour favoriser un succès clinique plus rapide.
Faire progresser la découverte de médicaments pour le SNC grâce à des modèles intégrés, des biomarqueurs translationnels et une expertise multidisciplinaire pour surmonter la complexité et accélérer l’innovation thérapeutique.
Concevoir et développer des thérapies différenciées à petites molécules pour l’obésité et le diabète grâce à une expertise intégrée, une compréhension mécanistique approfondie et des stratégies translationnelles.
Inobrodib, an exciting, first-in-class oral anti-cancer drug in clinical development by CellCentric, was collaboratively designed, synthesised and supported on its pre-clinical journey by an integrated project team at Sygnature Discovery. Inobrodib is now showing promising results in Phase I and II trials for multiple myeloma and other cancer types.
Chez Sygnature Discovery, nous fournissons des solutions de découverte de médicaments de classe mondiale pour accélérer la progression de vos composés, de l’idée jusqu’à la clinique.
Notre équipe de direction rassemble une diversité d’expériences et de ressources, favorisant la collaboration et l’innovation dans l’ensemble du processus de découverte de médicaments.
Explorez les opportunités de carrière chez Sygnature Discovery. Rejoignez une équipe internationale qui obtient des résultats exceptionnels grâce à la collaboration, à l’innovation et à l’intégrité.
Vue d'ensemble de la découverte de médicaments intégrée
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Nous proposons de véritables programmes intégrés de découverte de médicaments. Nos équipes co‑localisées accélèrent la progression des composés, de l’identification de la cible jusqu’au candidat médicament.
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Determining the Cryo-EM Structure of the 5-HT2A receptor with Serotonin Bound
In this case study, Rachel Johnson describes how we determined the active state structure of the 5-HT2A receptor with the natural ligand serotonin bound using cryo-EM.
Introduction
GPCRs are a large and diverse group of receptors in the body. They are also important therapeutic targets as over a third of all FDA approved drugs act upon these receptors [1]. Being able to probe how ligands interact with the target protein by elucidating the structural details of how the ligand binds to the protein and/or revealing any changes to the conformation of the protein can significantly impact drug discovery programs. Cryo-EM has become a powerful tool in the structure determination of GPCRs [2]. The resolutions attained have allowed small molecule ligands to be visualised within the maps and have also revealed different receptor conformations upon ligand binding and enabled receptor dynamics to be studied [3, 4].
The 5-hydroxytryptamine receptor isoform 2A (5-HT2AR) is one of a family of GPCRs activated by serotonin (5-hydroxytryptamine) and is essential for learning and cognition [5]. Pathophysiology associated with 5-HT2AR has been linked to psychiatric disorders and conditions including depression, schizophrenia, and drug addiction. In addition to serotonin, 5-HT2AR is also the target for agonists that possess cognition-enhancing and hallucinogenic properties, such as LSD and psilocin. On the other hand, 5-HT2AR antagonists have antipsychotic and antidepressant properties. Thus, 5-HT2AR has seen recent focus as a possible target in the treatment of a range of neuropsychiatric conditions [6]. Here, we aimed to determine the active state structure of 5-HT2AR with the natural ligand serotonin bound using cryo-EM.
Sample preparation
Initially, we co-expressed the receptor and G proteins in Sf21 insect cells using the baculovirus expression system where the components of the complex (5-HT2AR, Gαq, Gβ1 & Gg2) were added at a 1:1:1:1 ratio. Following an incubation with serotonin, the complex was purified from membranes via FLAG affinity and size exclusion chromatography (SEC). Sample quality is crucial for cryo-EM, so final QC checks were performed. SDS-PAGE and MS-MS peptide mapping was used to ensure all complex components were present. An analytical SEC was also performed to check that the protein could withstand a freeze-thaw cycle. This is important because if complexes are unstable during freeze-thaw, they must be applied to a cryo-EM grid immediately after purification for optimal structure determination. QC checks for5-HT2AR confirmed all components of the complex were present in the final sample and that the complex survived a freeze-thaw cycle. Therefore, the sample was taken forward for imaging, and frozen sample could be used.
Figure 1: Protein purification and quality control of the 5-HT2AR sample for cryo-EM. Fractions from the preparative SEC trace peak were pooled. The freeze-thaw and SDS-PAGE QC checks showed that the all components of the complex were present and that it could withstand a freeze-thaw cycle.
Cryo-EM structure determination
Cryo-EM grids of the 5-HT2AR complex were prepared using a ThermoFisher Vitrobot Mark IV. 3 µL of complex was applied to a Quantifoil R1.2/1.3 Cu 400 mesh grid, excess sample was blotted off and the grid was plunged into liquid ethane rapidly freezing the sample in a thin layer of vitrified ice to preserve its native state. Prepared grids were screened for good particle distribution in thin ice. Suitable regions of the grid were identified and a data set consisting of ~11,000 movies was collected on the Titan Krios microscope fitted with a K3 detector at the Midlands Regional Cryo-EM Facility. After motion correction and CTF refinement, particles were picked using Topaz [7] and classified in 2D using Relion5 [8]. The particles which contributed to good 2D averages that displayed clear secondary structure were then used for 3D refinement and subjected to particle polishing which resulted in a 3.7Å map being obtained. Atomic coordinates were then fitted into the polished map and subjected to real space refinement.
Figure 2: The cryo-EM data processing pipeline. Particles were picked from ~11,000 movies using TOPAZ and a 3D initial model was generated that showed secondary structure features. Particles were subjected to iterative rounds of 2D and 3D classification to generate a homogenous particle stack. These particles underwent 3D refinement, particle polishing and CTF refinement before a 3.7Å map was obtained.
Cryo-EM structure analysis
The 5-HT2AR map quality allowed the receptor and G protein components to be modelled into the map. Analysis of the ligand binding site also showed strong density for serotonin and the surrounding receptor side chains allowing the compound to be unambiguously modelled into the map. We compared our cryo-EM structure to two previously published structures. The first is a cryo-EM structure of the active state 5-HT2AR with 25CN-NBOH bound (PDB: 6WHA) and the second is a receptor-only X-ray crystallography structure with serotonin bound (PDB 7WC4). Interestingly, the serotonin binding pose in our cryo-EM structure agrees with the ligand binding site in the 25CN-NBOH small molecule agonist cryo-EM structure. This differs from that in the X-ray crystallography structure, suggesting that relying solely on X-ray data may be misleading to small-molecule medicinal chemistry efforts in this case.
Figure 3: 5-HT2AR cryo-EM structure analysis. A) The 5-HT2AR map coloured by complex component. The ligand binding site is highlighted by the black box. B) Analysis of the ligand binding site showed strong density for serotonin and the neighbouring side chain residues. C) An overlay of our cryo-EM structure (green) with the 25CN-NBOH (purple) cryo-EM structure and the X-ray crystallography structure with serotonin bound (grey). Serotonin binds at the same site as 25CN-NBOH which differs from the serotonin bound X-ray structure.
Conclusion
We determined a cryo-EM structure of 5-HT2AR where the resolution attained was sufficient to unambiguously model the small molecule ligand into the map. Here at Sygnature Discovery (Peak Proteins), we have the capability and expertise to determine cryo-EM structures of GPCRs. We can produce high quality protein samples, prepare cryo-EM grids in-house with fresh protein and access cryo-EM facilities across the UK allowing us to obtain high resolution structures.
Reference
Sriram, K.; Insel, P. A.; G Protein-Coupled Receptors as Targets for Approved Drugs: How Many Targets and How Many Drugs? Mol Pharmacol. 2018 93 (4), 251-258.
Zhang, X.; Johnson, R. M.; Drulyte, I.; et al. Evolving cryo-EM structural approaches for GPCR drug discovery. Structure. 2021, 29, (9), 963-974.e6.
Cao, J.; Belousoff, M. J.; Liang, Y. L.; Johnson, R. M.; et al. A structural basis for amylin receptor phenotype. Science. 2022 Mar 25;375(6587):eabm9609.
Zhang, X.; Belousoff, M. J.; Zhao, P.; et al. Binding and Activation by Peptide and Non-peptide Agonists. Mol Cell. 2020, 80, 485-500.
Zhang, G.; Stackman, R. W. The Role of Serotonin 5-HT2A Receptors in Memory and Cognition. Front. Pharmacol. 2015, 6.
Cameron, L. P.; Benetatos, J.; Lewis, V.; et al. Beyond the 5-HT 2A Receptor: Classic and Nonclassic Targets in Psychedelic Drug Action. J. Neurosci. 2023, 43, 7472–7482
Bepler, T.; Morin, A.; Rapp, M.; et al. TOPAZ: A Positive-Unlabeled Convolutional Neural Network CryoEM Particle Picker that can Pick Any Size and Shape Particle. Microscopy and Microanalysis, 2019, 25 (S2) 986-987.
Scheres, S. H.; RELION: implementation of a Bayesian approach to cryo-EM structure determination. J Struct Biol. 2012, 180 (3), 19-30.