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BMC Medicine volume 20, numero articolo: 292 (2022) Citare questo articolo

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Sebbene il metabolismo del colesterolo sia un percorso comune per lo sviluppo di farmaci antitumorali, non esistono bersagli e farmaci specifici per uso clinico. Qui, sulla base del nostro precedente studio sulla sterolo O-aciltransferasi 1 (SOAT1) nel carcinoma epatocelluare, abbiamo cercato di selezionare un farmaco mirato efficace per il trattamento preciso del carcinoma epatocelluare e, dal punto di vista del metabolismo del colesterolo, chiarire la relazione tra regolazione del colesterolo e tumorigenesi e sviluppo.

In questo studio, abbiamo sviluppato una tecnologia di screening di affinità integrata per lo screening virtuale per lo screening dei farmaci con proteine bersaglio. Per la verifica dell’attività del farmaco sono stati utilizzati una serie di esperimenti in vitro e in vivo. L'analisi multi-omica e l'analisi della citometria a flusso sono state utilizzate per esplorare i meccanismi antitumorali. L'analisi comparativa del proteoma e del trascrittoma combinata con le informazioni di follow-up sulla sopravvivenza dei pazienti rivela il potenziale clinico terapeutico dei farmaci selezionati.

Abbiamo esaminato tre composti, nilotinib, ABT-737 ed evacetrapib, che mostravano un legame ottimale con SOAT1. In particolare, nilotinib ha mostrato un’elevata affinità per la proteina SOAT1 e ha inibito significativamente l’attività tumorale sia in vitro che in vivo. L'analisi multi-omica e l'analisi della citometria a flusso hanno indicato che i composti mirati a SOAT1 hanno riprogrammato il metabolismo del colesterolo nei tumori e hanno potenziato le cellule T CD8+ e i neutrofili per sopprimere la crescita del tumore.

Nel loro insieme, abbiamo segnalato diversi ligandi SOAT1 ad alta affinità e dimostrato il loro potenziale clinico nella terapia di precisione del cancro al fegato e rivelato anche il potenziale meccanismo antitumorale dei composti mirati a SOAT1.

Rapporti di revisione tra pari

Studi precedenti hanno scoperto che la riprogrammazione del metabolismo del colesterolo tumorale avviene durante la tumorigenesi e lo sviluppo [1, 2]. Le caratteristiche del metabolismo del colesterolo dei tumori includono sia la sovraregolazione della sintesi e dell’assorbimento del colesterolo sia l’accumulo di vari derivati del colesterolo, come gli esteri del colesterolo e il colesterolo ossidato [3]. Tuttavia, la riprogrammazione del metabolismo del colesterolo nei tumori coinvolge molti processi, tra cui sintesi, assorbimento, esterificazione, efflusso e conversione. Pertanto, chiarire il ruolo di questi processi nella tumorigenesi e nello sviluppo di potenziali farmaci terapeutici è stato impegnativo.

Molti recenti studi clinici e preclinici hanno dimostrato che mirare al metabolismo del colesterolo nelle cellule tumorali e nelle cellule immunitarie è un modo ovvio per trattare i tumori [4]. Gli obiettivi esistenti includono enzimi chiave nella sintesi e nelle vie di trasporto del colesterolo, nonché fattori chiave di trascrizione coinvolti nel metabolismo del colesterolo. Ad esempio, le statine esercitano effetti antitumorali inibendo l’attività dell’enzima chiave limitante la velocità 3-idrossi-3-metilglutaril-coenzima A reduttasi (HMGCR) nella via di segnalazione della sintesi del colesterolo [5], e l’itraconazolo si lega direttamente allo sterolo- dominio sensibile del trasportatore intracellulare del colesterolo NPC 1 (NPC1), riducendo così la crescita del tumore e l'angiogenesi [6]. Inoltre, LXR-623, GW3965, altri inibitori di piccole molecole contro il recettore X del fegato (LXR) e altri farmaci a piccole molecole sono attualmente oggetto di studio come farmaci antitumorali [7].

Si prevede che la scoperta di nuovi bersagli farmacologici correlati al colesterolo accelererà lo sviluppo di farmaci mirati all’omeostasi intracellulare del colesterolo per la terapia dei tumori. La proteina SOAT1 può convertire il colesterolo intracellulare in eccesso in estere del colesterolo e immagazzinarlo in goccioline lipidiche. L'abbattimento o l'inibizione di SOAT1 può inibire una varietà di tumori regolando l'omeostasi del colesterolo nelle cellule tumorali [8, 9] e lo stato immunitario del microambiente tumorale [10, 11]. Abbiamo precedentemente scoperto che SOAT1 può essere utilizzato per stratificare i pazienti con HCC con prognosi sfavorevole e come bersaglio farmacologico per il trattamento di pazienti con questo sottotipo. È stato dimostrato che gli inibitori che prendono di mira SOAT1 esercitano effetti antitumorali ottimali sia in vitro che in vivo. Tuttavia, ci sono solo pochi inibitori SOAT1 conosciuti – sono stati segnalati solo avasimibe, nevanimibe e CI-976 – il che limita notevolmente le prospettive di sviluppo del farmaco.

95%) can be divided and stored at − 80 ℃ for future use./p> 10 (orange histogram), including three positive controls (red star), 16 compounds that did not bind to the protein (black histogram), and 7 other compounds had signal errors (gray histogram). f The KD value of the screened ligands was calculated by SPR/p> 95%, and the correlation coefficient of all samples was > 85% (Figure S3b). In total, 3960 proteins were quantified from 7307 identified proteins (Figure S3c, full of proteome data shown in separate additional file 3). After correcting for multiple testing by setting the P value at 0.01, false discovery rate (FDR) at 0.05, and fold change > 2, 226 differential proteins (180 downregulated and 48 upregulated) were simultaneously dysregulated in the proteome of two compounds targeting SOAT1 (Fig. 3a and Figure S3d). Then, we submitted all differentially expressed proteins to Gene Ontology (GO) enrichment and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway annotation. GO and KEGG analyses showed that the dysregulated proteins were related to steroid metabolic processes or cholesterol metabolic processes, and the corresponding molecular functions were also closely related to sterol transporter activity, lipid transfer activity, cholesterol binding, and cholesterol transfer activity (Fig. 3b). These results indicated that the most dysregulated proteins were generally related to cholesterol metabolism. Further research on cholesterol metabolism signaling pathway proteins found 29 cholesterol metabolism–related proteins significantly altered after treatment with SOAT1-targeting compounds (Table S2). Classification and analysis of these differential proteins showed that most of the cholesterol synthesis–related proteins in the cholesterol metabolism signaling pathway, such as phosphomevalonate kinase(PMVK), lanosterol 14-alpha demethylase(CYP51A1), 7-dehydrocholesterol reductase(DHCR7), lanosterol synthase(LSS), and squalene monooxygenase(SQLE), were significantly downregulated. Additionally, cholesterol transport and esterification–related proteins, including NPC1, SOAT1, phospholipid transfer protein (PLTP), and neutral cholesterol ester hydrolase 1(NCEH1), were also significantly downregulated. In contrast, cholesterol conversion–related proteins, such as sterol 26-hydroxylase (CYP27A1), steroid 17-alpha-hydroxylase/17,20 lyase (CYP17A), aldo–keto reductase family 1 member (D1AKR1D1), and translocator protein (TSPO), were significantly upregulated (Fig. 3c). Cholesterol synthesis, esterification, transportation (including uptake and efflux), and conversion are the main biological processes that maintain the stability of cholesterol metabolism [23]. Numerous previous clinical and preclinical studies have shown that successful treatment of tumors can be achieved by interfering with the cholesterol metabolism of tumor cells and immune cells [24]. Our proteomics analysis showed that compounds targeting SOAT1 not only block the production of cholesterol esters, but also inhibit the synthesis and uptake of cholesterol and advance the conversion of cholesterol to bile acids. Thus, SOAT1-targeting compounds systematically restored the cholesterol metabolism in tumor cells (Fig. 3d)./p> 2410 differential metabolites (239 downregulated and 171 upregulated) were detected in the metabolome of nevanimibe and nilotinib (Fig. 4a and Figure S4d). To more accurately identify differential changes in metabolites associated with cholesterol metabolism pathways, we further performed targeted metabolome analysis using metabolite standards. As a result, we found that 26 cholesterol metabolism pathway metabolites changed after administration (Table S3). Heat map cluster analysis showed that hydroxysterol, bile acid, and sterol hormone compounds were significantly upregulated, while pre-sterol and cholesterol ester were significantly downregulated (Fig. 4b). Specifically, hydroxysterol, bile acids, and steroid hormone metabolites, such as 20-α, 22-β-dihydroxycholesterol, 24-hydroxycholesterol, lithocholic acid, and pregnenolone, were significantly increased, while pre-sterol and cholesterol ester metabolites, such as lanosterol, 4,4-dimethyl-5-α-cholesta-8, 14-demethyllanosterol, 18:0 cholesterol ester, and 20:0 cholesterol ester were significantly reduced (Fig. 4c). These results further confirmed that compounds targeting SOAT1 can inhibit cholesterol synthesis, esterification, and transport, and promoted cholesterol conversion./p>

0.9; range, 0.85–1). (c) Coverage of identified and quantified proteins. In total, 3,960 proteins were quantified from 7,307 identified proteins. (d) UpSet Venn diagram of each pairwise comparison. 226 differential proteins (180 downregulated and 48 upregulated) were simultaneously dysregulated in the proteome of nevanimibe and nilotinib (n=3, p<0.01). Figure S4. Metabolome sample preparation and data analysis. (a) Workflow of metabolome sample preparation and data collection. (b) Scatter plots and Pearson correlation coefficients for replicate metabolome profiling of two SOAT1-targeted compounds (nevanimibe and nilotinib). The x- and y-axes represent the metabolome intensities in each pairwise comparison. Notably, repeat experiments with the same samples have good reproducibility, with a high level of correlation (average > 0.9; range, 0.85–1). (c) Coverage of detected mass spectral peaks and quantitative and qualitative mass spectral. Overall, 1890 compounds were quantified from 19,671 identified MS/MS spectra, and 662 metabolites were classified. (d) UpSet Venn diagram of each pairwise comparison. 410 differential metabolites (239 downregulated and 171 upregulated) were detected in the metabolome of nevanimibe and nilotinib (n=6, p<0.01). Figure S5. The relationship between drug-regulated cholesterol dysregulation proteins and the survival of liver cancer patients. Figure S6. Schematic of multicolor flow cytometry analysis. (a) Schematic diagram of a xenograft model derived from Hepa1-6 cells transplanted into C57BL/6 mice. (b) Multicolor flow cytometry analysis of cell-derived xenograft models. (c) Histogram overlays show changes in expression profiles between samples. The table shows the groups and cell counts. (d) Fluorescence correlation analysis heat map of each color. The cells labeled with each fluorescent antibody are clearly distinguished, indicating that the analysis system is robust. Table S1. Four software molecar docking screenings yielded 62 potential compounds. Table S2. 29 cholesterol metabolism signal pathway proteins changed after administration. Table S3. Targeting identified 26 cholesterol metabolism signaling pathway metabolites changed after administration./p>