下一代阿茨海默病疗法：靶点评估与启用

Alzheimer's & Dementia 2026;22:e70964. 

THE JOURNAL OF THE ALZHEIMER'S ASSOCIATION (阿尔茨海默病协会期刊)

https://doi.org/10.1002/alz.7096

PERSPECTIVE (观点)

下一代阿尔茨海默病疗法：印第安纳大学医学院-普渡大学 TREAT-AD 中心的靶点评估与启用

Timothy I. Richardson, Rebecca C. Klein, Kun Huang, Jie Zhang, Andrew D. Mesecar, Jeffrey L. Dage, Brent Clayton, Alan D. Palkowitz, Bruce T. Lamb

摘要

尽管几十年来致力于开发疾病修饰疗法，阿尔茨海默病 (AD) 的发病率仍在持续上升。因此，美国国家老龄化研究所 (NIA) 建立了“加速阿尔茨海默病治疗开发的靶点启用” (Target Enablement to Accelerate Therapy Development for Alzheimer's Disease, TREAT-AD) 中心，以解决基础研究与转化药物发现之间的差距。印第安纳大学医学院 (IUSM)-普渡大学 TREAT-AD 中心坐落于强大的 AD 研究环境中，是美国国立卫生研究院 (NIH) 资助完成这一使命的两个中心之一。以此为重点，我们的中心专注于淀粉样蛋白和 Tau 蛋白以外的新型生物靶点，组建了药物发现引擎的必要组成部分：项目和数据管理、生物信息学与计算科学、结构生物学与生物化学、检测开发与药理学，以及小分子、抗体和寡核苷酸的分子设计与合成。我们的目标是在开放科学框架内交付“靶点启用包” (Target Enabling Packages, TEPs)，通过 AD 知识门户 (AD Knowledge Portal) 使数据、方法和研究工具可被广泛获取。

关键词：生物化学，生物信息学，药物发现，INPP5D，药物化学，药理学，PLCG2，项目管理，SHIP1，结构生物学

亮点

·印第安纳大学医学院 (Indiana University Schoolof Medicine，IUSM)-普渡大学 TREAT-AD 中心开发靶点启用包 (TEPs)，以推进用于治疗阿尔茨海默病 (AD) 的新型靶点。

·该中心由行政核心监督，并通过四个技术核心运作——生物信息学、结构生物学、检测开发和药物化学，在里程碑驱动和开放科学的框架内进行。

·多组学、系统生物学和机器学习 (ML) 方法指导淀粉样蛋白和 Tau 蛋白以外的高优先级靶点的提名。

·跨核心工作流程提供了对新型生物靶点的结构洞察、经过验证的检测方法、生物标志物和分子探针，从而启用先导化合物优化。

·所有数据、方法和工具均通过 AD 知识门户公开共享，以加速全球 AD 药物发现工作。

1. 引言

阿尔茨海默病 (AD) 及相关痴呆症 (related dementias，ADRD) 是进行性神经退行性疾病，影响着 720 万美国人，随着 65 岁及以上成年人数量的增加，到 2060 年这一数字将增长至超过 1400 万[1,2]。ADRD 对个人和社会的医疗及经济负担已有充分记录[3]。尽管 β-淀粉样蛋白 (Aβ) 假说指导了 AD 研究 30 年[4,5]，但靶向淀粉样蛋白的疗法开发充满挑战，且淀粉样蛋白的清除仅能极其微弱地减缓认知衰退[6]。2014 年，美国国家老龄化研究所 (National Institute on Aging，NIA) 开始通过“加速药物伙伴关系” (Accelerating Medicines Partnership, AMP-AD) 支持旨在探索人类遗传学与疾病之间复杂相互作用的研究项目。2019 年，NIA 启动了“加速阿尔茨海默病治疗开发的靶点启用” (Accelerate Therapy Development for Alzheimer’s Dis ease ，TREAT-AD) 中心，旨在通过弥合通往新型疗法开发的差距（即基础研究与临床研究之间的所谓“死亡之谷”）来推进这项研究的转化方面。这些中心直接建立在 AMP-AD 项目的工作基础之上，该项目已确定了 500 多个候选靶点。建立在开放科学原则之上的这些中心旨在通过合作努力推进这些新靶点，开发用于药物发现项目的能力和工具[7]。

印第安纳大学医学院 (IUSM)-普渡大学 TREAT-AD 中心是美国国立卫生研究院 (NIH) 资助支持这一使命的两个中心之一，另一个是埃默里-Sage-结构基因组学联盟 (Emory-Sage-Structural Genomics Consortium ，SGC)-杰克逊实验室 (Jackson Laboratory，JAX) TREAT-AD 中心。我们的中心专注于开发必要的高质量研究工具，以启用一系列生物靶点组合，并具备所有必要的能力来优化先导分子作为临床开发的候选药物。利用先进的多组学分析、生物信息学、结构生物学、检测开发、筛选和药物化学，该中心生产全面的靶点启用包 (TEPs)，其中包括靶蛋白、经过验证的检测方法、药效学生物标志物和化学探针。中心生成的数据、方法论、药理学工具和化学探针通过 AD 知识门户向全球研究社区公开且免费共享[8]。这篇观点文章概述了该中心的科学基本原理、运作模式，以及其通过转化研究和开放科学对 NIA 启用下一代 AD 疗法工作的贡献。

我们的中心得到了印第安纳大学通过斯塔克神经科学研究所和 NIA 支持的计划对 AD 研究的长期机构承诺的支持，这些计划包括成立于 1991 年的印第安纳阿尔茨海默病研究中心、国家阿尔茨海默病集中资源库 (NCRAD)、晚发性阿尔茨海默病模型生物开发与评估 (MODEL-AD) 联盟以及早发性阿尔茨海默病纵向研究 (LEADS)。普渡大学、匹兹堡大学医学院和印第安纳生物科学研究所 (IBRI) 的额外合作最大限度地提高了世界级科学家之间的科学参与度，将他们与专注于 AD 研究和药物发现的机构联系起来。

该中心组织为四个高度整合和协作的技术核心，并通过一个共同的行政和数据管理核心进行管理（图 1）。技术核心包括生物信息学与计算生物学 (BCB)、结构生物学与生物物理学 (SBB)、检测开发与高通量筛选 (ADHTS) 以及药物化学与化学生物学 (MCCB)。为了补充我们的能力，我们建立了一个外部资源和合作者网络，以增加容量并获取额外的专业知识。由生物学和化学项目负责人共同领导的靶点开发团队确保里程碑的实现，并为响应数据进行决策提供必要的重点和科学专业知识。

2. 方法

虽然人类遗传学和多组学数据集为靶点提名提供了基础，但优先级排序需要每个技术核心的细致科学判断。在实践中，这一过程整合了来自人类生物学、临床前模型和现有文献的证据，以评估生物靶点的验证以及与模式选择、成药性和转化可行性相关的实际考虑。对于每个靶点，我们评估：(1) 遗传和转录组关联的强度和可重复性，包括效应大小、方向性以及跨独立数据集的一致性，同时记录相互矛盾或不确定的发现；(2) 细胞和动物模型中已发表的结果，特别是当报告的结果不一致或表型引起安全担忧（例如，敲除致死）时；以及 (3) 之前的努力失败是否归因于 AD 相关背景下的靶点生物学、用于测试治疗假设的药理学试剂的质量，或是用于评估结果的临床前模型和生物标志物策略的选择。

2.1 行政和数据管理 (administrative and data management, ADMIN) 核心

ADMIN 核心在确保中心实现其总体战略使命、特定项目目标和里程碑方面发挥着核心作用。它监督中心的行政管理和技术核心的整合，同时与中心指导委员会 (CSC) 和外部顾问委员会 (EAB) 保持定期沟通并实施其建议。CSC 由中心联合主任、技术核心负责人、合作首席研究员 (PIs)、NIH 科学家以及监督里程碑交付的 NIA 项目官员组成。EAB 由 AD 研究和药物发现领域的关键意见领袖组成。EAB 每年开会一次，就中心的绩效、项目优先级、进展以及任何战略或战术变更向 CSC 提供独立反馈。ADMIN 核心在几个关键领域提供领导和监督，包括项目组合的管理和优先级排序、技术战略的制定和执行，以及每个技术核心活动的无缝整合。此外，它负责识别和解决项目瓶颈，做出动态资源决策，并在必要时实施替代策略以确保成功。ADMIN 核心还进行技术审查，并为基于里程碑的“通过/不通过”决策提供建议。一项关键职责包括监督 TEPs 并确保相关数据集提交至 AD 知识门户。

2.2 BCB(bioinformatics and computational biology)核心

BCB 核心通过以下方式支持中心的药物发现工作：(1) 通过使用生物信息学、系统生物学、机器学习 (ML) 和统计方法整合和分析各种遗传和组学数据集来推进靶点选择[9]；(2) 与其他核心合作开发和应用先进的生物信息学和人工智能 (AI) 方法，用于诸如生物标志物发现和先导分子预测等任务。近年来，单细胞组学技术的进步、单细胞数据的积累以及 AI/ML 技术的整合，为 AD 研究带来了新的见解。因此，BCB 核心利用 ML 从大块组织和单细胞数据中生成新的靶点假设，并将它们与其他数据模态相结合。此外，BCB 核心正在开发新颖的以三维图为基础的学习方法来生成小分子结构，进一步为治疗开发提供计算支持。在此基础上并在整个启用过程中，BCB 核心为其他技术核心提供支持，包括用于研究设计、数据处理和分析的通用生物信息学和生物统计学。

2.3 SBB(structure biology and biophisics)核心

SBB 核心提供了一个全面的“基因到结构”平台，以支持优先治疗靶点的选择和推进。它生成用于检测开发、验证和结构研究的蛋白质构建体，采用生物化学和生物物理方法评估配体-蛋白质相互作用的动力学和热力学。通过 X 射线晶体学和冷冻电子显微镜 (cryo-EM) 获得的结合配体的靶蛋白结构，结合表征化合物-蛋白质相互作用的热力学分析，提供了对配体-蛋白质相互作用及随后的活性调节的见解。这种多方面的蛋白质分析和药物设计方法包括解吸电喷雾电离质谱 (DESI-MS)，用于为具有挑战性的靶蛋白创建新型、无标记的生化检测；XtalPred [3] 用于预测蛋白质可结晶性并生成蛋白质构建体；随后是自动化的蛋白质结晶和成像，通过使用 AIDA [4]、AIDA [5] 和 AlphaFold 模型加速模型构建得到增强。通过这些方法，SBB 核心进行深入的酶学和作用机制 (MOA) 研究，以阐明化合物活性背后的生化机制，有助于指导从生化检测到细胞模型的转化。

2.4 ADHTS (assay development and high throughput screening)核心

ADHTS 核心在启用提名的生物靶点方面发挥着关键作用，通过建立一个指导开发稳健、互联的体外检测系统的机制假设。这些检测生成高质量数据，以支持由 MCCB 核心进行的构效关系 (structure–activity relationship，SAR) 研究，并导致体内药代动力学 (PK)/药效学 (PD) 表征和疗效研究。从临床前模型转化到人体研究的靶点结合 (TE) 和 PD 生物标志物显著提高了临床研究的成功率和质量。因此，该核心还致力于利用体外和体内检测为每个靶点和机制识别转化生物标志物，同时整合旨在临床环境中操作的转化检测，为人体研究提供信息。

2.5 MCCB(medicinal chemistry and chemical biology)核心

MCCB 核心作为中心的关键枢纽点，整合来自所有技术核心的数据，以驱动用于靶点验证的高质量药理学工具的发现、设计、合成和交付。它评估靶点的成药性并选择最合适的治疗模式，包括小分子、抗体和寡核苷酸。该核心采用多种配体识别策略来发现新的分子起点，并使用多参数优化 (MPO) 进行 SAR 研究，以完善药理活性和类药特性。一种迭代的“设计-制造-测试-分析”方法能够在每个技术核心的投入下同时优化多个参数。一套计算能力，包括药物发现工作流程和数据管理系统，与信息学平台和分子建模软件相结合，其中包括计算出的物理化学参数以及与吸收、分布、代谢和排泄 (ADME) 相关的属性。这些能力，加上通过印第安纳大学提供的强大计算资源，驱动了具有更好亲和力和效力同时保持类药特性的配体设计。在与 BCB 核心的合作中，MCCB 核心利用结合了化学信息学数据库、蛋白质 3D 结构和分子结构的新型基于 AI 的分子设计流程，对生物靶点进行虚拟筛选和预测小分子。凭借灵活的药物化学方法，MCCB 核心推进针对优先靶点的广泛治疗模式组合，并为研究界提供适合进一步先导开发的特征明确的化学探针。

2.6 项目管理和里程碑

药物发现和开发需要跨越广泛科学学科的专业知识。我们的中心由对 AD 生物学有深刻理解并具有丰富药物发现和临床开发经验的个人领导。这种广泛的经验与在数据科学、蛋白质生物化学和生物物理学、药理学和化学方面的深厚专业知识相结合。作为一个学术药物发现中心，我们还有一个重要目标，即培养下一代 AD 研究人员。通过在一个专注于交付高质量启用包的中心内的临床前研究经验，我们还寻求通过博士后奖学金、研究生项目以及与其他培训项目的合作，提供药物发现综合科学方面的高质量培训。

中心的能力经过组织，可以有效地提名靶点并使其能够用于药物发现项目。我们建立了明确定义的里程碑，并在中心内实施了项目管理职能，以协调所有努力实现我们的目标（图 2）。人类遗传学和对组学数据集的无偏评估构成了靶点提名的基础。生物信息学和系统生物学方法用于识别年龄匹配对照组与 AD 特征相关的关键基因。里程碑 1通过评估文献并评估关于靶点验证和成药性的当前知识状态来评估生物学相关性。考虑的数百个潜在靶点中，大多数不符合每个技术核心定义的生物学相关性和成药性标准，或者无法建立机制假设。然而，当中心的技术核心就在具有机制假设的靶点的潜在可行性达成一致时，里程碑 2通过评估和建立初始体外检测和工具分子，确定启用药物发现项目的实验可行性。通常，我们发现报告的结果无法重现，分子不足，或者检测在与 AD 相关的生物学背景下不适用。在某些情况下，药物靶点已经被充分启用，在这些情况下，我们为 AD 研究的最佳工具提供指导。被认为具有足够成功概率和重大创新潜力的靶点将推进到 里程碑 3。这一最终里程碑需要投入最多的时间和资源，目标是交付一个满足 NIA 建立的阿尔茨海默病药物开发项目 (ADDP) 早期准入标准的先导分子系列。

3. 靶点启用

3.1 靶点选择

通过支持从 AMP-AD 开始的研究联盟，NIA 已经认识到人类遗传学在建立下一代 AD 靶点中的价值。历史上，研究一直集中在疾病的标志特征上：淀粉样蛋白和 Tau 蛋白。除了这些标志特征之外，还有观察表明，尽管有淀粉样蛋白和 Tau 蛋白水平，一些个体对神经退行性变具有抵抗力，而另一些个体由于遗传和环境因素的组合而易感[9]。此外，使用人类遗传学作为靶点选择的基础增加了跨治疗领域的临床成功概率。BCB 核心的战略建立在这一基础之上，并遵循图 3 中概述的流程。

最初，重点是人类死后脑大块组织转录组学，以识别潜在的 AD 相关特征基因和通路。通过应用由 BCB 核心内的 PI 开发的基因共表达网络分析和模块挖掘[10,11]，识别出一组在疾病中发挥重要作用的共表达基因表达模块。在来自人类死后脑样本多个区域的八个大型转录组队列研究中识别了 AD 相关的频繁基因共表达网络分析 (fGCN) 模块，这些模块带有独特的 AD 特征基因，并高度富集特定的脑细胞类型标记、差异表达基因和已知的 AD 风险基因。识别出的小胶质细胞和星形胶质细胞模块被选中进行进一步研究，重点关注 AD 相关的神经炎症和小胶质细胞的吞噬功能。通过蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络分析，发现一个 AD 相关的小胶质细胞模块以基因 INPP5D为中心，该基因编码 SHIP1，并已被证明可调节小胶质细胞功能。在该模块中还识别出了与 INPP5D紧密相关的基因PLCG2。由于它们在 AD 相关小胶质细胞免疫信号传导中的关键作用，SHIP1 和 PLCG2 被选为潜在的药物靶点进行进一步评估。

随着来自脑组织的单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 大量积累，特别是来自纵向队列研究如宗教命令研究 (ROS) 和记忆与衰老项目 (MAP) 的数据，整合大块和单细胞组学数据进行靶点发现变得势在必行。BCB 核心开发了整合 scRNA-seq 和大块组织 RNA-seq 数据以及样本和细胞临床注释的新方法。具体而言，使用基于深度神经网络的多任务学习方法开发了单细胞诊断证据量表 (DEGAS) 框架[12]。它可以将样本层面的临床注释（例如 AD 与正常）“转移”到单个细胞，并识别高风险细胞群，这可用于发现新的标志物和靶基因。

3.2 靶点结合

为了使类药分子作为靶点验证的有用药理学工具并作为分子优化的起点，它必须与其预期的靶点结合。评估靶点结合 (target engagement, TE) 最直接的方法通常是在体外使用纯化的靶蛋白和设计的化合物进行。SBB 核心的总体策略如图 4 所示，确保中心从一开始就实现这一目标。

该过程的关键第一步是确定感兴趣的靶蛋白是否有可能以足够的数量生产，用于生物化学和生物物理检测以及结构研究。“靶点选择”过程始于使用生物信息学工具[13-17]和现有文献来确定靶蛋白是可以与其所有已知或预测的结构域一起完整表达和纯化，还是必须被拆分并作为单独的结构域单独或组合生产。通过生物信息学识别出的许多靶蛋白可能会在此阶段失败，因为它们具有太多的固有无序区域或跨膜结构域。如果预测靶蛋白具有高概率且带有可溶性结构域的稳定性，我们会选择表达系统以高纯度生产该蛋白质。首选是 大肠杆菌 (E. coli)或昆虫细胞，因为它们易于使用且相关成本较低。如果这两种表达系统不成功，则将寻求哺乳动物系统，即 HEK293 或 CHO 细胞。根据用于蛋白质表达的亲和标签和预测的蛋白质特性（如分子量和等电点），使用不同的方法纯化靶蛋白。至少需要两个步骤（亲和、离子交换和/或尺寸排阻）来生产足够纯度且数量充足的蛋白质用于 TE 研究。

有多种实验方法可用于确定配体是否在体外结合其蛋白质靶点。如果靶点是酶，那么首选通常是使用方便的酶活性检测通过配体调节其酶活性。此外，酶检测通常使用极少的蛋白质，这是一个优势。获得酶抑制或激活的定量值（IC₅₀和EC₅₀）以支持驱动配体优化的 SAR 研究。然而，对于某些酶靶点，没有方便的体外酶检测可用。此外，人类基因组中的大多数潜在靶点不是酶，因此 TE 研究需要生物物理方法。

评估配体是否结合感兴趣蛋白质的最直接生物物理方法是确定蛋白质的熔解温度 (Tm) 在配体存在下是否发生变化。蛋白质 Tm 值的变化可以表明小分子在结合时是否稳定 (+ΔTm) 或不稳定 (-ΔTm) 该蛋白质。差示扫描荧光 (DSF) 是一种现成的、定性的确定蛋白质 Tm 值的方法。DSF 研究使用逆转录聚合酶链反应机器和蛋白质结合染料（如 SYPRO-orange、GlowMELT 或 8-苯胺基萘-1-磺酸 (ANS)）进行。利用固有蛋白质荧光的 DSF（也称为 nano-DSF）也可以作为一种无标记方法来确定蛋白质 Tm 值的偏移。其他荧光方法，如微尺度热泳 (MST) 和荧光偏振 (FP)，也经常使用，并提供定量评估以确定配体与其靶蛋白结合的解离常数 (Kd)。MST 和 FP 都需要专门的仪器，并且各自有其独特的实验优点和局限性。MST 可以利用染料分子标记的蛋白质或蛋白质固有荧光，而 FP 需要一种已知能与感兴趣蛋白质结合的荧光标记分子。

表面等离子体共振 (SPR) 和生物层干涉 (BLI) 是两种无标记的生物物理方法，可用于确定配体与靶蛋白结合的动力学。感兴趣的蛋白质通过化学方式或通过亲和结合附着在生物传感器上，并测量结合或“开启”速率 (k_on) 和解离或“关闭”速率 (k_off)。从这些值中，可以确定化合物的平衡解离常数 (Kd) 值，结合 k_on和k_off值，可以建立化合物系列 SAR。等温滴定量热法 (ITC) 是一种无标记且无固定化的方法，用于确定蛋白质-配体相互作用的结合焓 (ΔH)、结合亲和力 (ΔG)、平衡解离常数 (Kd)、结合熵 (TΔS) 和化学计量比 (n)。蛋白质-配体相互作用的热力学常数的确定有助于确定化合物上的哪些基团驱动结合效力，从而辅助基于结构的药物设计 (SBDD) 工作。

在利用生物化学和生物物理方法评估 TE 时，我们的总体方法是评估靶点的所有适用方法，以确定哪些方法效果最好，从而我们可以建立高效且稳健的工作流程来评估大量化合物。我们发现每个靶蛋白或靶蛋白的单个结构域仅适用于上述某些方法。最终，生物化学和生物物理研究的结合才能产生最佳的成功。

最后，SBB 核心致力于确定靶蛋白在未结合和配体结合状态下的 X 射线和/或 cryo-EM 结构。目标是实现优于 3 Å 分辨率的结构确定，这为计算建模和 SBDD 提供准确的模型。程序 XtalPred [17] 用于帮助预测靶蛋白的结晶潜力，并对每个靶点使用高通量结晶方法。所有蛋白质构建体的寡聚或四级结构均通过质量光度法 (MP) 和尺寸排阻色谱-多角度光散射 (SEC-MALS) 确定，四级结构排列通过使用 AlphaFold multimer [18] 建模进行检查。动态光散射 (DLS) 和静态光散射 (SLS) 也用于评估蛋白质聚集和多分散性，以帮助识别稳定蛋白质并具有高单分散性的缓冲条件，用于蛋白质结晶和 cryo-EM 网格制备。

最终，每个靶蛋白的表达、纯化和表征的优化方案由 SBB 核心通过 TEPs 和同行评审文献提供给科学界。配体结合数据，例如动力学和热力学常数，也在 TEPs 和公开文献中提供。每种蛋白质的表达载体通过 Addgene 提供，蛋白质结构存入蛋白质数据库 (PDB)。

3.3 靶点评估

除了上述的生物化学和生物物理检测外，配体不仅必须结合其靶点，还必须以产生预期生物学效应的方式对其进行调节。药理学测量分子如何以浓度依赖性且可量化的方式与生物系统相互作用。通过这种方式，它充当了驱动疾病的生物学与优化治疗剂所需的化学之间的桥梁。首先，测量的生物学效应需要与关于它将如何改变疾病发作或进程的假设相联系。ADHTS 核心与 BCB 核心合作建立明确的机制假设，然后确定优先靶点是否适用于基于细胞的检测，以进行高通量筛选 (HTS) 或与机制相关的 SAR 研究。HTS 和 SAR 检测开发标准对每个靶点都是独特的，但两者都必须从理解生物学和靶点在疾病过程中的潜在作用开始。在体外评估的同时，我们对可用的体内模型进行基本评估，以通过其提议的作用机制探索靶点的相关性。

在此过程中，评估并优先考虑具有足够灵敏度和可重复性以指导分子设计和 SAR 研究的检测，其中流程方案的连通性是成功的关键指南。当一种检测中的活性能够预测后续检测中的活性时，就实现了连通的流程方案，从而提供了通过迭代学习推进配体优化和比较化学骨架的能力（图 5）。基于靶点的结合、生物物理和生物化学检测应能预测细胞反应，而细胞反应反过来又能预测与体内疗效相关的体内 PD，并具有足够的概率准确预测人体药物暴露和 PD 反应，从而设计高质量的临床试验，在这些试验中使用由这些临床前研究提供信息的转化测量。

体外检测的成功启用和体内策略的鉴定与高质量工具分子的鉴定或开发齐头并进，这些工具分子可用于研究分子的药理学并通过上述预测关联连接检测。交付具有相关概况分析或选择性检测的连通流程方案是 ADHTS 核心的最终目标。

3.4 靶点到探针分子

为了使分子作为药物先导候选物，它必须具备适合其预期临床用途的特性。早期药物发现活动中的一个常见陷阱是优先考虑靶点效力和选择性，而牺牲了所需的药理学和可开发性，即可开发性是指在人体临床研究中实现足以进行 TE 的体内暴露所需的物理化学参数和 ADME 特性。虽然效力和选择性是用于靶点验证的药理学工具的基本要素，但忽视这些其他类药特性往往导致死胡同，无法实现转化目标。对于口服生物利用的小分子，这包括足够的溶解度、渗透性、生物流体中的稳定性以及对体内代谢清除的抵抗力等物理化学特性。对于寡核苷酸，必须遵循关于序列选择、核苷酸修饰和细胞递送偶联策略的既定准则。对于抗体，除亲和力和特异性外的参数包括确保适当的半衰期和生物分布，最小化免疫原性，并选择合适的格式和工程策略以确保 TE 和治疗效力。

我们工作流程中的一个关键早期步骤是根据生物靶点和预期的作用机制选择适当的治疗模式，无论是小分子、寡核苷酸还是抗体（图 6）。影响这一决定的因素包括感兴趣蛋白质的细胞定位（例如，胞质酶与跨膜受体）、所需的调节（激活与抑制）、蛋白质的结构或功能特征（例如，催化激酶或支架蛋白）以及文献中的竞争格局。这种关键评估确保资源集中在清晰、合理和易于处理的策略上。虽然我们的团队拥有所有三种治疗模式的经验，但为了本文的目的，我们将重点介绍小分子的发现和开发细节。

我们方法的标志是早期强调直接的 TE。特别是对于小分子，围绕作用机制的模糊性是一个常见的挑战。为了缓解这种情况，我们优先考虑生物物理或生物化学筛选方法，这些方法在进行基于细胞的检测之前提供蛋白质-配体相互作用的明确证据。当对于初级筛选可行时，我们采用了亲和选择质谱 (ASMS)。在 ASMS 不适用于所需靶点的情况下，我们利用了我们在虚拟筛选方面的专业知识。当只有 apo（无配体）结构可用时，我们依靠预测建模的最新进展来识别潜在的结合位点并生成合理的配体姿态。使用计算工具（如 Simulations Plus ADMET Predictor）过滤得到的潜在命中化合物列表，以排除泛检测干扰化合物 (PAINS) 和预测 ADME 不可接受的分子。与内部药物代谢和药代动力学 (DMPK) 主题专家的合作极大地增强了这些工具的价值。

一旦使用细胞蛋白质热稳定性检测确认了 TE，我们将化合物推进到旨在测量近端 PD 读数的细胞药理学检测中。从那里我们启动重点 SAR 研究，以定义最小药效团并识别早期构效趋势，同时确保预测的 ADME 特性保持在可接受的范围内。然后评估有前途的化合物的体外溶解度、渗透性、代谢稳定性和蛋白质结合。这些数据用于模拟预期的体内暴露并指导 PK 研究设计。我们早期、综合地关注物理化学和 ADME 特性，使得能够成功鉴定出具有中枢神经系统渗透性的先导化合物，而无需对强效骨架进行广泛的结构调整。

我们的目标是验证一个工作流程，使我们的团队和合作小组能够有效地发现和优化工具化合物，以探索感兴趣靶点的药理学。该流程方案强调早期和直接测量 TE、细胞活性和类药特性。我们识别优化的分子，这些分子不仅结合感兴趣的蛋白质并以理想的方式调节其药理学，而且表现出有利的 ADME 概况和足以进行体内 PD 研究的脑暴露。这种工具化合物使我们和更广泛的研究界不仅能够探究特定工具化合物的药理学，还能探索在临床前模型中靶向该蛋白质的生物学相关性。通过在发现过程的早期将药物化学与生物物理学和细胞靶点相结合，我们的核心旨在降低转化失败的风险，并加速从靶点提名到体内验证的路径。

4. 结论

IUSM-普渡大学 TREAT-AD 中心是在 NIH 更广泛的国家努力下建立的，旨在弥合新近了解的 AD 遗传风险因素与治疗开发之间的差距。基于 AMP-AD 计划的产出，NIA 启动了该中心，重点关注系统生物学和转化方法来进行药物发现的靶点提名和启用。该中心利用了 IUSM 深厚的机构专业知识和长期的 AD 研究项目。我们与普渡大学、匹兹堡大学以及像 IBRI 这样的关键研究伙伴的合作结构旨在利用尖端的跨职能能力，将植根于人类生物学的新型生物靶点推进到药物先导开发项目中。基于开放科学的基础，该中心还与全球科学界分享发现，以建立在我们的研究之上并进一步推动该领域的发展。

该中心的战略锚定在一个里程碑驱动的运营模式中，该模式整合了由行政核心监督的四个技术核心。这种多学科框架确保了启用每个步骤的严谨性，从最初的靶点提名和优先级排序，到靶点表征和检测开发，再到化学探针优化。候选靶点是根据多组学数据集以及对生物学验证和分子可处理性的评估来选择和优先排序的。选定的靶点通过连通的检测流程方案启用，以便对配体进行严格的药理学评估。这些检测经设计和验证以产生可重复的结果，并展示作为 SAR 研究一部分区分结构变化的能力。协调这些策略以迭代评估分子效力、选择性和类药特性，确保有前途的分子具有通向先导开发项目的轨迹。

TREAT-AD 中心采取了植根于人类遗传学、系统生物学和机制验证的基于靶点的方法，以产生不断增长的已启用药物发现的靶点组合（图 7）。组合中的每个靶点都由一份全面的 TEP 记录，其中包括经过验证的生物学检测、工具化合物、结构数据和转化生物标志物。这些 TEPs 通过 AD 知识门户公开共享。虽然我们的方法必然是以靶点为中心的，但它与关注所需细胞或生理反应而非预选靶点假设的表型筛选策略是互补的[19]。整合来自基于靶点和大规模表型方法的见解最终将加强针对 AD 等复杂疾病的药物管道。这项工作不仅加速了新型 AD 疗法的管道，还为学术中心如何整合多学科能力以降低早期药物发现的风险提供了路线图。因此，TREAT-AD 中心作为寻求发现下一代疗法和生物标志物的全球科学家的关键催化剂和宝贵伙伴。

致谢

本研究由美国国立卫生研究院 (NIH) 下属的国家老龄化研究所 (NIA) 资助，奖项编号 U54AG065181。

利益冲突声明

TIR, KH, JZ, ADM, JLD, BC, BTL 和 ADP 是 Monument Biosciences 的创始人和顾问，并持有公司股票。TIR 是 Candenza 的顾问并拥有股票期权。BCK 持有 Evecxia Therapeutics 的股票。TIR 和 BC 有与这项工作相关的计划中或正在申请的专利。JLD 是分配给 Eli Lilly and Company 的专利或专利申请的发明人，涉及 p-tau 检测和 Aβ 靶向疗法的检测、方法、试剂和/或物质组成，在过去 2 年中曾/正在担任 Eisai, AbbVie, Genotix Biotechnologies Inc., Gates Ventures, Syndeio Biosciences, Dolby Family Ventures, Karuna Therapeutics, Alzheimer's Disease Drug Discovery Foundation, AlzPath Inc., Cognito Therapeutics, Inc., Eli Lilly and Company, Prevail Therapeutics, Neurogen Biomarking, Spear Bio, Rush University, University of Kentucky, Tymora Analytical Operations, MindImmune Therapeutics, Inc., Early Is Good 和 Quanterix 的顾问或顾问委员会成员，曾获得 ADx Neurosciences, Fujirebio, Roche Diagnostics 和 Eli Lilly and Company 的研究支持，曾获得 Eli Lilly and Company 和 LabCorp 的演讲费，持有 Eli Lilly and Company, Genotix Biotechnologies, MindImmune Therapeutics, Inc., AlzPath Inc. 和 Neurogen Biomarking 的股票或股票期权。BL 收取 Ionis Pharmaceuticals 的许可费，参与顾问委员会并收取 NervGen Inc. 和 The Cleveland Clinic 的咨询费，在 Alzheimer's Association 和 Cure Alzheimer's Fund 担任领导或信托角色，曾获得 Alzheimer's Association, Cure Alzheimer's Fund 和国防部的差旅支持。ADP 是印第安纳生物科学研究所 (IBRI) 的总裁兼首席执行官。向机构和个人作者提供的所有资金均已在资金来源中披露。作者披露可在支持信息中获得。

附录：图表说明

图 1：IUSM-普渡大学 TREAT-AD 中心组织结构

IUSM，印第安纳大学医学院；TREAT-AD，加速阿尔茨海默病治疗开发的靶点启用。

(图表显示行政和数据管理核心位于顶部，下辖四个核心：BCB核心（生物信息学与计算生物学）、SBB核心（结构生物学与生物物理学）、ADHTS核心（检测开发与高通量筛选）、MCCB核心（药物化学与化学生物学）。右侧列出了外部监督机构（外部顾问委员会、联盟指导委员会）以及产出（靶点启用包和资源，开放科学研究社区，AD知识门户）。)

图 2：阿尔茨海默病药物靶点选择和启用的里程碑驱动管道

(A) 靶点提名和验证工作流程始于对来自 AD 患者和年龄匹配的正常对照组的人类遗传学和多组学数据集的比较分析，以识别潜在的治疗靶点。 (B) 被选中进入里程碑 1 的靶点将接受生物学验证和成药可处理性的严格评估。里程碑 2 评估启动药物发现项目的可行性，包括评估现有配体和药理学检测。里程碑 3 涉及专注于生成符合 NIA 阿尔茨海默病药物开发项目设定的早期准入标准的高质量探针分子的密集药物化学和检测开发工作。 AD，阿尔茨海默病；NIA，国家老龄化研究所。

图 3：BCB 核心靶点选择策略

(A) 整合多个大型基因转录组 (RNA-seq) 数据集以挖掘频繁 GCN 并识别与不同细胞类型和临床表型相关的频繁 GCN 模块。 (B) 整合 scRNA-seq 和大块 RNA-seq 数据集以识别 AD 风险相关的细胞群及其标记基因以及潜在靶点。 AD，阿尔茨海默病；BCB，生物信息学与计算生物学；GCN，基因共表达网络；scRNA-seq，单细胞 RNA-seq。

图 4：SBB 核心靶点结合和结构研究策略

用于靶点选择、蛋白质表达、纯化、配体相互作用研究和结构确定的综合工作流程。这些方法生成高质量的生物化学、生物物理和结构数据，支持 TEPs 并为 SAR 研究提供基础。 SAR，构效关系；SBB，结构生物学与生物物理学；TEPs，靶点启用包。

图 5：ADHTS 核心连通流程方案策略

将靶点结合检测（例如，亲和力、结合、生物物理、生物化学）与预测表型细胞检测（例如，吞噬作用、细胞形态）活性并能够驱动 SAR 研究的细胞靶点结合和药理学（CETSA、信号传导）检测相关联。这些细胞活性与体内药代动力学、药效学和疗效研究相联系，从而能够验证机制假设并将靶点从工具化合物发现推进到先导化合物优化。 ADHTS，检测开发与高通量筛选；CETSA(细胞热位移检测) 是 Pelago Bioscience AB 开发并拥有的专利技术；SAR，构效关系。

图 6：MCCB 核心融合策略

由 BCB 核心指导的靶点评估驱动最合适的治疗模式（例如，小分子、抗体和/或基于 RNA 的疗法）的选择。命中验证结合了与 SBB 核心合作的生物物理和生物化学检测，而药理学和 PK/PD 研究则与 ADHTS 核心协调。由计算设计和 ADME 属性提供信息的迭代 SAR 循环能够优化候选分子以进行先导开发。化学生物学策略支持靶点结合和 MOA 探索。 ADHTS，检测开发与高通量筛选；ADME，吸收、分布、代谢和排泄；MCCB，药物化学与化学生物学；MOA，作用机制；PD，药效学；PK，药代动力学；SAR，构效关系；SBB，结构生物学与生物物理学。

图 7：当前已启用靶点的组合

每个靶点均通过图 2 中概述的里程碑进展进行评估。我们最先进的项目 SHIP1 已过渡到 ADDP。其他靶点仍在进行中或已在复选标记所示的里程碑阶段结束。 ADDP，阿尔茨海默病药物开发项目。 (表格列出了多个靶点及其进展状态，包括 SHIP1 (INPP5D) 抑制剂、PLCG2 激活剂、LYN 抑制剂、SHP1 (PTPN6) 抑制剂等)