一种综合的计算-实验方法确定了苹果酸合成酶G（Malate Synthase G）作为治疗靶点，以干扰慢性铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa）感染中的碳代谢过程

摘要

铜绿假单胞菌是医院感染的主要原因之一，尤其是在免疫系统受损的个体中。由于其强大的适应能力，铜绿假单胞菌容易产生抗生素耐药性并引发慢性感染，这使得通过传统抗生素根除它变得非常困难。因此，迫切需要开发新的治疗靶点和相应的抑制剂。我们对来自囊性纤维化（CF）患者的铜绿假单胞菌的基因芯片数据集（GSE10362、GSE21966）进行了生物信息学分析，这些数据集涵盖了从感染早期到晚期的各个阶段。我们通过差异表达基因（DEG）分析、京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集以及加权基因共表达网络分析（WGCNA）来识别关键的功能性DEG。在这些基因中，使用三种机器学习算法（LASSO回归、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）对候选基因进行了进一步筛选。通过这种综合方法以及已发表的报告，最终确定了目标基因。利用已知的抑制剂，我们建立了一个基于结构的虚拟筛选模型，从FDA批准的药物库中筛选抑制剂。通过体外最小抑菌浓度（MIC）试验和棋盘式肉汤稀释试验对筛选出的候选抑制剂进行了实验验证，以确定它们的抗菌活性以及妥布霉素（TOB）和阿米卡星（AMK）的协同作用。还测量了酶活性以评估对目标蛋白的抑制效果。转录组测序分析有助于解释目标抑制的作用机制，并揭示可能的抑制机制。我们在感染晚期发现了210个上调基因。KEGG功能富集显示，这些上调基因主要富集在代谢途径中。通过将代谢途径中的基因与WGCNA关键模块中的基因进行交集，得到了8个与代谢相关的关键DEG。机器学习算法（LASSO、RF和SVM）和文献调查结果共同确定了glcB（编码苹果酸合成酶G（MS））作为开发抑制剂的治疗靶点。在虚拟筛选中，我们根据对接结果制定了四个筛选规则，最终确定了三种FDA批准的药物——泼尼松龙、地诺孕酮和马来酸卡比诺胺（CAR）作为候选抑制剂。体外MIC试验和棋盘式试验表明，CAR具有浓度依赖性的抗菌效果，并且可以增强妥布霉素和阿米卡星的抗菌效果。与MIC试验结果一致，MS活性抑制率也表现出浓度依赖性。转录组测序分析显示，当MS被抑制时，碳代谢发生了改变，从而抑制了铜绿假单胞菌的生长；其与TOB和AMK的协同作用可能归因于其对抗氧化应激能力的减弱。本研究基于生物信息学、虚拟筛选和体外实验的综合方法，鉴定并验证了药物靶点glcB（编码MS）和潜在抑制剂CAR在治疗慢性铜绿假单胞菌感染中的有效性。

图形摘要

此图像的替代文本可能是由AI生成的。

本研究的重点工作流程包括将glcB编码的蛋白质鉴定为药物靶点，筛选并验证其抑制剂。

铜绿假单胞菌是医院感染的主要原因之一，尤其是在免疫系统受损的个体中。由于其强大的适应能力，铜绿假单胞菌容易产生抗生素耐药性并引发慢性感染，这使得通过传统抗生素根除它变得非常困难。因此，迫切需要开发新的治疗靶点和相应的抑制剂。我们对来自囊性纤维化（CF）患者的铜绿假单胞菌的基因芯片数据集（GSE10362、GSE21966）进行了生物信息学分析，这些数据集涵盖了从感染早期到晚期的各个阶段。我们通过差异表达基因（DEG）分析、京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集以及加权基因共表达网络分析（WGCNA）来识别关键的功能性DEG。在这些基因中，使用三种机器学习算法（LASSO回归、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）对候选基因进行了进一步筛选。通过这种综合方法以及已发表的报告，最终确定了目标基因。利用已知的抑制剂，我们建立了一个基于结构的虚拟筛选模型，从FDA批准的药物库中筛选抑制剂。通过体外最小抑菌浓度（MIC）试验和棋盘式肉汤稀释试验对筛选出的候选抑制剂进行了实验验证，以确定它们的抗菌活性以及妥布霉素（TOB）和阿米卡星（AMK）的协同作用。还测量了酶活性以评估对目标蛋白的抑制效果。转录组测序分析有助于解释目标抑制的作用机制，并揭示可能的抑制机制。我们在感染晚期发现了210个上调基因。KEGG功能富集显示，这些上调基因主要富集在代谢途径中。通过将代谢途径中的基因与WGCNA关键模块中的基因进行交集，得到了8个与代谢相关的关键DEG。机器学习算法（LASSO、RF和SVM）和文献调查结果共同确定了glcB（编码苹果酸合成酶G（MS）作为开发抑制剂的治疗靶点。在虚拟筛选中，我们根据对接结果制定了四个筛选规则，最终确定了三种FDA批准的药物——泼尼松龙、地诺孕酮和马来酸卡比诺胺（CAR）作为候选抑制剂。体外MIC试验和棋盘式试验表明，CAR具有浓度依赖性的抗菌效果，并且可以增强妥布霉素和阿米卡星的抗菌效果。与MIC试验结果一致，MS活性抑制率也表现出浓度依赖性。转录组测序分析显示，当MS被抑制时，碳代谢发生了改变，从而抑制了铜绿假单胞菌的生长；其与TOB和AMK的协同作用可能归因于其对抗氧化应激能力的减弱。本研究基于生物信息学、虚拟筛选和体外实验的综合方法，鉴定并验证了药物靶点glcB（编码MS）和潜在抑制剂CAR在治疗慢性铜绿假单胞菌感染中的有效性。

图形摘要

此图像的替代文本可能是由AI生成的。

本研究的重点工作流程包括将glcB编码的蛋白质鉴定为药物靶点，筛选并验证其抑制剂。