Introduction
Protein kinase는 세포 생명 활동 대부분에 필수적이기 때문에 중요하고 가장 활발하게 연구된 target 중 하나입니다. Tyrosine, serine, threonine 및 histidine residue의 인산화를 자신이나 다른 kinase에 촉매합니다. 인간 genome에는 518개의 protein kinase가 encoding 되어 있고, sequence에 기반해서 8가지 주요 kinase group(AGC, CAMK, CK1, CMGC, STE, TK, TKL 등)으로 분류됩니다. Kinome map은 이러한 분류를 한 눈에 볼 수 있게 해줍니다. 각 kinase group은 또 다시 kinase family로 세분화되는데, 모든 kinase가 ATP에 결합하기 때문에 binding site는 sequence와 structures 측면에서 매우 conserved합니다. 이러한 특성은 kinase selectivity 약물 개발을 어렵게 만듭니다.
※ protein kinase는 일반 kinase와 atypical kinase로 구분되는데, atypical kinase는 거의 서열 유사성을 보이지 않습니다. (표는 일반 kinase family)
최근 신약개발 과정에서 컴퓨터가 많이 이용됩니다. 이러한 배경으로는 여러 가지 이유가 있는데, 그 중 하나는 생명공학 분야의 발전입니다. 다량의 단백질을 얻어 X-선 결정 구조해석 방법을 이용해서 단백질의 3차원 구조를 해석할 수 있게 되면서 컴퓨터로 activity를 가진 화합물의 탐색과 설계가 용이해졌습니다.
그렇다면 한 번 쯤 다들 이런 생각을 할 수 있습니다. Kinase의 3차원 구조가 어떻게 conserved되어 있는지, 유사한 binding site가 어떤식으로 존재하는 것인지 분석한다면 kinase selectivity 연구의 힌트가 될 수도 있습니다.
KLIFS database는 그러한 생각을 반영해서 catalytic kinase domain의 단백질 구조(PDB에서 수집) 및 ligand와의 상호작용에 관한 정보를 제공합니다. 총 85개 residue로 구성된 binding site를 분류하여 kinase inhibitor 간의 상호작용 패턴을 비교할 수 있습니다.
KLIFS database (https://klifs.net/)
꾸준히 업데이트하는 database로 활용하기 좋은 database입니다.
Paper
Van Linden, Oscar PJ, et al. "KLIFS: a knowledge-based structural database to navigate kinase–ligand interaction space." Journal of medicinal chemistry 57.2 (2014): 249-277.
Kooistra, Albert J., et al. "KLIFS: a structural kinase-ligand interaction database." Nucleic acids research 44.D1 (2016): D365-D371.
Kanev, Georgi K., et al. "KLIFS: an overhaul after the first 5 years of supporting kinase research." Nucleic acids research 49.D1 (2021): D562-D569.
Kinase domain은 hinge로 연결된 C-말단 domain과 N-말단 domain으로 구성됩니다. ATP는 hinge의 backbone과 수소 결합을 형성하고 대부분의 inhibitor들은 이 site에서 수소 결합합니다. N-말단 domain은 주로 β-sheet, C-말단 domain은 주로 α-helix로 구성됩니다. 본 연구에서는 g.l는 glycine-rich loop, GK는 gatekeeper residue, αC-helix, β-sheet III 에 위치한 conserved된 lysine residue, DFG 등 kinase ligand binding sites들을 비교 분석하였습니다. (PDB기반)
대부분의 kinase inhibitor는 front cleft의 adenine pocket(AP)에 결합하고, hinge 영역에 대해 1~3개의 수소 결합을 형성합니다. (Hinge binder와 관련 있는 이야기입니다.) 기존 대부분의 inhibitor는 AP에 결합하므로 inhibitor의 activity와 selectivity를 위해서 back cleft의 소수성 pocket을 표적하는 분자를 설계하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.
Kinase-ligand interaction 분석은 당연히 이 논문이 처음은 아니고 연구가 많이 진행되어 왔지만, 해당 연구에서는 PDB에 존재하는 모든 human kinase를 대상으로 IFP(interaction fingerprints)를 활용하여 최초로 분석하였습니다.
그림 A는 KLIFS에서 사용한 database protocol입니다. kinase database가 꽤 여러 가지가 있는 것으로 알고 있는데, 여기서는 Uniprot accession number를 활용해서 kinase class를 분류하였습니다. (보통 target에 관해서는 uniprot accession number를 많이 사용합니다.) KLIFS에서는 ligand와의 binding 상태를 표현하기 위해 IFP 분석을 수행하였다고 했는데, 그림 C가 해당 내용의 예시입니다. cleft 내에 아미노산을 기준으로 7가지 유형의 protein-ligand interaction을 정의하였습니다. 특정 interaction이 존재하면 bit-string에서 1로, 존재하지 않으면 0으로 표시합니다.
The following seven types of interactions are summarized in one bit-string;
bit 1 = hydrophobic contact (HYD)
bit 2 = face to face aromatic interactions (F–F)
bit 3 = face to edge aromatic interactions (F–E)
bit 4 = protein H-bond donor (DON)
bit 5 = protein H-bond acceptor (ACC)
bit 6 = protein cationic interactions (ION+)
bit 7 = protein anionic interactions (ION–)
Database를 사용할 때는 어떤 방식으로 사용하는지 알아보는 것도 매우 중요하지만, 어떤 특성과 type을 이용할 것인지 잘 판단하는 것이 중요합니다. Kinase inhibitor도 다같은 형식이 아니라 DFG-in active 상태에 결합하는 type l 억제제, DFG-out inactive 상태에 결합하는 type ll 억제제, DFG-in에 결합하지만 back pocket으로 확장되는 type l 1/2 억제제, kinase 및 ATP와 complex를 형성하는 type lll 억제제, ATP 결합 부위와 떨어진 부위를 target하는 allosteric type IV 억제제, 두 가지 억제제 class를 결합한 type V 억제제 등 자신이 원하는 억제제가 무엇인지 잘 생각하고 연구하는 것이 중요할 것 같습니다. 이렇게 분류한 억제제 유형보다 KLIFS에서 분석한 데이터 내용이 더 세부적으로 들어가기 때문에 이를 더 적극 활용하는 것은 kinase 연구에 큰 도움이 될 것 입니다.
Reference
- Van Linden, Oscar PJ, et al. "KLIFS: a knowledge-based structural database to navigate kinase–ligand interaction space." Journal of medicinal chemistry 57.2 (2014): 249-277.
- Kooistra, Albert J., et al. "KLIFS: a structural kinase-ligand interaction database." Nucleic acids research 44.D1 (2016): D365-D371.
- Kanev, Georgi K., et al. "KLIFS: an overhaul after the first 5 years of supporting kinase research." Nucleic acids research 49.D1 (2021): D562-D569.
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