Ib 型 MET 抑制剂的分子机制及其在中枢神经系统肿瘤治疗中的潜力

为探究 Ib 型 MET 抑制剂治疗中枢神经系统（CNS）肿瘤的潜力，苏州迪维西生物科技有限公司的研究人员开展相关研究，发现 vebreltinib 和 capmatinib 有良好的血脑屏障（BBB）通透性，这对优化非小细胞肺癌（NSCLC）治疗策略意义重大。

　　在肿瘤治疗领域，非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗一直是研究的重点。近年来，针对 MET 外显子 14（MET^ex14）跳跃突变的靶向治疗的出现，显著改变了 NSCLC 和其他实体肿瘤的治疗格局。然而，NSCLC 患者生存率的提高却伴随着脑转移（BMs）风险的增加，约 30% 以上存在 MET 改变的患者面临这一风险，且这类患者的死亡率比 MET 野生型患者高出三倍。

目前，针对 NSCLC 脑转移的治疗存在诸多挑战。一方面，血脑屏障（BBB）的存在使得许多药物难以进入脑部发挥作用；另一方面，P - 糖蛋白（P-gp）在 BBB 高度表达，会将许多亲脂性药物排出脑部，进一步限制了药物的疗效。因此，开发能够有效穿透 BBB、针对中枢神经系统（CNS）转移的治疗药物迫在眉睫。

为了解决这些问题，苏州迪维西生物科技有限公司的 Zhenhao Liu、Wenlang Liu 等研究人员开展了关于 Ib 型 MET 抑制剂治疗 NSCLC 及中枢神经系统肿瘤潜力的研究。他们的研究成果对于优化 NSCLC 患者的治疗策略，尤其是针对存在 MET 异常和脑转移的患者，具有重要意义。

研究人员在本次研究中使用了多种关键技术方法：

• 分子动力学（MD）模拟：对五种 Ib 型 MET 抑制剂与 MET 的复合物进行 MD 模拟，研究药物与 MET 的结合模式、亲和力等。
• 构建 BBB 模拟双层膜：利用 CHARMM-GUI 膜构建器构建 BBB 模拟双层膜，模拟药物穿过 BBB 的过程。
• PMF 计算：采用伞形采样计算药物穿过 BBB 模拟双层膜的自由能剖面，评估药物的 BBB 通透性。
• 构建 P-gp 同源模型及 MD 模拟：构建人 P-gp 的同源模型，将五种药物分别对接至其底物结合口袋，进行 MD 模拟分析药物与 P-gp 的相互作用。
• MDCKII-MDR1 细胞实验：使用 MDCKII-MDR1 细胞模型评估药物的通透性。

研究结果

1. 药物分子与 MET 的结合模式
   • 溶液构象：通过模拟五种配体在溶液中的动力学，分析二面角分布发现，除 capmatinib 外，其他四种药物在溶液中的二面角分布峰更倾向于 U 形构象，vebreltinib 的分布峰更接近 0°，表明其构象更折叠，更有利于进入 ATP 口袋；而 capmatinib 的二面角分布更宽泛，峰值较低，灵活性较高，可能不利于进入 ATP 口袋。
   • 结合亲和力与关键相互作用：五种药物与 MET 均有较强的结合亲和力，IC₅₀值均低于 10 nM。它们都能与铰链区的 M1160 backbone 氨基形成氢键，vebreltinib、savolitinib、glumetinib 和 capmatinib 通过 6 - 5 或 6 - 6 稠合杂环与 M1160 形成强氢键，tepotinib 由于哌啶基团的空间位阻，与 M1160 形成氢键的概率稍低。同时，药物还与 DFG 区域的 D1222 形成氢键，tepotinib 与 D1222 形成氢键的概率较高。此外，与 Y1230 的 π-π 相互作用对分子稳定性至关重要，vebreltinib 中 Y1230 对其结合贡献最大，且 vebreltinib 和 glumetinib 的末端结构稳定，有利于与 Y1230 形成强 π-π 相互作用 。
   
   
2. 药物分子的膜渗透过程分析
   • BBB 模拟双层膜渗透：通过伞形采样模拟五种药物穿过 BBB 模拟双层膜的过程，发现 vebreltinib 和 capmatinib 在膜内的能量屏障较低，vebreltinib 的能量峰值仅比外膜高 12.94 kcal/mol，其自由能剖面更平坦，表明其 BBB 通透性较好；而 savolitinib、glumetinib 和 tepotinib 遇到的能量屏障较高（>25 kcal/mol），跨膜存在较大困难。
   • 与膜的相互作用：glumetinib 在距离膜中心 25 ? 处存在能量最小值，它与 DMPE 的头部氨基形成强氢键（概率为 73%），这可能阻碍其跨膜；除 vebreltinib 外，其他药物也与 DMPE 有相互作用。vebreltinib 和 capmatinib 的拓扑极性表面积（TPSA）较低，在膜中心的能量较低，有利于跨膜；而 tepotinib 在中性条件下带正电，logP 值低，在疏水的膜中心能量需求高，跨膜困难。
   
   
3. P - 糖蛋白外排分析
   • 结合模式：分子对接和 MD 模拟显示，vebreltinib、savolitinib 和 glumetinib 主要通过 π-π 或 CH-π 与 P-gp 的 F336、F343 和 F983 相互作用；capmatinib 与 S344、E875 和 Y310 形成强氢键，并与 F336 和 F983 有相互作用；tepotinib 与 F336、F983 形成强 π-π 相互作用，还与 F728、Q725 有独特相互作用。
   • 结合自由能：MM/GBSA 计算表明，tepotinib 对 P-gp 的结合亲和力最高（-71.3 kcal/mol），可能是 P-gp 的底物；capmatinib 结合自由能也较高（-49.62 kcal/mol）；vebreltinib、savolitinib 和 glumetinib 的结合自由能较低，不太可能是 P-gp 的底物。
   
   
4. MDCKII-MDR1 细胞实验
   • 血脑屏障通透性：MDCKII-MDR1 细胞模型实验显示，vebreltinib 和 capmatinib 的表观渗透系数较高，分别为 21.16×10^-6 cm/s 和 24.06×10^-6 cm/s ，且外排率较低，分别为 1.23 和 1.11，表明它们具有较好的脑分布能力；glumetinib 的外排率低，但表观渗透系数也低，膜穿透效果有限。
   
   

研究结论与讨论

本研究表明，Ib 型 MET 抑制剂通过 U 形结合模式与 MET 紧密结合，其中 vebreltinib 更易形成 U 形构象，有利于抑制激酶活性。在 BBB 通透性方面，vebreltinib 和 capmatinib 表现出较低的能量屏障，更易穿透 BBB，且 vebreltinib、savolitinib 和 glumetinib 与 P-gp 的相互作用较弱，受 P-gp 外排影响较小。这些发现强调了在设计 MET 抑制剂时，不仅要考虑其与 MET 的结合能力，还要关注其药代动力学性质，特别是对 CNS 的穿透性。这对于优化 NSCLC 患者，尤其是存在 MET 异常和脑转移患者的治疗策略具有重要意义，为开发更有效的靶向治疗药物提供了理论依据，也为未来中枢神经系统肿瘤的治疗指明了方向。同时，研究中使用的模拟模型在 MET 抑制剂的研发和测试中发挥了关键作用，有助于从分子层面理解药物相互作用，为设计更有效的抑制剂提供了有力支持。