Resumen de Fragment based ligand discovery on Focal Adhesion Kinase

Marta Acebrón García de Eulate

• español

  Tanto la señalización como otras funciones mediadas por la quinasa de adhesión focal (FAK) están intrínsecamente involucradas en el desarrollo de la malignidad tumoral, lo que sugiere que FAK podría ser considerada como una diana prometedora para terapias contra el cáncer. Muchos son los inhibidores de FAK que han sido desarrollados y están siendo evaluados en ensayos clínicos. Todos ellos están dirigidos al sitio de unión del ATP en FAK, que está muy conservado, y, además, se ha descrito toxicidad asociada en dianas secundarias. En nuestros estudios nos hemos centrado en dos aproximaciones para el diseño de fármacos con la finalidad de obtener inhibidores de FAK mucho más específicos: (i) el diseño de inhibidores alostéricos dirigidos a sitios reguladores que no estén conservados en otras quinasas, y (ii) el diseño basado en la estructura tridimensional para optimizar el inhibidor de alta afinidad descrito para el sitio de unión de ATP, TAE226. Para conseguir inhibidores alostéricos, hemos usado la aproximación del descubrimiento de fármacos basado en fragmentos (FBDD por sus siglas en inglés, Fragment-Based Drug Discovery). Hemos aplicado varios métodos de cribado tanto experimentales como computacionales, utilizando compuestos más pequeños que los farmacológicos (fragmentos de menos de 300 Da), para identificar fragmentos que interaccionen con sitios alostéricos. Las estructuras cristalinas de los dominios FAK en complejo con estos fragmentos han sido resueltas y se han obtenido datos estructurales para ocho fragmentos unidos a diferentes sitios alostéricos. Además, una estructura cristalina para un fragmento unido al sitio ATP ha proporcionado datos estructurales de relevancia para ese mismo fragmento. La información estructural extraída de uno de los fragmentos de unión a sitios alostéricos y del fragmento que se une al sitio del ATP sirvió de base para el diseño de análogos más potentes. En la segunda aproximación para obtener análogos del TAE226 mejorados, hemos diseñado tanto derivados de la imidazopirimidina como derivados irreversibles. En ambos casos, los derivados de TAE226 mostraron una especificidad mejorada. Este trabajo sienta las bases para en un futuro seguir una estrategia racional en el diseño de compuestos que puedan utilizarse como inhibidores de FAK más potentes y específicos en terapias contra el cáncer.

• English

  Focal Adhesion Kinase (FAK)-mediated signaling and functions are intrinsically involved in the development of tumour malignancy, suggesting that FAK is a promising target for anticancer therapies. Several FAK inhibitors have been developed and are being tested in clinical trials. All of them target the conserved ATP binding pocket in FAK and have reported secondary targets causing toxicity. In our studies, we focus on two drug design approaches in order to obtain more specific FAK inhibitors: (i) design of allosteric inhibitors targeting non-conserved regulatory sites in FAK and (ii) structure based design to optimize the high-affinity ATP-site inhibitor TAE226. To obtain allosteric inhibitors, we used a fragment based drug discovery (FBDD) approach. We applied several experimental and computational screening methods using smaller-than-drug-like compounds (<300 Da) to identify fragments interacting with allosteric pockets. Crystal structures of FAK domains in complex with these fragments have been solved and structural data for eight fragment hits bound to allosteric sites have been obtained. Further, one crystal structure for a fragment bound to the FAK ATP-site has provided clear structural data for the design of more effective analogues. In the second approach, in order to obtain more improved TAE226 analogues, we designed imidazo-pyrimidine and irreversible derivatives that exhibited improved specificity. This work will set the precedence for the strategy and design of more elaborated compounds that can be developed into specific potent FAK inhibitors for cancer therapy.