The chemical-genetic profile can be defined as quantitative values of deletion strains` growth defects under a chemical. In yeast, the compendium of chemical-genetic profiles of genome-wide deletion strains under many different chemicals has been used for identifying direct target proteins and common mode-of-action of those chemicals. We introduce two new approaches to predict drug target proteins and pathways based on protein complexes and comparative compendiums of chemical-genetic profiles in the budding yeast S. cerevisiae and the fission yeast S. pombe.
Protein complex-based approach: In the previous study, valuable biological information such as protein-protein and genetic interactions has not been utilized altogether. In our study, we integrated this compendium and biological interactions into the comprehensive collection of ~490 protein complexes of yeast for model-based prediction of drug`s target proteins and similar drugs. For this, we regarded those protein complexes (PCs) as functional units for yeast cell growth as hidden factors, and developed the PC-based Bayesian factor model that relates the chemical genetic profile at the level of organism phenotypes to hidden activities of PCs at the molecular level. The inferred PC activities provided predictive power of common mode-of-action of drugs as well as grouping of PCs with similar functions. In addition, our PC-based model allowed us to develop a new effective method to predict drug`s target pathway, by which we were able to highlight target-protein, TOR1, of rapamycin. Our study is the first approach to model phenotypes of systematic deletion strains in terms of protein complexes. We believe that our PC-based approach can provide appropriate framework for combining and modeling several types of chemical-genetic profiles including interspecies. Such efforts will contribute to predict more precisely relevant pathway including target-proteins that interact directly with bioactive compounds.
Comparative compendium approach: we first generated chemical-genetic profiles from S. pombe. For this, we constructed genome-wide deletion strains in S. pombe and established DNA-chip based measurements of growth defect of each strain in a parallel. We selected 75 chemicals published in S. cerevisiae and finally chose 47 drugs after growth inhibition test against the pooled heterozygous deletion strains of 4400. For the comparison, we first selected drug-sensitive strains from S. pombe and S. cerevisiae compendiums. If orthologous genes exist between drug sensitive strains of each compendium, they are defined as conserved drug-sensitive genes. For finding target protein by direct drug effect, we checked essentiality, multi-drug sensitivity, and eukaryotic conservation. The conserved drug-sensitive genes with these evidences showed known direct drug targets in fungicide and bactericide or testable secondary target proteins in human cells especially in doxorubicin. For example, ERG11 is the target protein of clotrimazole, ALG7 of tunicamycin, ERG1 of terbinafine, and VMA1 and VMA7 of doxorubicin. However, the conserved drug sensitive genes are very rare (5~15%) between both drug-sensitive genes compared with 60~70 % of orthologous genes between whole genomes. It would be because different systems respond differently against the same drug. The different modes-of-action of erythromycin in yeasts support this view point very strongly. From this, we know that the diverged drug-sensitive genes or more sensitive orthologous genes or species-specific sensitive genes uncovered from the comparison of two compendiums would play the complementary roles for finding drug targets.
본 연구에서 사용한 Chemical-genetic 프로파일의 의미는 다음과 같다. ‘Chemical’은 FDA에서 승인이 되었거나 승인을 기다리고 있는 약물, 생리활성 물질, 천연물을 포괄적으로 의미한다. ‘Genetic’ 은 한 종의 게놈 안에 있는 모든 유전자를 개별적으로 제거해서 만든 균주 라이브러리를 의미한다. 각 균주는 고유의 DNA 바코드를 가지고 있어서 특정 조건하에서 각 균주들의 생장도를 일시에 DNA 칩를 이용하여 정량화 할 수 있다. 따라서 Chemical-genetic 프로파일은 특정 약물 하에서 균주 라이브러리의 수치화된 생장도를 의미한다. 출아효모의 경우 DNA 바코드를 내장한 균주 라이브러리가 2002년에 완성되어 이를 이용해 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구의 관심사인 Chemical-genetic 프로파일의 경우 약 400여 개의 약물에 대한 1000개 이상의 데이터가 있으며 이를 이용하여 약물이 저해하는 단백질 또는 생체경로, 즉 약물 작용점을 찾는 분야에 성공적으로 이용되었다. 본 연구는 chemical-genetic 프로파일을 이용해서 좀 더 정확한 약물 작용점을 찾거나 이를 바탕으로 좀 더 효과적으로 인간 세포 내에서 약물 작용점을 유추할 수 있는 방법론을 제시하고자 했다.
단백질 복합체(Protein complex) 기반 모델링: 분자 생물학의 발전에 힘입어 세포가 마치 공장과 같이 기계처럼 동작하는 복합체가 많을 뿐 아니라 이들이 서로 연결되어서 작동한다는 사실이 드러났다. 이러한 세포기계로 가장 근접하게 여길 수 있는 게 단백질 복합체인데 분열효모의 경우 500여 개 이상이 존재하고 있음이 알려 졌다. 본 모델링에서 이러한 분열효모의 단백질 복합체를 균주의 생장도 표현의 기본적 기능 단위로 가정했다. 또한 이러한 단백질 복합체가 균주의 생장도 표현를 결정하기 위해서 서로 협동적으로 일한다고 가정했다. 이 두 가정에 기반해서 균주의 생장도는 해당 균주와 생물학적으로 관련된 단백질 복합체들의 협동 작용으로 설명하는 모델 (Protein Complex-based Bayesian Factor Model)을 설정할 있었다. 또한 이를 통해 특정 약물 처리가 단백질 복합체 활성도에 미치는 영향을 추론할 수 있었다. 여러 약물 영향하에서 추론된 단백질 복합체 활성도는 (1) 약물 작용이 비슷한 약물을 그룹화 (2) 유사한 기능을 가진 단백질 복합체의 그룹화 (3) 약물에 가장 큰 영향을 받는 단백질 복합체와 생물학적으로 관련되어 있으며 또한 약물의 영향을 받는 균주 선별에 이용되었다. 특히, (3)에서 선별된 균주들의 해당 유전자들은 약물의 작용점이거나 작용점과 매우 가까운 생체 경로에 있는 유전자 그룹이었다.
이종간 chemical-genetic프로파일 비교: 출아효모와 더불어 최근 분열효모에서도 바코드 내장 균주 라이브러리와 DNA 칩이 제작되었다. 출아효모에서 이배체의 균주 라이브러리 가운데 이형 적중 균주(대립 유전자 중 한 개만 소실 된 경우)는 약물의 작용점에 위치한 단백질을 찾는 데 효과적으로 이용되어왔다. 본 연구에서는 새로운 약물 작용점 탐색을 위해 분열 효모의 이형 적중 균주 라이브러리와 DNA 칩을 이용해서 47 개의 약물에 대한 분열효모의 chemical-genetic 프로파일을 세계 최초로 만들었다. 또한 동일한 약물에 대한 두 종간의 프로파일을 비교연구하였다. 비교연구는 (1) 두 종에서 약물의 의한 생장 저해 균주 선별 (36개 약물) (2) Ortholog 관계인 두 유전자가 두 종 모두에서 약물 저해 균주인 약물-민감도-보존-유전자를 선별 (13개 약물) (3) 약물-민감도-보존-유전자 중에서 필수유전자이거나 소수 약물에만 민감한 유전자를 선별(9개 약물) 했다. 최종적으로 선별된 9개 약물에 대한 약물-민감도-보존-유전자는 향균제나 항진균제의 경우 잘 알려진 약물의 작용점, ERG1(terbinafine)과 ERG11 (clotrimazole)과 ALG7 (tunicamycin) 이거나 항암제의 경우 사람에게 부작용을 일으킬 수 있는 작용점 후보인 VMA1와 VMA7 (doxorubicin)을 제시해 주었다. 흥미롭게도 두 종간 ortholog 관계가 있는 유전자의 비율은 약 60-70%인데 반해 약물-민감도-보존-유전자의 비율은 5-15 %인 것으로 조사되었다. 이는 동일한 약물을 출아효모와 분열 효모에 처리하더라도 각 효모에서 유사한 기능을 수행하는 단백질이 세포의 생장에 다르게 영향을 미칠 수 있다는 것을 암시한다. 그 예로, 출아효모와 달리 미토콘드리아 의존적인 분열효모는 미토콘드리아 단백질 합성 저해제로 알려진 erythromycin의 새로운 약물작용점을 보여 준다. 즉, 두 효모는 약물작용점 탐색의 관점에서 상보적일 수 있으므로 한 효모에서 약물 작용이 효과적이지 않지만 다른 효모에서는 효과적일 수 있음을 의미한다.
머지않아 많은 연구자가 분열효모와 출아효모의 바코드내장 균주 라이브러리를 이용하여 다양한 대규모 데이터를 생산하고 서로 비교하여서 새로운 생물학적인 사실들을 밝힐 것이다. 본 연구는 이러한 가능한 대규모 데이터 가운데 하나인 chemical-genetic 프로파일에 관심을 가지고 단백질 복합체를 이용한 새로운 모델링 방법과 두 종간의 프로파일 비교 방법을 제시함으로써 약물의 작용점 예측 분야에 기여하였다.
