Прогресс в фармакотерапии социально значимых заболеваний, в том числе злокачественных новообразований (ЗНО), органично связан с успехом идентификации и разработки (R&D) новых прототипов противоопухолевых лекарств. Эти исследования сосредоточены на селекции лидерных фармакологически активных малых молекул с наибольшим противоопухолевым действием и максимальным соответствием физикохимических параметров каноническим лекарствоподобным (drug-like) структурам [1]. Один из научно обоснованных подходов к поиску лекарств состоит в направленном дизайне молекул, которые обладают заданными свойствами и воздействуют на известные клинически значимые белковые мишени [2–4]. Определение молекулярных механизмов действия прототипов противоопухолевых лекарств, как и картирование всего возможного спектра специфических или неспецифических белковых мишеней, на которые они потенциально могут воздействовать, необходимо для оптимизации дизайна высокоселективных препаратов с минимальным побочным действием.

Разработка усовершенствованных противоопухолевых лекарств обусловлена свойствами самих опухолей: меж- и внутриопухолевой гетерогенностью, а также многообразием механизмов развития резистентности [5].

C другой стороны, для многих терапевтических подходов необходимо добиться улучшения показателей «польза– вред», поскольку многие существующие препараты могут вызывать тяжелые побочные эффекты [6].

Ежегодное число публикаций, посвященных идентификации новых малых молекул пептидной и непептидной природы с новым спектром противоопухолевой активности, репозиционированию известных лекарств и выявлению новых назначений среди существующих противоопухолевых препаратов, составляет около 2700–3400 (за пятилетний период по данным ресурса PubMed (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/) на 20 мая 2021 г.). Следует отметить, что тематические обзорные статьи главным образом направлены либо на систематизацию данных по прототипам противоопухолевых лекарств, принадлежащих к определенной группе согласно химической классификации, или к производным веществ на основе какой-либо одной базовой химической структуры, либо сфокусированы на рассмотрении узкого спектра биологически активных веществ в контексте одной молекулярной мишени. Политематические обзорные работы являются одним из основных результатов анализа периодической научной информации для описания существующих трендов. Так, работы [7, 8] охватывают актуальные молекулярные мишени для противоопухолевых лекарств, оценку биологических эффектов и концепций дизайна, который в последние годы неразрывно связан с компьютерным моделированием лекарств (QSAR и другие программы) [9]. Вместе с тем, поиск актуальных тенденций разработок прототипов лекарств и трактовка медикобиологических эффектов разных веществ, обладающих противоопухолевой активностью, приводят к необходимости анализа массива данных большой выборки литературных источников, что без применения специализированных алгоритмов и ресурсов автоматизированных методов извлечения информации (т. н. text mining) требует больших временных затрат. При этом использование адаптированных алгоритмов библиометрического анализа для составления актуального «аналитического портрета», включающего в себя более разнородный репертуар результатов исследований в области идентификации прототипов лекарств и их молекулярных мишеней, уже показало свою эффективность в выявлении современных трендов в молекулярной онкологии и фармакологии [10–13].

По этой причине в рамках настоящего исследования были проведены актуализация и выявление приоритетных ветвей в дизайне и разработке новых прототипов лекарств с противоопухолевым действием с помощью панели инструментов библиометрического анализа. Целью исследования было оценить ключевые тенденции и ранжировать научные приоритеты в области дизайна противоопухолевых лекарств с применением библиометрического анализа.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Ресурс PubMed (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/) использовали для поиска журнальных публикаций (глубина поиска 20.05.2020–19.05.2021) по ключевым словам: «antitumor and anticancer activity». Критерии включения: максимальное соответствие «наибольшему совпадению» (best match) и тип публикации «оригинальная экспериментальная работа», описывающая новые научные данные в области идентификации прототипов противоопухолевых лекарств. Критерии исключения составляли следующие типы публикаций: «Books and Documents», «Clinical Trial», «Meta-Analysis», «Randomized Controlled Trial», «Review», и «Systematic Review». Всего было найдено 1902 документов, из которых впоследствии были исключены 240 обзоров (Review) и пять клинических исследований (Clinical trials). Из оставшихся 1657 экспериментальных работ, после анализа содержания их рефератов, в целевую выборку были отобраны 402 публикации.

Программа свободного доступа VOSviewer [14] была использована для анализа ко-встречаемости (от англ. cooccurrence) ключевых слов в файлах с библиографическими данными публикаций целевой выборки, выгруженных с ресурса PubMed (формат файлов nbib) и для анализа частоты встречаемости ключевых слов (группы MeSH термины и авторских терминов) в рефератах публикаций.

Извлеченные из рефератов (abstract) публикаций и перечня ключевых слов названия соединений непептидной природы с охарактеризованным спектром противоопухолевой активности анализировали на предмет принадлежности к классификационным группам MeSH (Classification/Ontologie/MeSH-Tree, ресурс PubChem Национальной Медицинской Библиотеки США (https:// pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)).

Анализ трендов публикационной активности за пятилетний период (2016–2020 г.) выполняли при помощи аналитического ресурса Scopus (Elsevier; Нидерланды). В качестве поисковых запросов использовался следующий ключ: «название соединения and tumor», например, «magnolol and tumor». Научный интерес к публикациям, вышедшим в 2019 г., оценивали по общему числу цитирующих их публикаций, вышедших до 19 мая 2021 г., с поправкой на самоцитирование всех соавторов публикации. Еще одним параметром оценки было среднее число цитирований на одну публикацию, вышедшую в 2019 г.

Ассоциации между белковыми мишенями организма, вовлеченностью их в канцерогенез и прототипами лекарств определяли при помощи онлайн-ресурсов Pathway studio и Reaxys (Elsevier; Нидерланды). Они позволяют извлекать информацию о взаимосвязях между биологическими, медицинскими и молекулярными сущностями из двух десятков миллионов рефератов и нескольких миллионов полнотекстовых публикаций, используя программу Medscan, выполнять поиск и предсказание мишеней для лекарств, а также конструировать и анализировать сигнальные пути из внутренней курируемой базы данных. Для создания карты взаимодействий в Pathway studio был проведен поиск связей конкретных молекулярных мишеней с ключевыми биологическими процессами «malignant transformation» и «cancer progression».

Онлайн-ресурс FACTA+ (http://www.nactem.ac.uk/facta/) v.0.9 (29/06/2019) использовали для поиска биологических ассоциаций по полнотекстовым документам базы MEDLINE.

Онлайн-ресурс Cortellis (Clarivate Analytics; Великобритания) был использован для патентного поиска.

Анализ главных компонент (principal component analysis, PCA) по методу k-средних (k-means clustering) и построение тепловой карты (heat map) выполняли с использованием ресурса ClustVis [15]. Для PCA использовали метод разложения по сингулярным числам с импутацией (Singular Values Decomposition with imputation), который позволяет сгенерировать и визуализировать геометрическую структуру массива числовых данных, при этом восстанавливая недостающие значения (импутация).

Опции пре-процессинга данных: трансформация данных — «no transformation»; масштабирование ряда — «no scaling». Опции тепловой карты: кластерное расстояние для рядов и столбцов — корреляция по Пирсону или «correlation»; метод кластеризации для рядов и столбцов — «average».

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Анализ текстов рефератов в целевой выборке из 402 публикаций позволил выявить распределение частоты встречаемости терминов, которые имели отношение к идентификации прототипов противоопухолевых лекарств и были упомянуты в текстовом массиве более 10 раз (рис. 1). На рисунке представлены акценты в изучении фармакологического таргетирования сигнальных путей с участием RAC  серин/треонин киназы — (AKT1), активатора транскрипции 3 (STAT3), индуцируемого гипоксией фактора 1-α (HIF-1α) и p53. Также можно выделить непосредственные белковые мишени, ассоциированные с канцерогенезом: протеинкиназы (PKC и AMPK), тубулин, металлопротеиназы (MMP), поли-(АДФ-рибоза)полимераза 1 (PARP1), рецептор эпидермального фактора  роста (EGFR), рецептор фактора роста эндотелия (VEGFR). Помимо того, таргетирование каспаз с целью активации апоптотической программы в опухолевых клетках является еще одним важным направлением исследований.

Визуальное представление результатов ко-встречаемости ключевых слов, которые были упомянуты более чем в трех публикациях, приведено на рис. 2. На нем представлены пять кластеров с семантическими связями между ключевыми словами. Так, выраженная ко-встречаемость имела место в следующих парах: гистондеацетилазахинолины; ингибиторы топоизомеразы–индолы (или пиразолы, или пиримидины); модуляторы тубулина– халконы (или нафталены). Итак, анализ текстов синопсисов публикаций и ко-встречаемости ключевых слов (рис. 1 и рис. 2) позволил выявить наличие исследований по дизайну производных с противоопухолевой активностью на основе халкона и ликохалкона (флавоноидов с незамкнутым пирановым кольцом), нафталена, сапонина, индола, хинолона, сесквитерпена, пиразола, пиридина (пиримидина), стероидов и куркумина и британина (britanin). Интересно отметить, что достаточное количество публикаций было посвящено совершенствованию дизайна ингибиторов полимеризации тубулина [16], и число новых работ в данной области, согласно статистике ресурса PubMed за 10-летний период, оставалось на плато, с началом их некоторого снижения в 2019–2020 гг., что может свидетельствовать о снижении научного интереса к этому направлению. На рис. 1 и рис. 2 также показано, что культуры иммортализованных эмбриональных клеток почки человека HEK293, клеток колоректального рака HCT116, клеток карциномы легких A549 и аденокарциномы протоков молочной железы MCF-7 получили преимущественное распространение в качестве модельных in vitro систем. Их использовали для фенотипического скрининга с целью выявления спектра биологической активности новых прототипов лекарств, которые были получены как в процессе органического синтеза, так и были выделены из растений, морских водорослей и грибов. Часть лекарственных растений используется в этно-фармакологической медицине (например, в КНР), что обусловило определенный вклад ученых из этой страны в публикационную активность по данной тематике.

На рис. 3 показано, что наибольшая представленность имела место для соединений из класса гетероциклов, гликозидов, хинонов и терпенов, которые в общей сложности составили 71% в общей структуре распределения. Важно обратить внимание на последнюю группу (терпены и терпеноиды), которая имеет высокий научный приоритет и которую в настоящее время рассматривают в качестве активного «донора» новых базовых структур для разработки прототипов противоопухолевых лекарств [17]. Кроме того, анализ частоты встречаемости названий химических соединений в синопсисах целевой выборки публикаций показал, что можно выделить не менее 29 наиболее популярных химических структур (акридин, антрахинон, дибензил, стильбен, фенантридин, пиранокарбазол, бензопиран, имидазоло-пиридин, индол, индолизин, нафтиридин, фталазин, хиназолинон, хиноксалин, хинолин и циннолин), используемых в органическом синтезе новых производных с противоопухолевой активностью и иным спектром [18, 19]. Так, на долю производных на основе индола, хиназолина, акридина и пиридина в общей сложности приходится до 35% от всех производных.

Визуализация результатов анализа трендов публикационной активности за пятилетний период (2016–2020 гг.) для 150 соединений (в числе которых были названия химических структур синтетического (46%) и соединений природного происхождения (54%)) приведена на рис. 4. Логично выделить дискретную группу соединений (например, производные 1,6-нафтипиридона, сульфонил-аза-спиродиенона, N-ацил-о-фенилендиамина и скабиозида С), для которых противоопухолевая активность была выявлена впервые. Также на рис. 4 виден рост научного интереса к разработкам прошлых лет (например, к производным диоскина, циннолина, индолизина, наргеницина А1 и кверцетину), что следует из роста числа публикаций, вышедших в 2020 г., в которых описаны новые спектры противоопухолевых эффектов этой группы соединений. С другой стороны, публикационная активность с упоминанием производных тиазолидиндиона (троглитазон), нутлина, силибина, сквамоцина, производных бензодиоксола, олеаноловой и гидроксамовых кислот в 2018–2020 гг. плавно снижалась по сравнению с периодом 2016–2017 гг.

Помимо исследования динамики числа публикаций, был выполнен анализ цитирования работ, опубликованных в 2019 г., которые были посвящены идентификации и дизайну прототипов противоопухолевых лекарств. Согласно числу цитирований этих работ за период 2019–2021 гг. (минимальный порог — 1000 цитирований), научный интерес был сфокусирован на производных хиноксалина, нафтохинона, берберина, вальпроевой и докозагексаеновой кислот, а также лапахоне (lapachone), лютеолине (luteolin) и кверцетине (quercetin), причем последний является лидером по числу цитирований (4200) (см. рис. 5). Однако по среднему числу цитирований одной публикации, вышедшей в 2019 г. (минимальный порог 15 цитирований), лидировали публикации с упоминанием кризоспленола D, 2-бензоил-окси-циннамальдегида, монастрола и лапахона в контексте дизайна новых прототипов противоопухолевых лекарств.

Область разработки эффективных прототипов противоопухолевых лекарств неразрывно связана со смежной и не менее наукоемкой областью идентификации молекулярных мишеней организма человека, на которые воздействуют фармакологически активные соединения.

Работы в этом комплементарном направлении сопряжены с выявлением механизмов действия малых молекул, что критически важно для дифференциации их основного эффекта и побочного действия, а также для дизайна высокоселективных соединений, действующих на заданный достоверно известный спектр молекулярных мишеней. Подавляющее большинство клинически значимых мишеней организма являются мономерными белками или олигомерными белковыми комплексами [20]. Так, поиск белковых мишеней для ряда приоритетных прототипов противоопухолевых лекарств (рис. 5) в базе данных Reaxys позволил далее установить, что за исключением кризоспленола D для трех остальных соединений были картированы молекулярные мишени. Близкий по структуре гомолог 2-бензоил-окси-циннамальдегида, ((E)-2-(3-оксопроп-1-ен-1-ил) фенилбензоат, как оказалось, ингибирует ферментативную активность циклин-зависимой киназы 4, CDK4 (Target ID: 820056979), глутатионредуктазы (Target ID: 820106479) и фарнезил-трансферазы (Target ID: 470858527). Вместе с тем, производные на основе монастрола и лапахона имеют более оптимальные лекарствоподобные свойства (соответствие параметрам «rule of five» [21]), чем 2-бензоил-окси-циннамальдегид, и более широкий научный задел по идентификации спектра их молекулярных мишеней в организме. В базе данных Reaxys занесены 31 и 117 записей (по состоянию на 29 мая 2021 г.) о мишенях монастрола и лапахона соответственно. Среди них можно выделить такие белки, как протеинкиназа Aurora A (Reaxys Target ID:818366617), фосфатаза 2 М-фазы (Target ID: 820046846), ДНК-топоизомераза I (Target ID: 818289566), ДНК-топоизомераза II (Target ID: 824645880), глутатион-S-трансфераза Р (Target ID: 820104166), варианты ГТФазы K-Ras (Target ID: 819104337) с заменами G12C и Q61R, NAD(P)H хинон дегидрогеназа 1 (Target ID: 820009294).

Из целевой выборки публикаций были отобраны те, в которых описаны результаты экспериментов по картированию молекулярных мишеней и исследованию механизмов действия для новых соединений синтетического и природного происхождения, обладающих противоопухолевой активностью, а также статьи [22–92], описывающие эффекты уже известных противоопухолевых лекарств и иных репозиционируемых лекарств (таблица). Научный интерес к подобным соединениям следует из повышенного уровня цитирования публикаций с упоминанием этих соединений и наличием патентного потенциала. Кроме того, впервые обнаруженные химические структуры с широким спектром противоопухолевой активности могут позже стать базисом для дизайна производных и для работ по идентификации их белковых мишеней в организме человека. Стоит отметить, что подобные работы по картированию мишеней для лекарств в настоящее время представляют собой крайне востребованное научное направление экспериментальной фармакологии и имеют высокий уровень цитируемости.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Анализ данных, представленных в таблице (таблица), показал, что идентифицированные белковые мишени для новых противоопухолевых соединений распределялись в количественном отношении следующим образом: протеин-киназы (38%), ДНК-топоизомеразы I и II (10%), факторы транскрипции (9%), клинически значимые белокбелковые комплексы (7%), белки цитоскелета (тубулин) (5%), и, наконец, остальная группа разнородных мишеней составила 40%. Примечательно, что в последнюю группу вошли ферменты фосфодиэстераза 5А (PDE5А), Na⁺зависимый транспортер глюкозы SGLT2, а также ферменты, связанные с метаболизмом химиотерапевтических препаратов — глутатион-S-трансфераза GSTP1 и дигидрофолатредуктаза DHFR, задействованные в формировании лекарственно-устойчивого фенотипа опухоли [93]. Следовательно, блокада таких ферментов может быть комплементарным фармакологическим воздействием для ограничения химиорезистентности. Анализ текстов синопсисов публикаций позволил определить, что механизм действия противоопухолевых прототипов лекарств, приведенных в таблице (таблица), главным образом заключался в конкурентном или неконкурентном обратимом ингибировании каталитической активности ферментов.

Из таблицы (таблица) видно, что существует научный интерес к биологически активным низкомолекулярным соединениям, способным модулировать функцию факторов транскрипции (например, HIF-1a, FOXM1, ATF4). Это группа внутриклеточных белков, которые долгое время считали крайне сложными молекулярными объектами для дизайна прототипов лекарств [94]. Поиск новых соединений, нарушающих трансдукцию сигналов в классических про-опухолевых сигнальных путях, пока по-прежнему остается традиционным способом воздействия на молекулярные механизмы канцерогенеза. По результатам библиометрического анализа за 2020–2021 гг. следует отметить, что упоминания каскадов, регулируемых PI3K, mTOR, AKT1, STAT3, HIF-1a и p53, наиболее часто встречались среди фармакологически таргетируемых сигнальных путей.

В таблице (таблица) также можно заметить группу соединений (LQFM126, E7386, британин) и антимикотического лекарства миконазола, которые обладают потенциалом для селективной модуляции аффинности белковых комплексов. Это инновационный подход в дизайне прототипов лекарств, поскольку он основан на фармакологическом таргетировании эволюционно консервативных слабо-мутируемых интерфейсов белокбелковых взаимодействий [95, 96]. Однако существует ряд полемических работ [97, 98], где, напротив, отмечено преимущественное накопление мутаций, ассоциированных с канцерогенезом, в интерфейсах клинически значимых белковых комплексов, что указывает на необходимость более углубленного изучения роли мутационных факторов для конкретного белкового комплекса.

Далее с использованием ресурса Pathway Studio был проведен поиск информации о вовлеченности белковых мишеней из таблицы в процессы канцерогенеза, который оценивали по наличию связей белков с процессом «malignant transformation» и клиническим параметром «cancer progression». Отбор результатов выполняли по наличию не менее чем пяти публикаций, описывающих ассоциации каждой белковой мишени с данными параметрами в отдельности. Так, при визуализации результатов поиска было выявлено что, по крайней мере, для большей части белковых мишеней из таблицы имеются многочисленные литературные свидетельства их вовлеченности в молекулярные события при канцерогенезе (рис. 6).

Из таблицы (таблица) также следует, что, с одной стороны, STAT3 был идентифицирован в качестве новой белковой мишени известного противоопухолевого лекарства напабуказина. С другой стороны, изучение эффектов репозиционирования миконазола троглитазона, дексаметазона, винпоцетина и эмпаглифлозина позволило установить еще один вид биологической активности — противоопухолевую. Можно предположить, что она обусловлена действием этих лекарств на белковые мишени, участвующие в нарушении функции сигнальных путей, которое имеет место при канцерогенезе.

При помощи базы межмолекулярных взаимодействий ресурса Pathway Studio было также установлено, что основной тип взаимодействия между белковыми мишенями представляет собой посттрансляционные модификации по типу фосфорилирования. Ниже перечислены выявленные охарактеризованные бинарные белок-белковые взаимодействия, в которых первый белок в паре фосфорилирует второй белок: EGFR/ STAT3, MET/STAT3, GSK3B/HIF1A, ABL1/STAT3, EGFR/ GSK3B, ABL1/TERT, EGFR/MET, PRKCA/GSK3B, ABL1/ STAT3, AURKA/GSK3B, PRKD1/EGFR, GSK3B/HSPA1A, GSK3B/NFKB1. Перечисленные выше взаимодействия относятся к белкам, которые регулируют ключевые процессы канцерогенеза и являются мишенями для зарегистрированных противоопухолевых лекарств, а также мишенями для дизайна новых более действенных и безопасных лекарственных прототипов [99, 100].

Таким образом, библиометрический анализ публикаций, посвященных идентификации и разработкам новых противоопухолевых прототипов лекарств непептидной природы (или соединений) за период 2020–2021 гг. выявил: значительную представленность соединений из классов гетероциклов, гликозидов, хинонов и терпенов (суммарно 71% в структуре распределения исследуемых прототипов соединений); тот факт, что наиболее используемыми базовыми химическими структурами (до 35%) для органического синтеза производных были индол, хиназолин, акридин и пиридин;  представленность соединений природного происхождения и синтетических производных на их основе. Анализ трендов публикационной активности позволил выявить направленность научного интереса на исследование отдельных групп соединений и прогресс в картировании их молекулярных мишеней, спектр которых существенно дифференцировался и расширился за последний год. Такие классы ассоциированных с канцерогенезом белковых мишеней, как сериновые/треониновые протеинкиназы, рецепторные тирозинкиназы, ДНК-топоизомеразы и тубулины пока остаются наиболее изучаемыми. Однако также наметился рост публикаций и возрос научный интерес в сфере дизайна новых ингибиторов клинически значимых белок-белковых комплексов, факторов транскрипции и метаболических ферментов, участвующих в формировании лекарственноустойчивого фенотипа опухолевых клеток.

ВЫВОДЫ

Системный библиометрический подход с использованием панели аналитических ресурсов Scopus, Reaxys, Pathway Studio и Cortellis, а также программного обеспечения VOS viewer позволяет проводить оперативный мониторинг тенденций в области дизайна и разработки (R&D) противоопухолевых лекарств и выявлять приоритеты научного интереса, дополняя моно- и политематические обзорные работы в периодических изданиях. Вместе с тем, можно констатировать, что в настоящее время растет научный интерес к новым молекулярным модальностям, ассоциированным с процессами канцерогенеза, что стимулирует работы по поиску новых эффективных фармакотерапевтических агентов.