单细胞测序与高通量虚拟筛选联合分析骨关节炎疾病模型中的DDR2

Conjoint analysis of single-cell sequencing and high-throughput virtual screening regarding DDR2 in osteoarthritis disease models.

作者信息Hongliang Mei, Jiheng Wang, Xiaohu Zheng, Rui Yan, Weihang Li, Peng Wang, Xiaomeng Wang, Liang Liu
PMID41074148
发布时间2025-10-10
DOI10.1186/s40001-025-03197-9

实验完整度

包含单细胞测序分析、分子对接、MD模拟等计算验证,以及CETSA、CCK-8、Western blot、Transwell、IF、SA-β-gal、ROS检测等体外功能实验,多个证据层级相互独立且包含机制验证。

主要模型

人原代软骨细胞系(Pricella, CP-H107) tBHP诱导的体外骨关节炎软骨细胞模型 GSE200843膝关节单细胞RNA测序数据

重点核对

单细胞RNA测序数据来源(GSE200843)及细胞分型参数(min.features>200, 线粒体UMI率<10%) DDR2蛋白晶体结构(PDB ID: 7AYM)及分子对接条件(Libdock, CDOCKER) 体外OA模型建立浓度(50 μM tBHP处理24小时) ZINC000003874604给药浓度(30 μM,部分实验用100 μM) 细胞实验分组(对照组、tBHP组、tBHP+药物组)及重复数(n=3)

摘要

骨关节炎(OA)是一种常见的退行性关节疾病,在老年人中发病率很高,给患者和社会带来沉重负担。衰老、肥胖和炎症是导致骨关节炎发生的重要因素。目前,骨关节炎的药物治疗选择有限:通常使用非甾体抗炎药或COX2抑制剂进行轻中度疼痛的抗炎治疗,严重疼痛则使用皮质类固醇关节注射。盘状结构域受体酪氨酸激酶2(DDR2)在最近的研究中被报道与OA密切相关。本研究的单细胞RNA测序分析也证明DDR2在某些特定细胞亚群中强烈表达。目前DDR2抑制剂的研究侧重于开发拮抗剂,以阻断II型胶原结合和受体激活,从而减少MMP13表达并促进软骨修复。目前,大多数DDR2抑制剂仍处于实验室研究阶段,需要进一步开发和改进这些候选药物。在本研究中,使用计算机辅助药物设计(CADD)技术筛选靶向DDR2的潜在先导化合物。候选化合物通过不同模块分析,如Libdock、CDOCKER、TOPKAT、ADMET和分子动力学模拟(MD)等。总之,本研究最终确定了两个具有高亲和力和低药物毒性的天然先导化合物。其中一个化合物ZINC000003874604被选择用于体外细胞实验。体外实验证实,先导化合物ZINC000003874604可通过抑制DDR2表达来保护tBHP诱导的OA原代软骨细胞。总之,本研究发现ZINC000003874604作为先导化合物,对OA具有潜在治疗活性,这可能有助于在医药市场上提供更多药物选择。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
本研究旨在通过单细胞测序和计算机辅助药物设计筛选靶向DDR2的先导化合物,并验证其对骨关节炎的潜在治疗作用。
核心机制
DDR2与II型胶原结合激活下游ERK和p38信号通路,诱导MMP13表达,加速软骨降解;ZINC000003874604通过抑制DDR2表达,降低MMP13水平,保护软骨细胞。
主要证据
单细胞测序显示DDR2在多数软骨细胞亚群高表达;分子对接和MD模拟显示ZINC000003874604与DDR2结合稳定;体外实验(Western blot、Transwell、IF、SA-β-gal、ROS检测)证实其抑制DDR2表达、促进迁移、逆转软骨细胞退化。
研究意义
该研究为OA治疗提供了新的先导化合物ZINC000003874604,有望为药物市场提供更多选择,并为后续动物研究奠定基础。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

单细胞转录组分析

识别膝关节软骨细胞亚群并评估DDR2在不同亚群中的表达水平

利用GSE200843数据集进行单细胞RNA测序分析,通过Seurat包进行数据整合、聚类和细胞注释,分析DDR2在各亚群的表达。

2

基于结构的虚拟筛选

从ZINC15数据库筛选与DDR2结合潜力高的化合物

使用Discovery Studio 4.5的Libdock模块对18225个化合物进行分子对接,筛选出得分前50的化合物。

3

药理学性质与毒性预测

评估候选化合物的ADMET性质和毒性

利用ADMET模块预测水溶性、血脑屏障通透性、CYP2D6抑制、肝毒性等;利用TOPKAT模块预测AMES致突变性、致癌性、发育毒性等。

4

精确分子对接与分子动力学模拟

验证先导化合物与DDR2的结合模式及复合物稳定性

使用CDOCKER模块进行精确对接,计算结合能;进行MD模拟(1 ns, 2 ps步长)评估RMSD和能量稳定性。

5

体外药效验证

验证ZINC000003874604对软骨细胞的保护作用及对DDR2的抑制作用

建立tBHP诱导的OA软骨细胞模型,进行CETSA、CCK-8、Western blot、Transwell、IF、SA-β-gal及ROS检测。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

验证样本或模型特征
验证细胞功能变化
验证分子表达变化
验证机制链路

产品清单

实验环节名称品牌货号
DMEM/F-12培养基Corning58-021-PBT
胎牛血清ThermoA5256701
CCK-8试剂盒Beyotime BiotechnologyC0037
RIPA裂解液BeyotimeP0013B
BeyoECL Plus化学发光液BeyotimeP0018S
抗DDR2抗体Proteintech67126-1-Ig
抗β-肌动蛋白抗体AbclonalAC026
抗MMP13抗体Proteintech18165-1-AP
抗SOX9抗体Proteintech55152-1-AP
抗GAPDH抗体Proteintech60004-1-Ig
Transwell小室Corning--
抗II型胶原抗体Abcam--
抗MMP13抗体Abcam--
Triton X-100Beyotime--
免疫染色封闭液Beyotime--
含DAPI的抗淬灭封片剂----
SA-β-gal染色试剂盒Solarbio--
CM-H2DCF-DA荧光探针Thermo Fisher--
Discovery Studio 4.5分子模拟软件BIOVIA--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
单细胞RNA测序分析
数据集GSE200843的获取及预处理参数(过滤阈值、主成分数、聚类参数)
阅读提示:Materials and methods 中 'Samples collections of scRNA-seq and pre-processing' 和 'Differential gene expression analysis'
分子对接与虚拟筛选
DDR2蛋白结构(PDB ID 7AYM)、Libdock对接参数(活性位点2.6 Å)、化合物库来源(ZINC15)及筛选阈值
阅读提示:Materials and methods 中 'High-throughput virtual screening technique using Libdock module'
ADMET和TOPKAT预测
ADMET模块和TOPKAT模块的具体评估参数和判定标准
阅读提示:Materials and methods 中 'Pharmacological properties predictions by ADMET algorithm'
CDOCKER和MD模拟
CDOCKER docking参数、MD模拟时长(1 ns)和步长(2 ps)、RMSD和能量评估指标
阅读提示:Materials and methods 中 'Precise molecular docking analysis by CDOCKER' 和 'Molecular dynamics simulation'
体外细胞实验
细胞系(CP-H107)、tBHP浓度(50 μM)和处理时间(24 h)、ZINC000003874604浓度(30 μM或100 μM)、重复数(n=3)
阅读提示:Materials and methods 中 'Cell culture and treatment', 'CCK-8 assay', 'Western blot (WB) analysis', 'Transwell migration assay', 'Immunofluorescence staining experiment', 'SA-β-Gal staining analysis' 和 'Measurement of cellular ROS'