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1 第 5 章药物发现的虚拟筛选方法 Virtual screening in drug discovery 1

2 第一节概述 搜寻标准 ( 提问结构 ) 匹配计算 命中结构 Hits 搜寻的基本要素 搜寻标准化合物库计算方法 2

3 根据搜寻标准和计算方法, 分为二类基本方法 : 直接法 = 基于靶点结构 = 基于分子对接 (docking-based) 间接法 = 基于配体相似性 (ligand similarity-based) = 基于药效团 (pharmacophore-based) 3

4 合成化合物库 化合物数据库 天然化合物库组合化合物库药物分子库类药性化合物库 生物大分子数据库 核酸分子库 蛋白质分子库 4

5 化学信息和生物信息计算机系统 利用计算机信息处理系统对分子 ( 小分子及生物大分子 )(2D 及 3D) 及相关信息 ( 性质 来源 用途 ) 进行分析 储存 检索和传递等处理 小分子化合物 化学信息学 匹配计算 生物大分子 生物信息学 命中结构 5

6 第二节化学信息处理 化学信息学 Chemoinformatics,chemical informatics, Cheminformatics, chemi-informatics 利用计算机信息处理技术对化学分子结构和相关信息进行管理的一种综合性技术和学科 应用化学信息学可促进化学信息的获取 转化与共享 Procedia Engineering, 2012,

7 化学信息学的应用 化合物合成路线设计 活性化合物片段分析 识别配体活性构象 识别活性化合物的药效团 预测化合物 ADME/T 性质 从生物分子中产生先导物 ( 全新药物设计 ) 验证配体 - 受体相互作用 ( 对接, 虚拟筛选 ) 与生物信息学交互应用 7

8 一 2D 和 3D 分子结构的计算机处理方法 化学分子结构的层次 1D: CH 3 CHO 2D: H 3 C C O H 3D: 8

9 ( 一 ) 以一维形式表示 对 2D 结构进行编码 储存和交换化学结构式数据的命名法 SMILES( Simplified Molecular Input Line Entry System, 简化分子线性输入系统 ) SLN(Sybyl linear notation,sybyl 线性标记法 ) 9

10 SMILES 按化合价模型, 每个原子被氢原子饱和 ; 双键用 = 表示 ; 三键用 # 表示 ; 环化分子用闭合原子标号表示 ; 芳香环中不饱和原子用小写字母表示 甲烷 CH 4 C 乙醇 C 2 H 5 OH CCO 氰化氢 HCN C#N 环已烷 C 6 H 12 C1CCCCC1 吡啶 C 5 H 5 N n1ccccc1 10

11 分子中分支用 () 表示 ; 用 / 和 \ 表示双键顺反异构 ; 对映异构 : 手性原子用 [ ] 表示反时针,@@ 表示顺时针 异丁酸 (CH 3 ) 2 CHCO 2 H CC(C)C(=O)O 反式二溴乙烯 Br/C=C/Br 或 Br\C=C\Br 顺式二溴乙烯 Br\C=C/Br 或 Br/C=C\Br L- 丙氨酸 N[C@@H](C)C(=O)O D- 丙氨酸 N[C@H](C)C(=O)O 11

12 ( 二 ) 以二维形式表示 用图表示 H H C C C N C O C C C O C C H 12

13 用矩阵和连接表表示 13

14 ( 三 ) 以三维形式表示 1 直接坐标法 用笛卡尔坐标 (Cartesian coordinates) 直接存储每个原子的三维坐标 (x, y, z) 14

15 2 内坐标法 每个原子位置以与其他原子间的 3 个相对位置关系表示 距离 夹角 二面角 1,2- 二氯乙烷 r1 和 r2 为键长,α 为键角, 为扭转角 15

16 化学结构的一些表示方法 16

17 ( 四 ) 分子存储格式及其相互转换每一软件系统都有自己的分子存储格式 MDL 公司的 MOL 格式 (MACSS 格式 ) Tripos 公司的 MOL2 格式 剑桥晶体数据库 CSD 的 FDAT 和 CIF 格式 蛋白质数据库 PDB 的 PDB 格式 (ENT 格式 ) 17

18 基本存储 : 分子的元素组成 原子坐标 原子连接关系还能存储 : 分子子结构信息, 能适用于生物大分子 原子电荷信息, 调用时不必再计算 确定特定原子化学环境的原子类型信息 18

19 二 化合物数据库的生成和管理 输入 搜寻和检索 管理 输出 19

20 ISIS (Integrated Scientific Information Management System) MDL 的综合性结构和反应管理软件 由三个主要分软件组成 : (1) ISIS/DRAW 用于输入结构式和搜寻询问条件 (2) ISIS/BASE 用于生成局部数据库及处理信息 (3) ISIS/HOST 主服务器应用程序, 进行通讯连接, 集中数据库数据并作处理 20

21 2D 结构输入 : 计算机绘制化学结构式 首先输入原子和键的骨架结构, 原子数 电荷会自动变为上下标 软件的模板中收集大量分子片段 可智能分析结构式, 处理结构式的编码和变换 还可有附加功能, 如自动命名 化学计算 光谱分析等 21

22 三维结构的转化 : 软件将 2D 化学结构迅速地转为 3D 模型 CH 3 O H N O CH 3 计算 N H 22 3D 结晶结构参数转入 3D 数据库 23

23 三 分子相似性和多样性分析 采用一定的理论计算方法, 提出设计可合成的所代表的多样性空间, 保证足够的化合物多样性 数据库的化学多样性 (chemical diversity) 数量巨大的 结构不同的贮藏和检索系统 适用于先导化合物发现 数据库的化学相似性 (chemical similarity) 适用于先导化合物优化 23

24 组合化学数据库 (combinatorial chemistry libraries) 化合物组合库 (combinatorial compound libraries) 组合库 (combinatorial library) 24

25 四 化学信息学资源 25

26 常用化合物数据库 FCD (Fine Chemicals Directory) MDL 维护 收载约 个化合物和 种化合物数据, 包括化学系统名 俗称 分子式 分子量 供应商 价格 CAS 登录号 纯度等 可通过结构式或其它任何数据检索 ACD (Available Chemicals Directory) MDL 维护 FCD 数据库加上可大批量供货的化学品信息 目前有 25 万个化合物 CSD(Cambridge Structure Database) 20 多万个结晶的 3D 结构实验数据及相关数据 26

27 商品可供化合物数据库 27

28 第三节生物信息处理 生物信息学 (bioinformatics) 基于数学 生命科学 化学和计算机科学的交叉学科 利用计算机信息处理技术对大量生物大分子作信息获取 加工 储存 分类 检索与统计分析, 揭示生物大分子的分子结构 功能 同源性和进化关系 推动生命科学的发展, 为创新药物的研究和开发奠定基础 28

29 生物信息学的内容 建立可贮存和管理大量生物信息学数据集的数据库 处理大量数据的算法和统计方法 分析和解释不同类型的生物数据, 如 RNA DNA 和蛋白质序列 蛋白质结构 基因表达以及生化途径 29

30 PowerEdge 6400 生物信息学的应用 分子动力学模拟 分子相互作用 蛋白质作用网络 可视化, 数据处理 Genomes TCGCGCGTTTCGGTGATGAC GGTGAAAACCTCTGACACAT... Proteins SRVSVMTVKTSDTCSSRRRS QLVCKRMPGADKPVRARQRV... 序列分析 结构预测 ( 同源模建 ) 30

31 一 核酸和蛋白质的序列分析 sequence analysis 特别是蛋白质的序列分析, 可预测一些结构和功能特性 ( 一 ) 单个序列分析 根据单个氨基酸的物化性质推测整个蛋白质的性质, 也可预测二级结构出现的可能性 20 种氨基酸的疏水参数 氨基酸 疏水值 氨基酸 疏水值 氨基酸 疏水值 Ala(A) 1.8 Gly(G) -0.4 Pro(P) -1.6 Arg(R) -4.5 His(H) -3.2 Ser(S) -0.8 Asn(N) -3.5 Ile(I) 4.5 Thr(T) -0.7 Asp(D) -3.5 Leu(L) 3.8 Trp(W) -0.9 Cys(C) 2.5 Lys(K) -3.9 Tyr(Y) -1.3 Gln(Q) -3.5 Met(M) 1.9 Val(V) 4.2 Glu(E) -3.5 Phe(F)

32 根据统计值 :Glu 经常出现在 α- 螺旋中 ;Val 常在 β- 折叠中发现 ;Pro 通常不出现于 α- 螺旋中和 β- 折叠中, 而倾向于在回折中 氨基酸 螺旋 (α) 偏好 链 (β) 偏好 Glu Val Pro Ala Leu Lys ( 数值 =1 代表偏好处于平均 ;>1 代表偏好大于平均 ;<1 代表偏好小于平均 ) 32

33 ( 二 ) 双重序列比较 序列比对 sequence alignment 基于进化理论的序列比对, 如果两个序列间具有足够的相似性 (similarity), 可预测二者可能具有共同的祖先, 称为是同源的 (homologous) 进化中经序列内残基的替换 残基或序列片段的缺失 以及序列重组等遗传变异过程演化得到 相同字母同时出现在两条序列中, 称为一致序列, 说明在进化中是保守的 (conseved); 字母不同, 说明发生了变异 ; 因残基的插入和删除, 同源序列的长度可能不相同, 可用 - 号表示与该残基位的字母配对 33

34 人锌指转录因子 (human zinc finger transcription factor) 序列的自相似性 序列对比可以用各种矩阵表达并作相似性打分 相似性打分值 : 比较矩阵和空位罚分 打分值越高则两个残基越相似 34

35 序列相似性 (similarity) 序列比对过程中对序列和目标序列按打分值比较相同序列所占比例的大小 序列的一致性 (identity) 完全相同的序列段 当两条序列同源时, 它们的氨基酸或核苷酸序列通常有显著的一致性 如果两条序列有一个共同的进化祖先, 则它们是同源的 (homology) 两序列要么是同源的, 要么就不是同源的 ; 而相似性是量化指标 一般认为序列之间的相似性超过 30%, 它们就很可能是同源的 35

36 ( 三 ) 多重序列比对 multiple sequence alignment 多重序列比对可以从更多细节上揭示保守模式和结构信息 可采用多种统计算法进行多重序列比对 36

37 二 蛋白质三维结构预测 基因 决定 FKKIKVLGSGAFGTVYKGLWIPEGEKVKIPVAIKELRE ATSPKANKEILDEAYVMASVDNPHVCRLLGICLTSTVQ LITQLMPFGCLLDYVREHKDNIGSQYLLNWCVQIAKG MNYLEDRRLVHRDLAARNVLVKTPQHVKITDFGLAKL LGAEEKEYHAEGGKVPIKWMALESILHRIYTHQSDVW SYGVTVWELMTFGSKPYDGIPASEISSILEKGERLPQPP ICTIDVYMIMVKCWMIDADSRPKFRELIIEFSKMARD 蛋白质一级结构 折叠 蛋白质三维结构 预测 37

38 主要预测方法 蛋白三维结构预测 从头预测法 ab initio 线引法 threading 同源模建法 homology modeling 基于理论的预测方法 theory-based prediction 基于知识的预测方法 knowledge-based prediction 38

39 1 从头预测法 (ab initio prediction) 采用理论计算 ( 分子力学 分子动力学 量子化学 ) 方法, 直接从分子和原子参数计算出蛋白质分子的稳定构象 理论上最理想的方法, 但计算量极大, 对于实际分子的计算超过能力范围 39

40 2 同源蛋白模建法 homologous model building 比较分子模拟法 comparative molecular modeling 同源模建 homology modeling 同源蛋白法 protein homology 根据已知的蛋白质三维结构来预测可能的三维结构 基于知识的预测 同源蛋白有着相似的来源 相似的结构和生物功能 通过比较蛋白序列的相似性, 按同源蛋白的三维结构为模板, 构建未知蛋白的结构 一般要求相似性在 30% 以上, 可能是同源的, 特别是在结合区域相似性要好 40

41 步骤 : (1) 根据未知蛋白质的序列, 寻找同源蛋白 (2) 二重或多重序列对比 (3) 找出共同的二级结构区域 (4) 构建骨架, 对初始模型作能量优化 (2) (1) (3) (4) 41

42 3 穿针引线法, 线串法, 线程法, 折叠识别 (threading,fold recognition) 可应用于进化非常疏远的结构预测 未知蛋白序列与已知结构的蛋白序列作匹配计算, 将序列吻合的三维结构模块串连起来, 得到整个蛋白三维结构 E1 E2 threading 42

43 三 代表性生物信息学数据库 ( 一 ) 核酸数据库 GenBank NIH 所属国家生物技术信息中心 NCBI Nucleic Acid Database ( NDB ) 由 European Molecular Biology Laboratory( EMBL) 创建, 现由英国剑桥的欧洲生物信息学研究所 (European Bioinformatics Institute, EBI) 维护 DNA Data Bank of Japan(DDBJ) 日本国立遗传学研究所的日本信息生物学中心 (Center for Information Biology, CIB) 开发维护 三大库可交互 43

44 ( 二 ) 蛋白质数据库 PDB ( Protein Data Bank at Brookhaven National Laboratories ) 美国 Research Collaboration for Structural Bioinformatics, RCSB 开发维护的多肽 酶 病毒 碳水化合物和核酸的三维结构数据 44

45 常用观察蛋白三级结构的软件常用观看蛋白三级结构的软件 45

46 第四节虚拟筛选 (virtual screening) 计算机辅助筛选 (computer-aided screening) 计算机筛选 (screening in silico) 虚拟 : 计算机上进行, 不需要化合物, 只需结构 化合物数据库 实际分子的索引 ; 虚拟分子 策略 : 基于靶点结构的虚拟筛选 对接 基于配体相似性的虚拟筛选 基于药效团的搜寻 46

47 优点 : 虚拟筛选的优缺点 有可能迅速获得化合物的样品进行生物活性测定 缺点 : 受限于已有的知识 所筛选的化合物库中未必有适合给定靶点的配体分子 ; 即使包含有这样的分子, 程序也未必定能把它们识别出来 ( 漏筛, 假阴性 ); 识别出的可能无活性 ( 错筛, 假阳性 ) 47

48 一 基于靶点结构的虚拟筛选 对接 target-based virtual screening docking 化合物库 靶点三维结构 搜寻 命中物 48

49 例 : 蛋白酪氨酸磷酸酯酶 1B(PTP1B) 抑制剂的发现 经虚拟筛选, 再作生物学测 试, 虚拟筛选的命中率比随 机的高通量筛选提高 1,700 倍 48

50 对接 受体和配体之间通过能量匹配和空间匹配而相互识别形成分子复合物, 并预测复合物结构的操作过程 数据库 50

51 对接须能量和空间匹配 51

52 分子对接的一般过程 找出空腔, 定出表面调整受体位点或药物的构象计算对接时受体 - 药物相互作用能量分子动力学优化打分评价 52

53 (1) 靶点结构的预处理 1) 靶点检验 : X- 晶体衍射 分辨率 R 因子 温度因子评价结构的准确率 NMR RMSD 评价 同源模型 同源性 序列与 3D 结构的相容性打分值 2) 靶点处理 : 加氢原子 加电荷 带电残基的质子化 53

54 3) 结合位点确定 : 复合物中的配体剥离 同源蛋白模型的提示 定点突变 (site-mutation) 分子探针 以程序模拟 :Insite II / Bind site analysis Sybyl / Site ID 54

55 (2) 小分子数据库的选择和预处理 多样性分析 类药性分析 2D 结构转化 3D 结构优化 加电荷 55

56 (3) 分子对接 将小分子配体旋转到靶点结合位点, 搜寻合适的构象和取象, 使作用力和形状匹配 一般只考虑配体构象, 忽略靶点柔性 刚性对接 ( 锁 - 钥模型 ): 配体刚性, 靶点刚性 只考虑小分子的平动和转动 ( 各 3 个自由度 ) 早期的技术, 现用于高通量粗筛数秒 / 个 半柔性对接 : 配体柔性, 靶点刚性 通常方式数分 ~ 数十分 / 个 柔性对接 ( 诱导契合 ): 配体柔性, 靶点柔性 一般限定柔性残基数目, 或仅在关键部位柔性处理数百小时 /20 个柔性残基 56

57 (4) 打分 同一分子各种构象 不同分子的最佳构象 基于力场的打分函数 以分子间作用力表达, 忽略熵变 半经验的自由能打分函数 基于知识的打分函数 根据已知复合物结构, 计算作用力统计值 一致性打分 ( consensus score) 以不同方法分别打分, 统计出打分值排名 可以降低假阳性率 57

58 代表性对接软件 58

59 [ 例 ] 抗艾滋病药物的发现 虚拟筛选 艾滋病病毒, 人类免疫缺陷病毒 human immunodeficiency virus, HIV 59

60 HIV-1 蛋白酶 (HIV-PR), 所催化的水解反应在艾滋病病毒导入人体细胞过程中起着重要的作用 高效的 HIV-PR 抑制剂为治疗艾滋病的有效药物 肽类 HIV-PR 抑制剂生物性质不稳定, 吸收性差, 易被代谢分解, 因此口服给药无效 60

61 1. X- 射线晶体结构 2. 搜寻数据库 DOCK 程序 受点影象反转 DOCK 程序 搜寻 CSD, 对接 > 200 个分子 限制 : 亲和力, 易合成 R OH N O F R = Br : 溴哌利多 R=Cl: 氟哌啶醇 3. 生物测试 : 高选择性, 高活性 ( K i = 0.1 nm) 61

62 [ 例 ] 抗 SARS 冠状病毒药物的设计 基于 SARS-CoV 3CL 蛋白酶的虚拟筛选 严重急性呼吸道综合征 Severe Acute Respiratory Syndrome SARS 病原体 SARS 冠状病毒 SARS-Cov 62

63 SARS-Cov 感染宿主细胞起重要作用的结构蛋白 : E 蛋白 (small envelope protein, 小信封蛋白 ) S 蛋白 (spike glycoprotein, 刺突糖蛋白 ) M 蛋白 (membrane protein, 膜蛋白 ) N 蛋白 (nucleocapsid protein, 核衣壳蛋白 ) 多聚酶 (polymerase) 类 3C 蛋白酶 (3C like proteinase, 3CL) 63

64 3CL 蛋白酶作为抗 SARS 药物筛选靶点的优点 : 在冠状病毒复制过程中起着重要作用 有许多已知抑制剂, 便于迅速开发 较易表达, 有利于加紧研究 有较高的相似性, 可用同源法模建三维结构模型 64

65 步骤 1. 同源模建 (1) 3CL 蛋白酶序列 (GenBank) 与各类冠状病毒蛋白酶序列 ( PDB) 作序列分析和相似性分析 (BLAST 程序 ) 人冠状病毒 ; 鼠科肝炎病毒 ; 猪传染性腹泻病毒 ; 猫传染性腹膜炎病毒 ; 禽传染性支气管炎病毒 ; 猪冠状病毒 ; 传染性胃肠炎病毒 (2) 传染性胃肠炎病毒 (TGEV) 的 M PRo 与 3CL 蛋白酶有极高的相似性, 特别在底物结合口袋 ( 活性部位 ) (3) 以 TGEV M PRo 的 X- 射线晶体结构为模板, 模建 3CL 蛋白酶三维结构 (Sybyl 6.8 / SiteID 程序 ) 65

66 结果 : (1) 所建模型与 TGEV M PRo 晶体结构基本重叠 (2)3CL 蛋白酶的折叠方式与 TGEV M PRo 相同, 结合口袋的结构以及空间特征几乎一样 3CL 蛋白酶结构与 M PRo 蛋白酶晶体结构的重叠图 3CL 蛋白酶的缎带模型 66

67 步骤 2. 分析酶 - 配体作用模型 两种蛋白酶的结合部位 (Sybyl 6.8 / MOLCAD 程序 ) 中, 小分子 C 能以同样的方式与两种酶的结合口袋契合 A. TGEV M PRo 蛋白酶 B. SARS 3CL 蛋白酶 C. 蛋白酶抑制剂 两种蛋白酶的底物结合口袋的表面特征 3CL 蛋白酶模建模型或 TGEV M PRo 的晶体结构均可作为筛选抗 SARS 药物的结构模型 67

68 步骤 3. 虚拟筛选 以 SARS 冠状病毒 3CL 蛋白酶三维结构模型和 TGEV M PRo 为筛选模型作虚拟筛选 (SGI Origin 3800 超级计算机和 392CPU 的神威 1 号超级计算机 ) ACD 数据库 MDDR 数据库 SPECS 数据库 中国天然产物数据库 (CNPD) 和国家药物筛选中心内部样品库 共数十万个化合物 (1) DOCK 4.0 作初筛, 选出得分高的前 1000 个化合物 ; (2) 用 Cscore 软件和 AutoDock 3.0 软件作评价, 从每个数据库中挑选出 100 个得分最高的化合物 结果 : 找到 300 个可能具有抗 SARS 冠状病毒潜力的候选化合物 68

69 步骤 4. 药理测试 (1) 用病毒 3CL 蛋白酶分子水平筛选模型筛选候选化合物 发现了 7 个具有高活性的化合物 (2) 在 P3 实验室中作 SARS 病毒感染细胞水平的测试, 发现 5-HT 受体拮抗剂 ( 肉桂硫胺, Cinanserin) 有明显的抗 SARS 病毒感染和保护细胞的作用 (3) 申请专利, 以 CADD 作结构优化 69

70 [ 例 ] 虚拟筛选发现止痛新药 吗啡属于 μ 阿片受体激动剂, 几百年来一直被用于治疗疼痛 阿片类药物有成瘾性 加重慢性疼痛 呼吸抑制和便秘等副作用 2012 年诺贝尔奖金得主 Brian Kobilka 教授解析出 μ- 阿片受体 (μor) 的蛋白质晶体结构 (Nature, 2012, 485, ) Nature 537, ,

71 吗啡分子与 μor 的结合位点 μor 的结合位点的特征 以 Dock 3.6 将 Zink 化合物库中 300 多万种小分子与 μ 阿片受体对接, 得到 2500 个命中物 71

72 23 个化合物与 μor 结合叠合图 单点 μor 结合活性测试结果 化合物 7 与 μor 结合模型 对 2500 个命中物, 通过打分和检查作用方式, 挑选了 23 个化合物作活性测试 从中发现了活性化合物 7 72

73 对化合物 7 作 2D 结构相似性搜寻, 发现了活性更高的化合物 12 解析化合物 12 的立体化学, 得到其优映体 (S,S-12) 对 S,S-12 作优化, 增加酚羟基, 得到化合物 PZM21 PZM21 对 μor 具有超常的亚型选择性, 仅影响大脑中的 OR, 而对脊髓疼痛反射的 OR 没有作用 进一步的小鼠行为学实验证明没有成瘾性 73

74 [ 例 ] 美普他酚双配体衍生物与 AChE 的 对接研究 阿尔茨海默症 (Alzheimer s Disease,AD) 与乙酰胆碱 (ACh) 水平降低和对 AChE 诱导的 β- 淀粉样蛋白 (Aβ) 聚集有关 治疗 AD 的药靶 : 乙酰胆碱酯酶 (acetylcholinesterase, AChE) 和 Aβ AChE 抑制剂 : 美普他酚 (Meptazinol) 研究发现 Aβ 的聚集与 AChE 上的外周阴离子位点 (PAS ) 有关 Xie Q et al. J. Med. Chem. 2008,51(7):

75 美普他酚双配体类似物的设计 : 在美普他酚分子中通过引入不同长度连接链, 希望使另一个配体能与 PAS 相互作用 N (CH 2 ) n N OH HO 合成 n=2-12 的多个美普他酚双配体类似物, 发现 n=9 的 AChE 抑制活性最强 (IC 50 =3.9 nm), 比美普他酚高 2 万倍, 同时对 AChE 诱导的 Aβ 聚集具有明显的抑制作用 (IC 50 =79 µm), 具双重作用 75

76 以分子对接证明作用模式 : 小鼠乙酰胆碱酯酶 (mache) PDB 数据库中的琥珀酰胆碱与 mache 的复合物 (PDB 编号 :2HA2) 双配体分子 (n=9) 的三维结构 以 CORINA 软件生成, 将 N 原子质子化, 再用 Tripos 力场进行分子力学优化 以 GOLD 3.0 进行分子对接, 最后用 SYBYL / CScore 一致性打分和半经验自由能评价函数 X-SCORE 打分, 评价出最优结合构象 76

77 对接模型 : 证明了 AChE 抑制作用和 Aβ 聚集抑制作用 AChE 催化位点 PAS 中心 77

78 配体单元深入底部的催化中心, 苯环与 Trp86 发生面对面的疏水作用 酚羟基与 His447 的羰基形成氢键 氮原子与 Tyr124 酚羟基形成氢键 另一配体单元处于 PAS 区 氮杂卓环与 Trp286 形生面对面的疏水作用 n=9 双配体与 mache 对接的二维平面示意图 (Ligplot) 78

79 双配体配体与电鳐 TcAChE 复合物的单晶 X 衍射证明 : 结合方式与对接相似 79

80 酚羟基与 His440 形成氢键 氮卓杂环与 Trp84 面对面的疏水作用 氮卓杂环与 Trp279 形成疏水作用 酚羟基与 Tyr70 和 Glu73 形成氢键 n=9 双配体与 TcAChE 复合物的二维平面示意图 (Ligplot) 80

81 二 基于配体相似性的虚拟筛选 ligand similarity-based virtual screening 基于药效团的结构搜寻 化合物库 药物三维结构 ( 含药效团单元 ) 药效团识别 药效基团 搜寻 命中物 81

82 1 二维结构搜寻 以平面的提问结构搜寻化合物结构式 二维结构搜寻 二维子结构搜寻 二维相似性搜寻 82

83 (1) 二维子结构搜寻 搜寻具有与提问结构相同子结构的化合物分子 O query O N O N O O N N O N O N N N N O N O N N N N O O O O N 83

84 (2) 二维相似性搜寻 搜寻与提问结构某些特征相似的化合物分子 生物电子等排体 84

85 应用 1) 化合物结构等化学信息搜寻 2) 2D- 药效团搜寻 快速 但易假阳性 85

86 2 三维药效团搜寻 搜寻具有与相同作用基团和空间排布的化合物分子 86

87 [ 例 ] 新抗生素的寻找 87

88 例 :HIV-1 整合酶抑制剂的发现 ( 基于药效团的虚拟筛选 ) 文献报导的已有的 HIV-1 整合酶抑制剂和上市药物 (Raltegravir,4) Bioorg. Med. Chem. Lett., 21, ,

89 15 个药物分子 2D- 结构 2D/3D Visualizer in CATALYST 3D- 结构 CHARMm in CATALYST 能量优化 CatConf in CATALYST 低能构象 HipHop in CATALYST 药效团模型 pharmacophore hypothesis 89

90 最佳药效团模型含 4 个特征 : 1 个疏水性芳香环 (HRA), 3 个氢键受体 (HBA) 将化合物 6 放入模型中 90

91 化合物库 最佳药效团模型的 4 个特征 搜寻 CATALYST pharmacophore fit values 2.23 ~ 个吡咯酮 人工挑选合成 8 个吡咯酮 体外酶抑制活性测试 3 个有活性 IC 50 = μm 细胞抗 HIV 活性测试 1 个有活性 EC 50 = μm 91

92 92

93 化合物 21 放入药效团模型 化合物 21 与整合酶的对接模型 (AutoDock) 93

94 三 反向筛选 (inverse screening) 通过活性小分子化合物搜寻靶点库进行对接, 对每个化合物与靶点的相互作用进行打分排序, 寻找到与某个小分子结合的若干个虚拟蛋白靶点 94

95 应用 : 活性 预测靶点蛋白 已知活性分子确定具体作用靶点 target identification 发现多靶点药物 multitarget approach 活性分子 ( 如天然产物 ) 预测可能具有哪种活性 natural product profiling 选择性 除结合最强靶点之外的其他靶点 药物选择性 selectivity profiling 老药新用 drug repositioning 毒性和安全性 safety profiling 预测药物体内代谢性质 metabolism profiling 95

96 1 基于对接计算的反向筛选 TarFisDock (Target Fishing Docking) 为基于网络的反向对接程序, 由上海药物所 DDDC 开发, 对外公开 TarFisDock 和 PDTD 网址 96

97 例 : 4H-Tamoxifen 的作用靶点搜寻 Tamoxifen 用于乳腺癌的辅助治疗, 为多靶点药物 已发现该药的代谢产物 4H-Tamoxifen 能与 10 种蛋白作用 为证实 TarFisDock 的性能, 以 4H-Tamoxifen 为询问结构, 用 TarFisDock 搜寻 PDTD 数据库 Nucleic Acids Research, 2006, 34, W219 搜寻结果显示 : 前 2% 的命中结构为 4H-Tamoxifen 的靶点 (Rank 4, 10, 12) 前 5% 还包括 (Rank 21 和 27) 实验证实的 4H-Tamoxifen 靶点的 30% 和 50% 分别列于命中结构的前 2% 和前 5%, 说明了 TarFisDock 和 PDTD 可有效用于反向对接 97

98 2 基于药效团的反向筛选 上海药物所与华理药学院构建了药效团靶点库 PharmTargetDB, 并发展了基于药效团的虚拟筛选方法 PharmMapper PharmTargetDB : 包含 7302 个重要靶点结构的信息和药效团模型 采用 6 种药效团特征 :hydrophobic center (H), positive-charged center (P), negative-charged center (N), hydrogen bond acceptor vector (HBA), hydrogen bond donor vector (HBD) and aromatic plane (AR), 还有 1 可选特征 metal interaction center (M) PharmMapper: 比反向对接计算速度明显提高 基于该方法的靶点预测结果可以在数分钟至数十分钟内完成 Nucleic Acids Research, 2010, 38, W609 98

99 PharmMapper 主页 : 99

100 以 tamoxifen 验证反向筛选的效能 PharmMapper 共命中 912 hits, 其中含已知的靶点 11 个, 前 100 位的含 4 个 100

101 例 : 中间锦鸡儿活性成份柠条醇 A 的作用靶点的预测 OH OH 12 柠条醇 A 药理活性结果 : 在细胞水平促进肌肉细胞 C 2 C 12 对葡萄糖的利用 在小鼠动物模型上能改善胰岛素的抵抗性 具有降血糖作用 作用靶点未知 Molecules, 2016, 12:

102 靶点的预测 : 预检靶点库中蛋白, 去掉重复的蛋白 ; 将柠条醇 A 结构上传至 PharmMapper, 对 PharmTargetDB 蛋白库 ( 含 7302 个靶点 ) 筛选得到 118 个潜在靶点, 其中 46 个 (39%) 靶点已有报道与糖尿病相关, 如 IGF1R, INSR, MDM2, PARG, RXRA, PTN1, RXRB 和 RARG 柠条醇 A 与潜在靶点对接的打分值 ( 仅列出 >3.5) 102

103 网络通路分析 : 以程序 ClueGo 对柠条醇 A 与数据库 PharmGKB, KEGG, CTD 和 TTD 中蛋白的相互作用作生物信息学多靶点富集分析 insulin receptor substrate binding insulin receptor binding protein tyrosine kinase activity retinoid X receptor binding steroid hormone receptor activity 按分子功能分类分为 5 簇 103

104 以程序 ClueGo 对柠条醇 A 的主要生物通路作富集分析 按通路分类的潜在靶点的网络 signaling pathway: PI3K-Akt pathways in cancer proteoglycans in cancer FOXO prolactin AMPK PPAR insulin thyroid hormone 104

105 有多靶点作用, 可解释柠条醇 A 促进葡萄糖利用的活性 : insulin receptor substrate binding insulin receptor binding protein tyrosine kinase activity thyroid hormone receptor subtype-β 预测柠条醇 A 可能还具有的活性 : AKT signaling pathway 在胰岛素信号通路中起关键作用 ; 也可能与抗肿瘤活性相关 105

106 网络通路的确证 : 增加胰岛素受体磷酸化 (p-ir) 水平 ; 剂量依赖地增加 insulin receptor substrate 1(IRS-1) 蛋白水平 ; 增加下游蛋白激酶 AKT 磷酸化水平 ( 在 S473 和 T308 磷酸化位点 ) 柠条醇 A (Y018) 对 HepG2 细胞胰岛素信号通路的影响结论 : 经预测和验证, 柠条醇 A 通过增加 IRS-1 蛋白水平和下游蛋白激酶 AKT 磷酸化水平, 从而增加胰岛素的敏感性 106

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