虛擬分子對(duì)接分解課件

1、虛擬 篩選定義虛擬篩選（virtual screening, VS) 也稱計(jì)算機(jī)篩選，即在進(jìn)行生物活性篩選之前，在計(jì)算機(jī)上對(duì)化合物分子進(jìn)行預(yù)篩選，以降低實(shí)際篩選化合物數(shù)目，同時(shí)提高先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)效率。虛擬篩選的意義篩選的對(duì)象優(yōu)勢(shì)不消耗樣品，降低篩選成本考慮化合物分子的藥動(dòng)學(xué)性質(zhì)和毒性，增加篩選的內(nèi)涵虛擬篩選的效率例：蛋白酪氨酸磷酸酯酶1B（PTP1B）抑制劑的發(fā)現(xiàn)經(jīng)虛擬篩選，再作生物學(xué)測(cè)試，虛擬篩選的命中率比隨機(jī)的高通量篩選提高1,700倍虛擬篩選技術(shù)的分類一、基于靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)的虛擬篩選 分子對(duì)接起源：受體-配體的鎖和鑰匙模型 配體 受體 復(fù)合物 對(duì)接 受體和配基之間通過(guò)能量匹配和空間匹配而相互識(shí)

2、別形成分子復(fù)合物，并預(yù)測(cè)復(fù)合物結(jié)構(gòu)的操作過(guò)程基于分子對(duì)接的篩選方法基于一個(gè)靶點(diǎn)（酶、受體、離子通道、核酸等）的三維結(jié)構(gòu)，常常采用分子對(duì)接的虛擬篩選方法從小分子數(shù)據(jù)庫(kù)中找到能與之匹配的候選化合物。所謂分子對(duì)接是基于兩個(gè)或多個(gè)分子之間通過(guò)幾何匹配和能量匹配相互識(shí)別的過(guò)程，即在藥物分子和靶酶產(chǎn)生藥效的反應(yīng)過(guò)程中，兩個(gè)分子先充分接近，然后采取合適的取向，使兩者在必要的部位相互契合、發(fā)生作用，進(jìn)而通過(guò)構(gòu)象調(diào)整形成穩(wěn)定的復(fù)合物。基于分子對(duì)接的篩選方法在通常的分子對(duì)接中，小分子的構(gòu)象是柔性的，如果篩選一個(gè)分子數(shù)目過(guò)多的數(shù)據(jù)庫(kù)（如ACD-SC），那么整個(gè)虛擬篩選過(guò)程將非常耗時(shí)。因此，通常可先設(shè)定一些條件，比如

3、Lipinski 的“5 倍律經(jīng)驗(yàn)規(guī)則”等一系列類藥性條件，先對(duì)該庫(kù)進(jìn)行過(guò)濾，從而快速縮小三維數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模。另外，如果針對(duì)某個(gè)靶點(diǎn)，已經(jīng)獲得相關(guān)抑制劑的結(jié)構(gòu)，則可采用分子形狀匹配的方法（如FlexS），對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行初篩，保留其中與已知抑制劑形狀相似的分子。經(jīng)過(guò)這些初步篩選之后，再采用基于分子對(duì)接的虛擬篩選從數(shù)據(jù)庫(kù)中找出可能與靶點(diǎn)相互匹配的有機(jī)小分子。類藥五原則類藥五原則（rule of five）也稱為L(zhǎng)ipinski規(guī)則，其內(nèi)容如下：一個(gè)小分子藥物中要具備以下性質(zhì)：1.分子量小于500；2.氫鍵給體數(shù)目小于5；3.氫鍵受體數(shù)目小于10；4.脂水分配系數(shù)小于5；5.可旋轉(zhuǎn)鍵的數(shù)量不超過(guò)10個(gè)。

4、輝瑞公司資深藥物化學(xué)家Christopher A. Lipinski在1997年提出更好的藥代動(dòng)力學(xué)性質(zhì)，更高的生物利用度分子對(duì)接篩選常用的軟件DOCK 是應(yīng)用比較廣泛的對(duì)接軟件之一，由Kuntz 等設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。它能自動(dòng)模擬配體在受體活性位點(diǎn)的作用情況，并記錄下最佳的相互作用方式。而且該軟件能對(duì)配體的三維數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行搜索，因此被廣泛用于基于受體結(jié)構(gòu)的對(duì)接篩選。在DOCK 中，活性位點(diǎn)的確定是通過(guò)軟件包中的sphgen 程序來(lái)完成，它通過(guò)在受體表面所有的凹陷區(qū)形成負(fù)像，并對(duì)這些負(fù)像進(jìn)行聚類分析，用戶則從中挑選出所需要的一類作為活性區(qū)域的位置。在生成負(fù)像的基礎(chǔ)上，就可以進(jìn)行配體分子和受體活性口袋之間的

5、匹配，配體分子也采用一組球集來(lái)表示，并且DOCK 進(jìn)行對(duì)接時(shí)，配體可以是剛性的，也可以設(shè)定為柔性。分子對(duì)接篩選常用的軟件在對(duì)接結(jié)束后，DOCK 程序則采用自帶的打分函數(shù)對(duì)配體-受體之間的匹配情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中包括原子接觸得分和能量得分。所謂接觸原子是指在一定距離之內(nèi)的原子（一般定義為4.5 ），如果配體和受體之間存在這個(gè)距離內(nèi)的原子，則認(rèn)為產(chǎn)生碰撞，作為罰分從總得分中扣除；能量得分主要來(lái)自配體和受體間非鍵相互作用能。AUTODOCK 也是常用的分子對(duì)接軟件包之一，由Scripps 的Olson 科研小組開(kāi)發(fā)。它采用模擬退火和遺傳算法尋找受體和配體最佳的結(jié)合位置，用半經(jīng)驗(yàn)的結(jié)合自由能方法來(lái)評(píng)價(jià)兩

6、者之間的匹配情況。為了加快計(jì)算速度，AUTODOCK 采用了格點(diǎn)對(duì)接的方法，格點(diǎn)上保存的是探針原子和受體之間的相互作用能，包括了范德華相互作用能、靜電作用能和氫鍵相互作用能等。在AUTODOCK3.0 以前，只能實(shí)現(xiàn)單個(gè)配體和受體分子之間的對(duì)接，但目前的版本（AUTODOCK4.0）已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)接篩選的功能。除此之外，還有一些常用的對(duì)接篩選程序，比如FlexX、GOLD、Affinity 等，它們都各自開(kāi)發(fā)出一套相應(yīng)的對(duì)接篩選策略、打分函數(shù)，使得對(duì)接篩選的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。基于結(jié)構(gòu)虛擬篩選一般流程圖建立大量化合物的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)將庫(kù)中的分子逐一與靶標(biāo)分子進(jìn)行“對(duì)接”（docking）優(yōu)化

7、小分子化合物的取向及構(gòu)象等找到小分子化合物與靶標(biāo)大分子作用的最佳構(gòu)象計(jì)算其相互作用及結(jié)合能完成所有分子的對(duì)接計(jì)算找出與靶標(biāo)分子結(jié)合的最佳分子對(duì)接方法尚需解決的問(wèn)題分子的柔性溶劑化效應(yīng)打分函數(shù)(一) 靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)的預(yù)處理靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)的預(yù)處理1、靶點(diǎn)的檢驗(yàn)2、靶點(diǎn)的處理3、確定靶點(diǎn)的配體結(jié)合口袋1、靶點(diǎn)的檢驗(yàn)晶體結(jié)構(gòu)（X射線測(cè)定）溶液結(jié)構(gòu)（NMR測(cè)定）分辨率R 因子溫度因子幾何構(gòu)型的準(zhǔn)確率小于2.5Rfree28%R25%重點(diǎn)關(guān)注部位不大于整個(gè)分子的平均溫度因子角至少有90%落在允許區(qū)域內(nèi)PDB多個(gè)構(gòu)象Profile-3D：三維結(jié)構(gòu)和氨基酸序列相容性ProsaII：殘基之間相互作用能量評(píng)估拉氏圖：檢測(cè)三維

8、結(jié)構(gòu)立體構(gòu)型好壞小分子數(shù)據(jù)庫(kù)的來(lái)源商用化合物數(shù)據(jù)庫(kù)公司或研究機(jī)構(gòu)自有數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的虛擬化合物庫(kù) 常用的數(shù)據(jù)庫(kù)有MDL數(shù)據(jù)庫(kù)、SPECS數(shù)據(jù)庫(kù)和CNPD（Chinese Natural Product Database）數(shù)據(jù)庫(kù)(二) 小分子數(shù)據(jù)庫(kù)的預(yù)處理小分子數(shù)據(jù)庫(kù)的預(yù)處理1、3D結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化2、電荷分配3、原子及鍵的檢查4、結(jié)構(gòu)優(yōu)化(三) 分子對(duì)接概念： 將配體分子放置到受體大分子的活性位點(diǎn)中，預(yù)測(cè)小分子與受體結(jié)合構(gòu)象及作用能的過(guò)程。是基于受體分子結(jié)構(gòu)虛擬篩選的核心。目的：從小分子數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)合適的化合物作為受體大分子的配體。從整體上考慮配體與受體結(jié)合的效果。構(gòu)象優(yōu)化的算法系統(tǒng)搜索隨機(jī)搜索確定性搜索

9、片段生長(zhǎng)法構(gòu)象搜索法構(gòu)象庫(kù)方法蒙特卡羅法模擬退火遺傳算法禁忌搜索法分子動(dòng)力學(xué)模擬關(guān)鍵環(huán)節(jié)：配體結(jié)合構(gòu)象的優(yōu)化目的： 評(píng)判配體分子和受體結(jié)合能力的強(qiáng)弱。含義： 先對(duì)同一個(gè)分子的不同結(jié)合構(gòu)象，評(píng)價(jià)各構(gòu)象的結(jié)合好壞。 再對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的不同分子的最好結(jié)合構(gòu)象進(jìn)行評(píng)價(jià)，以得到最終的結(jié)合能力從高到低的化合物分子清單。(四) 打分函數(shù)打分函數(shù) 1、基于立場(chǎng)的打分函數(shù) 2、半經(jīng)驗(yàn)的自由能打分函數(shù) 3、 基于知識(shí)的打分函數(shù) 4、“一致性”打分(五) 成功實(shí)例人碳酸酐酶與其抑制劑復(fù)合物2002 年Grunberg 等采用基于分子對(duì)接的虛擬篩選方法成功地找到了多種人碳酸酐酶（humancarbonic anhydra

10、se）的抑制劑。在整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程中，他們采用了多次初篩的辦法將Maybridge 數(shù)據(jù)庫(kù)（61 186 個(gè)分子）和LeadQuest 數(shù)據(jù)庫(kù)（37 841 個(gè)分子）進(jìn)行過(guò)濾。首先利用Lipinski 的“5 規(guī)則”將數(shù)據(jù)庫(kù)縮小為5 904 個(gè)；然后利用FlexS 與已知抑制劑進(jìn)行相似性篩選，得到了100 個(gè)候選化合物；最后將這100 個(gè)分子利用FlexX 程序進(jìn)行對(duì)接篩選，從中挑選出13 個(gè)進(jìn)行生物活性測(cè)試，結(jié)果7 個(gè)分子的IC50 值達(dá)到了微摩爾級(jí)別。見(jiàn)圖。抗艾滋病藥物的發(fā)現(xiàn)虛擬篩選艾滋病病毒, 人類免疫缺陷病毒human immunodeficiency virus, HIV1.HIV-1蛋

11、白酶（HIV-PR）, 所催化的水解反應(yīng)在艾滋病病毒導(dǎo)入人體細(xì)胞過(guò)程中起著重要的作用2.高效的HIV-PR抑制劑為治療艾滋病的有效藥物3.肽類HIV-PR抑制劑生物性質(zhì)不穩(wěn)定，吸收性差，易被代謝分解，因此口服給藥無(wú)效1. X-射線晶體結(jié)構(gòu)2. 搜尋數(shù)據(jù)庫(kù)3. 生物測(cè)試: 高選擇性, 高活性( Ki = 0.1 nM)抗SARS冠狀病毒藥物的設(shè)計(jì)基于SARS-CoV 3CL蛋白酶的虛擬篩選嚴(yán)重急性呼吸道綜合征病原體SARS冠狀病毒SARS-Cov 感染宿主細(xì)胞起重要作用的結(jié)構(gòu)蛋白 E蛋白（small envelope protein，小信封蛋白） S蛋白（spike glycoprotein，刺

12、突糖蛋白） M蛋白（membrane protein，膜蛋白） N蛋白（nucleocapsid protein，核衣殼蛋白） 多聚酶（polymerase） 類3C蛋白酶（3C like proteinase, 3CL）3CL蛋白酶作為抗SARS藥物篩選靶點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn) 在冠狀病毒復(fù)制過(guò)程中起著重要作用 有許多已知抑制劑，便于迅速開(kāi)發(fā) 較易表達(dá)，有利于加緊研究 有較高的同源性，可用同源法模建三維結(jié)構(gòu)模型步驟1. 同源模建(1) 3CL蛋白酶序列(GenBank)與各類冠狀病毒蛋白酶序列（PDB）作序列分析和同源性分析（BLAST程序） 人冠狀病毒；鼠科肝炎病毒；豬傳染性腹瀉病毒；貓傳染性腹膜炎病毒

13、；禽傳染性支氣管炎病毒；豬冠狀病毒；傳染性胃腸炎病毒(2) 傳染性胃腸炎病毒（TGEV）的蛋白酶Mpro與3CL蛋白酶有極高的同源性，特別在底物結(jié)合口袋（活性部位）(3) 以TGEV Mpro的X-射線晶體結(jié)構(gòu)為模板，模建3CL蛋白酶三維結(jié)構(gòu)（Sybyl 6.8 / SiteID程序）結(jié)果（1）所建模型與TGEV Mpro 晶體結(jié)構(gòu)基本重疊（2）3CL蛋白酶的折疊方式與TGEV Mpro相同，結(jié)合口袋的結(jié)構(gòu)以及空間特征幾乎一樣3CL蛋白酶結(jié)構(gòu)與Mpro蛋白酶晶體結(jié)構(gòu)的重疊圖3CL蛋白酶的緞帶模型步驟2. 分析酶-配體作用模型兩種蛋白酶的結(jié)合部位(Sybyl 6.8 / MOLCAD程序) 中,

14、小分子C能以同樣的方式與兩種酶的結(jié)合口袋契合A. TGEV MPRo蛋白酶B. SARS 3CL蛋白酶C. 蛋白酶抑制劑兩種蛋白酶的底物結(jié)合口袋的表面特征 3CL蛋白酶模建模型或TGEV Mpro的晶體結(jié)構(gòu)均可作為篩選抗SARS藥物的結(jié)構(gòu)模型步驟3. 虛擬篩選以SARS冠狀病毒3CL蛋白酶三維結(jié)構(gòu)模型和TGEV Mpro 為篩選模型作虛擬篩選（SGI Origin 3800超級(jí)計(jì)算機(jī)和392CPU的神威1號(hào)超級(jí)計(jì)算機(jī)）ACD數(shù)據(jù)庫(kù)、MDDR數(shù)據(jù)庫(kù)、SPECS數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫(kù)（CNPD）和國(guó)家藥物篩選中心內(nèi)部樣品庫(kù)共數(shù)十萬(wàn)個(gè)化合物（1） DOCK 4.0作初篩， 選出得分高的前1000

15、個(gè)化合物；（2）用Cscore軟件和AutoDock 3.0軟件作評(píng)價(jià)，從每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中挑選出100個(gè)得分最高的化合物結(jié)果：共找到300個(gè)可能具有抗SARS冠狀病毒潛力的候選化合物步驟4 藥理測(cè)試（1）用病毒3CL蛋白酶分子水平篩選模型篩選候選化合物發(fā)現(xiàn)了7個(gè)具有高活性的化合物（2）在P3實(shí)驗(yàn)室中作SARS病毒感染細(xì)胞水平的測(cè)試，發(fā)現(xiàn)5-HT受體拮抗劑（ 肉桂硫胺，Cinanserin）有明顯的抗SARS病毒感染和保護(hù)細(xì)胞的作用（3）申請(qǐng)專利，以CADD作結(jié)構(gòu)優(yōu)化例 美普他酚雙配體衍生物與AChE的對(duì)接研究阿爾茨海默癥（Alzheimers Disease，AD）與乙酰膽堿（ACh）水平降低和對(duì)乙酰膽堿酯酶AChE誘導(dǎo)的-淀粉樣蛋白（A）聚集有關(guān)治療AD 的藥靶： 乙酰膽堿酯酶（AChE）和-淀粉樣蛋白AChE抑制劑：美普他酚（Meptazinol）研究發(fā)現(xiàn)A的聚集與AChE上的外周陰離子位點(diǎn)（PAS）有關(guān) Xie Q et al. J. Med. Chem. 2008,51(7):2027美普他酚雙配體類似物的設(shè)計(jì)在美普他酚分子中通過(guò)引入不同長(zhǎng)度連接鏈，希望使另一個(gè)配體能與PAS相互作用合成n=2-12的多個(gè)美普他酚雙配體類似物，發(fā)現(xiàn)n=9的AChE抑制活性最強(qiáng)（IC503.9nM）, 比美普他酚高2萬(wàn)倍，同時(shí)對(duì)AChE誘導(dǎo)的A聚集具有明顯的抑制作