分子對接與藥物虛擬篩選

分子對接與藥物虛擬篩選第一頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五

分子對接的最初思想起源于FisherE提出的“鎖和鑰匙模型”。即受體與配體的相互識別首要條件是空間結(jié)構(gòu)的匹配

配體受體復(fù)合物受體－配體的鎖和鑰匙模型

第二頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五Ohboy!Whataperfectmatch

這類方法首先要建立大量化合物（例如幾十至上百萬個(gè)化合物）的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫，然后將庫中的分子逐一與靶標(biāo)分子進(jìn)行“對接”（docking），通過不斷優(yōu)化小分子化合物的位置（取向）以及分子內(nèi)部柔性鍵的二面角（構(gòu)象），尋找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。在庫中所有分子均完成了對接計(jì)算之后，即可從中找出與靶標(biāo)分子結(jié)合的最佳分子（前50名或前100名）

第三頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五分子對接的基本原理藥物與受體的結(jié)合強(qiáng)度取決于結(jié)合的自由能變化?G結(jié)合

=?H結(jié)合

-T?S結(jié)合

=-RTlnKi大部分的分子對接法忽略了全部的熵效應(yīng)，而在焓效應(yīng)也只考慮配體與受體的相互作用能，即：Einteraction=Evdw+Eelectrostatic+Eh-bond第四頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五§7.4.1分子對接的基本方法（一）剛性的分子對接方法

這種方法是最初的分子對接的方法，在對接中，小分子和蛋白質(zhì)兩種都保持剛性。（1）基于最大團(tuán)搜索的方法（Clique-SearchBasedApproaches）

對接兩個(gè)剛性分子可以理解為分子在空間的匹配問題，這種匹配可以是一種形狀上的互補(bǔ)或相互作用。如氫鍵受體與氫鍵給體的互補(bǔ)。搜索在三維空間中有效的條件下的最大匹配第五頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五受體的活性位點(diǎn)

配體有效匹配的距離圖集

受體－配體的示意圖，字母代表特征部分如氫鍵等，相應(yīng)的有效匹配的圖集如右，三個(gè)環(huán)性頂點(diǎn)組織的三角形為這個(gè)圖集的一個(gè)最大團(tuán)(clique)

第六頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五Dock對接程序中剛性對接的算法就是基于這種思想Dock利用球集來表示受體活性位點(diǎn)和配體的形狀第七頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五

一系列的球集填充在受體活性位點(diǎn)的表面，這些球集代表能被配體占據(jù)的體積。配體可以用球集表示或者用自己的原子表示，在Dock程序中，四個(gè)有效匹配的對應(yīng)點(diǎn)被考慮，先考慮配體中第一個(gè)球集與活性位點(diǎn)的球集的匹配，第二個(gè)點(diǎn)則滿足?d≤ε，其中?d為第二個(gè)匹配點(diǎn)中配體和受體的球心與第一個(gè)點(diǎn)球心的距離，第三個(gè)點(diǎn)又必需滿足與前兩個(gè)球心的距離限制，以上過程一直進(jìn)行到找不到更多匹配點(diǎn)為止。第八頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（2）基于幾何哈希技術(shù)“geometrichashing”的方法第一部分中，幾何哈希表從被對接的一個(gè)配體或一系列配體中構(gòu)建。哈希矩陣含有配體名字和能調(diào)整配體在空間方向的參考框架。第二部分即識別階段，蛋白質(zhì)的特征用來識別哈希矩陣，每一次匹配表示蛋白質(zhì)的特征與哈希矩陣中已定義好方位的配體相匹配，具有大量匹配信息的哈希矩陣代表著具有幾個(gè)吻合特征的配體和方位第九頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五(3）基于poseclustering的方法

這種方法與幾何哈希的方法相類似，也是一種基于模式識別的方法。

在LUDI模型中，如圖所示，對每一個(gè)作用基團(tuán)，定義作用中心和作用表面。受體的作用表面近似地用離散的點(diǎn)表示，和對應(yīng)的配體的中心目標(biāo)點(diǎn)相匹配。三個(gè)氫鍵受體的作用表面

Poseclustering算法中的作用點(diǎn)

第十頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（二）柔性對接的方法（1）構(gòu)象的系綜方法

Flexibase用來儲存小分子庫中每個(gè)分子的一系列不同構(gòu)象，用距離幾何和能量最小化的方法產(chǎn)生構(gòu)象，每個(gè)分子根據(jù)rmsd的差異選擇25個(gè)系列構(gòu)象。每個(gè)構(gòu)象采用FLOG剛性對接的方法進(jìn)行對接。第十一頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（2）片段的方法

片斷的方法是處理小分子柔性的最通用的方法，配體分割成一些小的片斷，這些片斷可以認(rèn)為是剛性構(gòu)象或一個(gè)小的構(gòu)象系綜。一般，有兩種方法來處理:第一種方法是把一個(gè)片段放入受體的作用位點(diǎn)，然后加上余下的片段，這種方法稱為連續(xù)構(gòu)建“incrementalconstruction”.第二種方法把所有或一部分片段獨(dú)立地放入受體的作用位點(diǎn)，再重新連接至到構(gòu)成一個(gè)完整的配體分子，這種策略稱為“放置&加”“place&join”第十二頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五

第一個(gè)連續(xù)構(gòu)建的算法是Kuntz發(fā)展的Dock程序，首先，一個(gè)單獨(dú)的錨碎片通過手工選擇對接進(jìn)受體的活性結(jié)合位點(diǎn)，并且考慮了氫鍵的作用。其次這個(gè)錨的優(yōu)勢位置主要包含有有大量匹配氫鍵對，高打分值，和低相似性。接著，一種回溯的算法（backtrackingalgorithm）用來搜索整個(gè)配體在結(jié)合位點(diǎn)的非重疊放置空間，在當(dāng)前位置加上一個(gè)碎片后，優(yōu)化的方法用來減少立體的張力和改善氫鍵的幾何構(gòu)型。最后的位置通過過濾，優(yōu)化和基于力場的方法來打分評價(jià)。FlexX也是一個(gè)基于連續(xù)構(gòu)建算法的對接程序第十三頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（3）遺傳算法和進(jìn)化規(guī)劃遺傳算法開始應(yīng)用到分子對接技術(shù)，其特點(diǎn)為：第一步，一個(gè)稱為染色體的線性表示符能夠描述構(gòu)型的所有自由度，找到這個(gè)染色體描述符是算法中最困難的一步。第二步，確定一個(gè)一個(gè)類似如打分函數(shù)的目標(biāo)函數(shù)。著名的GOLD軟件包括了這種算法第十四頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（4）基于分子模擬的方法模擬退火的方法，Autodock程序就采用了這種方法分子動(dòng)力學(xué)的方法

MonteCarlo模擬，一種統(tǒng)計(jì)力學(xué)的方法，這種算法中最重要的兩部分是自由度的描述和能量的評價(jià)，合適的自由度描述可以避免較高能量的構(gòu)象，用鍵角、扭曲角等內(nèi)座標(biāo)來描述配體的柔性比用笛卡兒空間的三維座標(biāo)描述要強(qiáng)，同樣，能量的評價(jià)也是最耗時(shí)，這一步時(shí)間必須足夠的長。第十五頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五評價(jià)：打分函數(shù)

每一個(gè)對接的算術(shù)都會采用平衡了時(shí)效和精確度的簡單自由能預(yù)測方法，現(xiàn)在的打分函數(shù)主要包括三種：基于經(jīng)驗(yàn)的回歸參數(shù)的方法；基于分子力場的方法和基于知識的方法、基于知識的打分函數(shù)。第十六頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（1）基于力場的方法

只考慮熱焓對能量的貢獻(xiàn)，不考慮熵的影響，一般情況下，采用標(biāo)準(zhǔn)力場的非鍵作用能如真空靜電和范德華作用能用作打分函數(shù)，如DOCK程序中采用AMBER的能量函數(shù)：第十七頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（2）基于經(jīng)驗(yàn)的打分函數(shù)

基于經(jīng)驗(yàn)的打分函數(shù)用多元回歸的方法擬合各種物理參數(shù)對結(jié)合自由能的貢獻(xiàn)，如FlexX程序中采用下列函數(shù)，所采用的方程包括，配體旋轉(zhuǎn)鍵的個(gè)數(shù)、氫鍵、離子鍵，疏水和芳香環(huán)的堆積作用，以及親水作用。這種方法能快速直接地估算結(jié)合自由能，第十八頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（3）基于知識的打分函數(shù)

最初應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，打分函數(shù)用統(tǒng)計(jì)力學(xué)的方法得自蛋白質(zhì)－配體的復(fù)合物結(jié)構(gòu)，結(jié)合自由能用函數(shù)為分子間距離的平均能的加和來計(jì)算?；谥R的打分函數(shù)是一種比較有前途的方法第十九頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五§7.4.3虛擬篩選的具體流程第二十頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五包括4個(gè)步驟：受體模型的建立；小分子庫的產(chǎn)生；計(jì)算機(jī)篩選和命中化合物的后處理。第一步，受體模型的建立：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)備是虛擬篩選的重要一步。虛擬篩選的蛋白靶標(biāo)的結(jié)構(gòu)可以從PDB庫(/pdb/index.html)中直接下載使用也可以通過和家族中同源蛋白的序列、結(jié)構(gòu)信息比較，同源模建而得1）大分子結(jié)構(gòu)獲取第二十一頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五2）接著是結(jié)合位點(diǎn)的描述，選擇合適的配體結(jié)合口袋對分子對接至關(guān)重要一種是直接從配體－受體復(fù)合物結(jié)構(gòu)中抽出；選擇口袋有兩種方式：如果沒有復(fù)合物結(jié)構(gòu)，則需要根據(jù)生物功能如結(jié)合、突變等實(shí)驗(yàn)信息來手動(dòng)選擇結(jié)合部位第二十二頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五第二步，建立小分子數(shù)據(jù)庫二維結(jié)構(gòu)用結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換程序如CORINA、CONCORD實(shí)現(xiàn)三維結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)化。建好的三維結(jié)構(gòu)加氫加電荷后，便可以用于對接程序。第二十三頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五第三步，對接和打分，這一步是虛擬篩選的核心步驟。對接操作就是把每個(gè)小分子放到受體蛋白的配體結(jié)合位點(diǎn)，優(yōu)化配體構(gòu)像和位置，使之與受體有最佳的結(jié)合作用，給最佳結(jié)合構(gòu)象打分，對所有化合物根據(jù)打分排序，然后從化合物庫中挑出打分最高的小分子。第二十四頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五最后一步是命中化合物的后處理通過計(jì)算分子的類藥性質(zhì)ADME/T(吸收absorption、器官分布distribution、體內(nèi)代謝metabolism、排泄excretion和毒性toxicity)性質(zhì)的估算，排除那些不具有類藥性質(zhì)的分子?？梢岳靡恍┙?jīng)驗(yàn)規(guī)則如“五規(guī)則”等，快速排除那些不適合進(jìn)一步藥物開發(fā)的分子。第二十五頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五通過以上四步處理，大部分分子從化合物庫中剔除，形成一個(gè)合理大小的化合物庫，僅對這些適合成藥的化合物或購買、或合成、或分離得到，然后再進(jìn)行實(shí)際的生物測試。第二十六頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五對接方法尚需解決的問題：分子的柔性溶劑化效應(yīng)打分函數(shù)第二十七頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五§7.4.4分子對接的應(yīng)用靶

標(biāo)靶標(biāo)分類靶標(biāo)結(jié)構(gòu)小分子庫大小所用方法抑制劑活性M實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)AmpC-lactamseHydrolaseX-ray200kNWUDOCK26X-ray復(fù)合物BCR－ABLKinaseX-ray200kDOCK25細(xì)胞的抑制活性實(shí)驗(yàn)AnthraxEFAdenylylcyclaseX-ray200kNWUDOCK20酶動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)IMPDHDehydrogrnaseX-ray3500kFlexX30酶動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)CaseinkinaseIIKinaseHomology400kDOCK0.08抑制活性、構(gòu)效關(guān)系K＋

通道IonchannelHomology50kDOCK10細(xì)胞的抑制活性實(shí)驗(yàn)ThyroidhomonereceptorNuclearreceptorHomology250kICM0．75抑制活性實(shí)驗(yàn)CDK2KinaseX-ray50kLIDAEUS2X-ray復(fù)合物TGFRKKinaseX-ray200kCatalyst0．005X-ray復(fù)合物cyclophilinImmunophilinX-rayUnity/FlexX6細(xì)胞的抑制活性實(shí)驗(yàn)tRNAguaninetransglycoslaseX-ray800kUnity/FlexX0.25酶動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)PfDHFRReductaseHomology230kCatalyst/DOCK0.9酶動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)-AmylaseHydrolaseX-ray200kUnity/FlexXNMR,SPR,層析第二十八頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（一）配體對CDK2，CDK4激酶選擇性的研究細(xì)胞周期蛋白依賴性蛋白激酶（cyclin-dependentkinases,CDKs）是一類Ser/Thr蛋白激酶，直接參與調(diào)控細(xì)胞分裂周期，顧名思義，CDK只在周期蛋白Cyclin活化下才能工作.現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了13種CDK蛋白激酶和25種周期蛋白Cyclin，但它們具體的生物功能還不十分明了。其中CDK2、CDK5、CDK6已經(jīng)解析出晶體結(jié)構(gòu)，但CDKs的一級序列存在高的同源性，它們之間一級序列的高同源性暗示了三維結(jié)構(gòu)的相似性CDK1、CDK2、CDK4、CDK6是基于CDKs結(jié)構(gòu)化學(xué)治療癌癥的主要靶標(biāo)。至今為止，文獻(xiàn)報(bào)告的CDKs抑制劑有多種第二十九頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五盡管化合物結(jié)構(gòu)各異，但所有CDKs的小分子抑制劑有一些共同的特點(diǎn)：（1）一般小的分子量（<600）;

（2）平面、疏水性的多環(huán)化合物；（3）主要通過和ATP競爭來占據(jù)酶的ATP結(jié)合口袋；（4）主要通過疏水和氫鍵作用和酶結(jié)合；（5）配體與CDK2作用時(shí)，一般與Leu83和Glu81形成氫鍵。第三十頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五NU6102(6-cyclohexylmethyl-2-(4’-sulfamoylanilino)purine)是第一個(gè)基于活化狀態(tài)的CDK2-cyclinA復(fù)合物結(jié)構(gòu)的高效的小分子抑制劑。實(shí)驗(yàn)表明NU6102對CDK2和CDK4有著不同的選擇活性，對CDK2有一個(gè)較高的親和力Ki=6nM，但是對CDK4的親和力比較低Ki=1600nM，為了解釋這種選擇性差異的起源小分子NU6102的結(jié)構(gòu)

CDK2－NU6102的作用模式圖

第三十一頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五解決思路：采用同源模建、分子對接、分子動(dòng)力學(xué)模擬和自由能計(jì)算來闡明配體和激酶的作用機(jī)理。由于CDK4的三維結(jié)構(gòu)還沒有解析出來，所以我們通過序列聯(lián)配、同源模建的方法得到CDK4的結(jié)構(gòu)，在通過分子對接的方法得到NU6102－CDK4的復(fù)合物結(jié)構(gòu)。第三十二頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五CDK2和CDK4的序列聯(lián)配，序列同源性45.6%

第三十三頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五通過分子對接得到CDK4－NU6102的作用模式

通過CDK4－NU6102復(fù)合物和CDK2－NU6102復(fù)合物結(jié)構(gòu)對比，可以很清楚地看到造成NU6102親和力差別的主要原因是在CDK2－NU6102復(fù)合物中，Asp86位起了一個(gè)很重要的識別作用，它與配體的磺胺基形成了兩個(gè)穩(wěn)定的氫鍵，并且通過能量分解的方法也可以得到導(dǎo)致配體活性差異主要識別基團(tuán)在磺胺基

第三十四頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五（二）SARS冠狀病毒3C-like蛋白酶抑制劑的設(shè)計(jì)熊兵等人結(jié)合同源模建、分子虛擬篩選的方法設(shè)計(jì)了抗SARS冠狀病毒3C-like蛋白酶的抑制劑。SARS冠狀病毒3C－like蛋白酶在SARS病毒其他功能蛋白的形成過程中起重要作用，阻斷SARS病毒3C－like蛋白酶的作用可以阻止SARS病毒的復(fù)制，并最終達(dá)到治療SARS的目的第三十五頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五在TGEV的主蛋白酶三維晶體結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了SARS病毒的3C－like蛋白酶三維結(jié)構(gòu)SARS病毒的3C-like蛋白酶的三維模建結(jié)構(gòu)

第三十六頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五通過序列聯(lián)配和采用MOLCAD/SYBYL活性位點(diǎn)分析，表明SARS病毒3C-like蛋白酶和TGEV主蛋白酶兩者的結(jié)合口袋比較類似同一結(jié)構(gòu)家族的組織蛋白酶抑制劑分別與SARS冠狀病毒3C-like蛋白酶和TGEV的主蛋白酶的復(fù)合物模型如圖7－23，從圖中可以看出兩者的作用模式也是十分類似。SARS病毒3C-like蛋白酶和TGEV主蛋白酶與抑制劑結(jié)合圖

第三十七頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五在SARS病毒3C-like蛋白酶活性位點(diǎn)確定之后，再通過查詢MDDR數(shù)據(jù)庫得到了73個(gè)蛋白酶抑制劑的小分子數(shù)據(jù)，對SARS病毒3C-like蛋白酶和TGEV的主蛋白酶進(jìn)行了分子對接參數(shù)的調(diào)節(jié)和優(yōu)化。結(jié)果表明大多數(shù)分子與兩個(gè)蛋白酶的結(jié)合相似，并且對DOCK打分進(jìn)行相關(guān)性分析，表明結(jié)合能力較為一致，在優(yōu)化好的3Cl蛋白酶的三維結(jié)構(gòu)模型和DOCK對接程序參數(shù)的基礎(chǔ)上，對含有數(shù)十萬多個(gè)小分子化合物庫第三十八頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五用DOCK4.0初篩，從每一個(gè)數(shù)據(jù)庫篩選結(jié)果中選擇DOCK打分前1000名的分子，進(jìn)一步做類藥性分析和多種評價(jià)函數(shù)包括SYBYL中的Cscore打分函數(shù)和Autodock的經(jīng)驗(yàn)自由能評價(jià)方法進(jìn)行打分，再根據(jù)藥物化學(xué)家的經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行人工挑選，最終對每個(gè)數(shù)據(jù)庫選擇100個(gè)分子進(jìn)行生物測試，這次虛擬篩選找到300個(gè)可能具有抗SARS冠狀病毒的候選化合物，發(fā)現(xiàn)了7個(gè)具有高活性的化合物，進(jìn)一步的細(xì)胞水平的實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)5-HT受體拮抗劑具有明顯的抗SARS病毒感染和保護(hù)細(xì)胞的作用，其EC50值小于10mg/L，這一研究成果已經(jīng)申請專利第三十九頁，共四十六頁，編輯于2023年，星期五§7.4.5