基于分子對接的螺環(huán)吲哚類化合物與mdm2蛋白相互作用研究

基于分子對接的螺環(huán)吲哚類化合物與mdm2蛋白相互作用研究

1激活p33的藥物md2（murei2）是科學(xué)家首次發(fā)現(xiàn)的與老鼠起源細(xì)胞系雙微體遺傳擴散有關(guān)的腫瘤蛋白。這是rg泛素蛋白連接酶的主要成員之一，也是老鼠和人類的許多組織的表達(dá)。sd2最重要的生理功能是抑制腫瘤蛋白p53。在正常細(xì)胞中，md2和野生動物p53之間存在微妙的平衡，它們相互調(diào)節(jié)，形成負(fù)反映源：p53誘導(dǎo)pd2的出現(xiàn)，pd2和p53結(jié)合形成p53-md2配合物，使p53被泛化并被胰島素分解。由于p53蛋白功能障礙通常與腫瘤的發(fā)生有關(guān)，p53的出現(xiàn)是腫瘤的最常見事件之一。50%60%的癌癥與p53異常。因此，有效設(shè)計獨特的特定抗劑以激活p53，是治療癌癥的重要方向。目前，主要有三種方法：（1）減少pd呈現(xiàn)；（2）抑制md-32泛素連接酶活性；（3）p53-sd2的組合。近年來,利用小分子化合物阻斷p53-MDM2相互作用,激活p53活性這一腫瘤治療的新策略取得了較大的進展,研究者們基于該思路已經(jīng)設(shè)計和合成了多種MDM2抑制劑,如p53的多肽類似物chlorofusin、順式咪唑啉類(cis-imidazolines,如Nutlin-3等)、螺環(huán)吲哚酮類(spiro-oxindoles,如MI-63,MI-319等)、1,4-苯并二氮卓-2,5-二酮類(BDPs)、查爾酮類、降冰片烷類、異吲哚酮衍生物、喹啉衍生物等,這些抑制劑有些已進入臨床試驗階段[5~11].隨著p53-MDM2復(fù)合物晶體結(jié)構(gòu)的闡明,以及計算機輔助藥物設(shè)計方法的應(yīng)用,為基于靶點結(jié)構(gòu)的MDM2抑制劑設(shè)計和研發(fā)提供了可能.最近,多個研究小組分別使用分子動力學(xué)、3D-QSAR和分子對接等方法研究了p53多肽、順式咪唑啉類化合物和1,4-苯并二氮卓-2,5-二酮類化合物等和MDM2或其同源蛋白HDM2的相互作用[12~18],但螺環(huán)吲哚酮類化合物和MDM2的作用模式和QSAR尚未見文獻報道.自從2005年首次報道螺環(huán)吲哚酮類化合物的MDM2抑制活性以來,有多篇文獻報道了該結(jié)構(gòu)類型的MDM2抑制劑,其中MI-147對MDM2蛋白的結(jié)合常數(shù)Ki可達(dá)0.6nmol/L,是至今為止所有小分子抑制劑中活性最強的,且該化合物在體外和體內(nèi)抗腫瘤試驗中均表現(xiàn)出了良好的藥效[20~24].本文采用分子動力學(xué)和分子對接方法探討了螺環(huán)吲哚酮化合物與MDM2蛋白的作用模式,并利用CoMFA和CoMSIA方法對一組螺環(huán)吲哚酮衍生物類MDM2抑制劑進行3D-QSAR研究,討論了其三維靜電場、立體場空間結(jié)構(gòu)與抗腫瘤活性之間的關(guān)系,以期得到較好的QSAR模型;分析了結(jié)構(gòu)與活性的關(guān)系,并用分子動力學(xué)和分子對接得到的結(jié)合模式進行驗證.本研究組在前期研究中已經(jīng)利用串聯(lián)反應(yīng)或[3+2]環(huán)加成反應(yīng)一次構(gòu)建多個手性中心,通過催化劑和底物結(jié)構(gòu)精確的控制產(chǎn)物的構(gòu)型,建立了一系列不對稱合成新型螺環(huán)吲哚酮類化合物的方法,本文的研究結(jié)果將為進一步設(shè)計、合成新型的螺環(huán)吲哚酮衍生物類MDM2抑制劑提供理論基礎(chǔ).2結(jié)果與討論2.1comia模型的統(tǒng)計學(xué)處理選取結(jié)構(gòu)上具有相同骨架的21個螺環(huán)吲哚酮衍生物類MDM2抑制劑為研究對象[20~23],其結(jié)構(gòu)如圖1所示,化合物的活性值列于表1.在CoMFA研究中發(fā)現(xiàn),網(wǎng)格點步長選取0.1nm,靜電場能和立體場能的energycutoff值設(shè)為70.0kJ?mol-1時得到CoMFA模型的結(jié)果最為理想.最佳CoMFA模型的統(tǒng)計學(xué)參數(shù)如表2所示,其中交叉驗證相關(guān)系數(shù)q2=0.573,最佳主成分?jǐn)?shù)為6.一般認(rèn)為,q2大于0.4時,所得模型具有可靠的預(yù)測能力[29~31].由最佳主成分?jǐn)?shù)進行非交叉驗證建立的CoMFA模型的非交叉驗證相關(guān)系數(shù)R2=0.948,標(biāo)準(zhǔn)偏差(SEE)為0.203,立體場和靜電場的貢獻值分別為67%和33%,表明基團的空間效應(yīng)和電性分布對活性均有一定影響,立體場的影響高于靜電場.對于CoMSIA模型,選取靜電場、立體場、疏水場、氫鍵受體場和氫鍵給體場5種場的不同組合來考察化合物與受體的相互作用,發(fā)現(xiàn)靜電場、立體場、疏水場和氫鍵受體場的組合所得結(jié)果最佳,當(dāng)網(wǎng)格點步長為0.15nm時所得結(jié)果最為理想.在CoMSIA計算中,采用高斯函數(shù)計算分子的相似性指數(shù),函數(shù)中的α為衰減因子,其取值對計算結(jié)果有一定影響,最佳值一般在0.2~0.4之間.衰減因子在0.2~0.4范圍內(nèi)CoMSIA模型均得到了理想的統(tǒng)計結(jié)果,當(dāng)衰減因子為0.3時,得到最佳的CoMSIA模型.其統(tǒng)計學(xué)參數(shù)見表2.2.23目標(biāo)化合物的預(yù)測值為驗證所得到的CoMFA及CoMSIA模型的穩(wěn)定性和預(yù)測能力,對訓(xùn)練集中的16個化合物進行活性預(yù)測,并將未參加構(gòu)建模型的測試集的5個結(jié)構(gòu)類化合物放入已建立的3D-QSAR模型中,得到測試集化合物及訓(xùn)練集化合物活性的預(yù)測值.CoMFA及CoMSIA模型對21個化合物抑制活性實驗值與預(yù)測值均列在表1中.將預(yù)測值與實驗值進行線性擬合,如圖3所示.其中測試集分子的實驗活性值和CoMFA,CoMSIA預(yù)測值之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.948和0.980.從圖2可以看出,所有訓(xùn)練集化合物的預(yù)測活性和實驗活性數(shù)據(jù)線性關(guān)系比較理想,表明由訓(xùn)練集所得的CoMFA,CoMSIA模型都具有較好的相關(guān)性.測試集的6個分子的預(yù)測值和實測值也都集中在直線附近,實測值與預(yù)測值之間的殘差不大,這也進一步證明此模型具有較好的預(yù)測能力,可以用于預(yù)測與骨架結(jié)構(gòu)相似化合物的生物活性.2.3取代化合物的結(jié)構(gòu)表征圖3是CoMFA立體場(a)和靜電場(b)的三維等值線圖.黃色區(qū)域表示相應(yīng)位置減小基團的體積有利于提高活性,綠色區(qū)域表示此處增加基團的體積有利于提高活性;藍(lán)色區(qū)域表示增加化合物的正電性將有利于化合物活性的提高,紅色區(qū)域表示增加化合物的負(fù)電性有利于化合物活性的提高.圖3中加入的化合物為模板分子16.由圖3(a)可見,在化合物16的R3的上方位置有一塊綠色區(qū)域,下方有3塊較小的黃色區(qū)域,說明此處若存在的取代基向上方適當(dāng)增大體積可以提高化合物的活性,而向其他方向伸展則會降低活性.例如化合物7~21,當(dāng)R3位置為叔丁基時,化合物的活性相對較高,而當(dāng)R3位置為其他體積較小基團,例如乙基或異丙基等取代時,化合物的活性則有不同程度的下降.圖中的化合物16的鄰二羥基取代基附近有大塊綠色區(qū)域,說明此處取代基可以進一步增大體積;但R4位置附近有較大的黃色區(qū)域,說明此處不宜有較大的取代基.例如化合物7,10~21,R4取代基酰胺鍵的N為單取代,且N取代碳鏈末端取代基較大;活性明顯高于N,N二甲基取代的化合物.由圖3(b)可見,在R1所在苯環(huán)處有一大一小兩塊藍(lán)色區(qū)域,說明在此處若連接有吸電子基團時,可以降低環(huán)上電子云密度,將有利于提高活性,例如化合物8~11,13~17,21在苯環(huán)位置上連有兩個吸電子鹵素基團,其活性要比只連接有一個鹵素或無取代基的化合物活性高;從圖3中還可看出,R4取代基所在區(qū)域下方有一大塊藍(lán)色區(qū)域,結(jié)合該位置的取代基有較大的柔性,故R4取代基帶有吸電子基團可以增加化合物的活性.模型中立體場的貢獻(67%)明顯大于靜電場的貢獻(33%),所以對化合物的修飾改造應(yīng)首先滿足空間位阻的需求,再均衡考慮靜電效應(yīng).圖4為CoMSIA模型的立體場、靜電場、疏水場和氫鍵受體場等值線圖.在圖4(a)中,綠色區(qū)域表示引入大體積取代基將有利于化合物活性的提高,黃色區(qū)域表示引入大體積取代基將有可能降低化合物的活性.圖5(b)的藍(lán)色區(qū)域表示增加化合物的正電性將有利于化合物活性的提高,紅色區(qū)域表示增加化合物的負(fù)電性有利于化合物活性的提高.CoMSIA模型的立體場和靜電場分布趨勢均主要在R1和R4取代基所在位置,提示R1所在苯環(huán)應(yīng)盡量選擇小體積和吸電子的取代基;R4取代基則應(yīng)控制好取代基的伸展方向,并且供電子或吸電子取代基應(yīng)處于末端位置.在疏水場等值線圖中,天藍(lán)色區(qū)域表示增加疏水性有利于提高活性,白色區(qū)域表示減少疏水性有利于化合物活性的提高,如圖4(c)所示,在R1,R2和R3所在位置均有天藍(lán)色區(qū)域,表明在這些位置提高取代基疏水性有利于增加活性.在氫鍵受體場等值線圖中,紅色區(qū)域表示減小氫鍵受體場有利于提高活性,紫色區(qū)域表示增大氫鍵受體場有利于化合物活性的提高.如圖4(d)所示,在R4取代基所在位置末端覆蓋有紫色區(qū)域,說明此處宜引入氫鍵受體基團.結(jié)合分子對接和分子動力學(xué)模擬結(jié)果,CoMSIA模型的結(jié)果可與之較好的對應(yīng)起來,且CoMSIA模型的預(yù)測能力比CoMFA要強,因此CoMSIA模型可較好指導(dǎo)對化合物修飾改造.2.4生物活性化合物的結(jié)構(gòu)分析為更深入地了解MDM2蛋白和螺環(huán)吲哚酮類抑制劑的作用模式,對每個體系進行約5ns的常規(guī)動力學(xué)模擬,用RMSD來衡量體系是否穩(wěn)定.分析表明,各體系常規(guī)動力學(xué)過程前半階段中RMSD值波動較大.為弄清引起RMSD值波動的原因,對動力學(xué)過程中各氨基酸殘基主鏈Cα原子的B因子作分析.B因子可以反映體系在整個模擬過程中相對于平均結(jié)構(gòu)所發(fā)生的構(gòu)象變化,B因子較大說明對應(yīng)殘基的柔性大.將B因子換算成均方根漲落(RMSF),如圖5所示,MDM2蛋白與化合物5和化合物16復(fù)合物RMSF值較大的殘基基本一致,柔性較大的殘基大部分均為與小分子相互作用的殘基.MDM2與化合物16的復(fù)合物中,殘基91~95的RMSF值明顯高于化合物5的復(fù)合物,結(jié)合分子對接結(jié)果分析,該處Val93和Lys94殘基主要和R4取代基發(fā)生相互作用,化合物5的R4取代基為N,N-二甲氨基,距離這兩個殘基太遠(yuǎn),無法發(fā)生相互作用;而化合物16的R4取代基為1,2-二羥基-4-氨基丁基,末端的雙羥基可以和Lys94側(cè)鏈末端的氨基形成氫鍵.將兩個體系主鏈Cα原子的RMSD值隨模擬時間變化圖(圖6).圖6表明,各體系在3ns后趨于穩(wěn)定,可以對穩(wěn)定后的體系進行分析.化合物5和化合物16與MDM2蛋白對接得到的構(gòu)象與其分子動力學(xué)模擬平衡后的構(gòu)象疊合,結(jié)果見圖7(a)和(b),圖中紅色分子為分子對接產(chǎn)生的構(gòu)象,黑色分子為分子動力學(xué)模擬平衡后的構(gòu)象.為了更清楚地顯示小分子化合物和MDM2蛋白的相互作用,圖7(a)中蛋白質(zhì)以其主鏈原子的二級結(jié)構(gòu)用飄帶顯示,圖7(a)中蛋白質(zhì)以溶劑可及表面顯示.從圖7(a)和(b)中可以看出,分子對接產(chǎn)生的化合物構(gòu)象和分子動力學(xué)模擬平衡后的構(gòu)象非常相似,小分子化合物的RMSD分別為0.012和0.018nm,說明分子對接較好的體現(xiàn)了小分子化合物與MDM2的相互作用關(guān)系,基于分子對接產(chǎn)生的構(gòu)象和分子疊合用于3D-QSAR研究也是合理的.從圖7(b)中可以觀察到,化合物16的R1,R2和R3取代基所在位置正好是MDM2蛋白結(jié)合位點的3個口袋,其中R1所在的苯環(huán)和R2所在的吲哚環(huán)均正好伸入到口袋中;R3取代基則稍偏結(jié)合位點外側(cè),叔丁基正好將空間充滿且不與左右兩側(cè)的氨基酸殘基發(fā)生碰撞;R4取代基則正好伸展在結(jié)合位點外側(cè)的凹槽中,其末端羥基位于Lys94側(cè)鏈附近,可能通過與Lys94末端的氨基形成氫鍵維持構(gòu)象的穩(wěn)定.圖7(c)為化合物16與MDM2活性位點主要氨基酸殘基的作用模式.可見化合物16的R1取代基所在苯環(huán)伸入到活性口袋中并與氨基酸殘基Ile99的側(cè)鏈存在疏水作用,同時Tyr100的存在限制了R1所在苯環(huán)4位取代基團的體積,如化合物3在該位置取代之后幾乎完全丟失了活性.化合物16的R2取代基所在苯環(huán)伸入到由Leu54,Leu57,Gly58和Ile103等殘基構(gòu)成的口袋中,該活性口袋中幾乎都是疏水氨基酸殘基,說明該位置以疏水相互作用為主,這與CoMSIA的結(jié)果也是一致的.化合物16的R3取代基則伸入到由Gly58,Ile61,Tyr67,Val75和Phe91等殘基構(gòu)成的口袋中,該活性口袋也是以疏水相互作用為主,因此具有最強疏水性的叔丁基取代基的化合物普遍具有較好的活性,這與CoMSIA疏水場的結(jié)果也是一致的.化合物16的R4取代基主要與Val93和Lys94相互作用,Val93較大體積的側(cè)鏈導(dǎo)致該取代基酰胺鍵附近空間位阻較大,而Lys94側(cè)鏈末端氨基則提示該取代基末端存在氫鍵受體或帶負(fù)電基團可提高活性,該結(jié)合口袋位于結(jié)合位點外側(cè),取代基的柔性可以適當(dāng)增加,這也與CoMFA和CoMSIA的結(jié)果一致.由于作為骨架的四氫吡咯環(huán)連接4個取代基所在基團的碳原子均為手性碳,并且作為四氫吡咯環(huán)本身并不參與結(jié)合,在后期結(jié)構(gòu)改造時可以考慮在保證取代基的合適空間構(gòu)型的前提下更換為其他骨架,為設(shè)計合成全新結(jié)構(gòu)的MDM2抑制劑提供新的思路.2.5化合物結(jié)構(gòu)表征根據(jù)前面已建立的3D-QSAR模型及有關(guān)分析結(jié)果,我們現(xiàn)以表1中生物活性較高的化合物為起始化合物,結(jié)合相互作用模式和課題組的研究基礎(chǔ),嘗試對其分子結(jié)構(gòu)進行修飾,新設(shè)計的化合物結(jié)構(gòu)如表3所示,用建立的3D-QSAR模型進行活性預(yù)測,得到的CoMFA,CoMSIA預(yù)測值見表3.新結(jié)構(gòu)螺環(huán)吲哚化合物的合成方法見參考文獻,以MDM2高表達(dá)的前列腺癌LNCaP細(xì)胞株為篩選模型進行初步生物活性測試,該系列化合物的初步活性基本驗證了我們的設(shè)想,進一步的深入研究正在進行中.3mdm2抑制劑分子動力學(xué)研究綜合采用CoMFA,CoMSIA方法建立了3D-QSAR模型,交叉驗證的相關(guān)系數(shù)分別為0.57和0.65,表明該模型具有良好的預(yù)測能力,并用分子對接和分子動力學(xué)方法對結(jié)合模式進行了驗證.其三維等值線圖直觀地解釋了化合物的構(gòu)效關(guān)系,從立體場、靜電場、疏水場和氫鍵受體場方面全面地揭示了影響化合物活性的分子結(jié)構(gòu)特征.對于設(shè)計新結(jié)構(gòu)的MDM2抑制劑來說,在保證化合物合適的空間結(jié)構(gòu)取向的基礎(chǔ)上,在R1,R2和R3取代基所在的位置引入體積合適的基團并保證較強的疏水相互作用,R3取代基位置酰胺鍵上的N應(yīng)單取代,末端適合引入體積較大基團,并宜引入氫鍵受體基團.這些結(jié)論為進一步結(jié)構(gòu)優(yōu)化、設(shè)計和合成新型的MDM2抑制劑提供了重要依據(jù).4實驗部分4.1化合物生物活性測試選取結(jié)構(gòu)上具有相同骨架的21個螺環(huán)吲哚酮衍生物類MDM2抑制劑為研究對象,其結(jié)構(gòu)如圖1所示,它們均是同一個研究小組合成并測定活性的,這些化合物對MDM2的抑制活性數(shù)據(jù)測定條件、方法相同,數(shù)據(jù)具有可比性.它們的生物活性指標(biāo)用半數(shù)結(jié)合常數(shù)Ki的負(fù)對數(shù),即pKi進行量度,化合物的活性值列于表l.在具體計算時,隨機選取5個化合物(表中帶*號的化合物)作為測試集來評價模型的預(yù)測能力,其余16個化合物作為訓(xùn)練集產(chǎn)生3D-QSAR模型.本研究所有工作都是在Sybyl-X2.0軟件上完成的,計算中如未經(jīng)特別指明,各參數(shù)均為Sybyl默認(rèn)值.4.2分子對接實驗用于分子對接的MDM2晶體結(jié)構(gòu)從蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫獲得(PDBID:3LBL).對接前用DiscoveryStudio3.5軟件除去晶體結(jié)構(gòu)中與受體結(jié)合的原配體分子和水分子,并對受體蛋白進行加氫加電荷.利用CDOCKER模塊對上述21個MDM2抑制劑和受體蛋白進行分子對接,獲得小分子與受體蛋白的結(jié)合構(gòu)象和對接作用模式圖.4.3分子對接驗證在CoMFA和CoMSIA計算中的關(guān)鍵步驟之一是確定所研究分子的活性構(gòu)象,并對這些活性構(gòu)象進行合理的疊合,疊合結(jié)果的好壞將直接影響最終模型的好壞,是CoMFA和CoMSIA計算能否成功的前提條件.本文利用分子對接方法選取分子的結(jié)合構(gòu)象作為其活性構(gòu)象,采用基于分子對接的疊合方式,以化合物中活性最高的分子16為模板,模板分子結(jié)構(gòu)如圖1c所示,將分子對接得到的受體-配體復(fù)合物,用AlignandSuperimposeProteins模塊將其余復(fù)合物與模板分子復(fù)合物的蛋白質(zhì)骨架疊合,去除蛋白后小分子疊合效果如圖8所示,表明這些化合物分子能很好地疊合.4.4體場能的生物活性CoMFA分析在Sybyl-X2.0軟件包的QSAR模塊中進行.分析力場包括靜電場和立體場,本實驗考察步長(0.05~0.2nm)以及靜電場能和立體場能的cutoff值(4.187~502.4kJ?mol-1)對CoMFA結(jié)果的影響.以sp3雜化的C+為探針原子,采用偏最小二乘法(PLS)對分子周圍分布的勢場值和生物活性進行回歸分析[36~38].實驗中先用留一法(LOO)進行交叉驗證分析,來確定模型的交叉驗證相關(guān)系數(shù)(q2)和最佳主成分?jǐn)?shù)N.然后再根據(jù)得到的最佳主成分?jǐn)?shù)進行非交叉驗證來建立最終的比較分子場模型,柱過濾值(columnfiltering)設(shè)為8.374kJ?mol-1.4.5loo和非交叉驗證CoMSIA模型的建立方法與CoMFA類似,在建模的過程中,選取靜電場、立體場、疏水場、氫鍵受體場和給體場考察化合物與受體的相互作用,通過考察不同場的組合尋找具有最好交叉驗證系數(shù)的分子場.利用所得最佳場組合,進一步研究網(wǎng)格步長(0.05~0.2nm)和衰減因子(0.2~0.4)對CoMSIA結(jié)果的影響.采用LOO法進行交叉驗證,得到對應(yīng)的交叉驗證相關(guān)系數(shù)(q2)和最佳主成分?jǐn)?shù)N,隨后通過非交叉驗證進行回歸計算,從而建立相應(yīng)的CoMSIA模型.4.6體系的建立與動力學(xué)模擬本文選取了活性最高的化合物16(圖1