自由能计算方法在耐药性机制分析和遗传病治疗中的应用

发布时间：2017-09-16 07:04

  本文关键词：自由能计算方法在耐药性机制分析和遗传病治疗中的应用

  更多相关文章： 耐药性 突变位点 遗传病 分子对接 结合自由能计算 分子动力学模拟 加强采样动力学模拟 伞形采样 亚动力学 适配性偏向力 MM/GBSA MM/PBSA

【摘要】：化学药物在疾病的治疗中起到了关键的作用,但部分化学药物的重复使用会最终导致其药效的下降甚至失活,主要原因是靶蛋白对药物产生了抗性或耐受性。耐药性经常由靶蛋白的次级突变所引起,其宏观现象通常表现为抑制剂与突变靶标结合能力下降。如何正确理解耐药性产生的分子机制,进而为抗耐药性药物的发现和设计提供可靠依据已成为当今药物研发领域亟待解决的难题。通过X射线衍射和核磁共振技术可以得到蛋白质-配体复合物的三维结构,从而获悉配体与靶点的相互作用模式。但是当有众多药物和众多耐药突变蛋白时,我们很难通过实验方法获得突变体复合物的所有晶体结构。随着理论方法的发展和计算设备性能的不断提升,分子模拟技术已成为耐药性机制研究不可或缺的工具。本论文拟从自由能计算的角度揭示药物耐药性产生的分子机制,并对由“获得功能性”(gain of function)和“丧失功能性”(loss of function)突变引起的遗传病的治疗提出化学药物的治疗策略。由于目前自由能计算的方法众多,精度不同,而且在很大程度上存在体系特异性,因此在耐药性机制研究之前,我们首先对应用最为广泛的两点式自由能计算方法(MM/PB(GB)SA)做了整体的精度评估,并提出提高预测精度的计算策略。随后,我们提出基于分子对接和MM/PB(GB)SA重打分的计算策略,计算结果表明,MM/GBSA重打分可有效提高传统分子对接的预测精度,此策略适用于没有晶体结构体系的耐药性分析。我们将MM/GBSA方法用于两个体系(crizotinib-ALK和crizotinib-ROS1)的耐药性机制研究。对于ALK体系,MM/GBSA自由能计算表明,耐药性突变L1152R和G1202R会严重影响体系构象熵的变化,而且所研究的3个耐药性突变(L1152R、G1202R、S1206Y)都会影响药物-靶标间氢键的变化。此外,我们还通过加强采样的自由能计算(ABF)表征了crizotinib从野生型及突变型ALK中的解离路径。研究表明,G1202R和S1206Y会阻碍crizotinib与ALK中结合通道的结合,因而导致crizotinib的结合通路耐药性。对于ROS1体系,我们使用了更为先进的加强采样自由能算法(funnel-based metadynamics和absolute binding free energy calculation based on umbrella sampling)表征了crizotinib对ROS1激酶结合/解离过程的二维势能面。发现与野生型ROS1激酶相比,G2032R突变体中P-loop区域的开口幅度更大,其直接导致crizotinib在突变型ROS1结合口袋中的保留时间(residence time)显著下降,因而导致强烈的耐药性。最后,我们分析了遗传病相关的靶标突变对小分子结合的影响,并提出了化学药物治疗遗传病的治疗策略。其原理在于“获得功能性”或“丧失功能性”遗传病的治疗可以通过使用其对应靶点的拮抗剂(antagonist)或激动剂(agonist)来抑制或激活其功能。然而,这种化学疗法必须满足一个前提,即这些“获得功能性”或“丧失功能性”的靶标突变并不会对化学药物的结合产生不良影响。因此我们利用分子对接和MM/GBSA自由能重打分的方法评测了已知成功药物靶标的遗传病相关突变位点对上市药物结合能力的影响。研究发现,在多数情况下这些疾病相关突变位点并不会对药物的结合产生不良影响。与此同时,我们也注意到在我们所统计数据中已有20~50%的化学药物已在不同种类的遗传病中得到试验和应用,因此以上分析支持使用化学药物对遗传疾病进行治疗的策略。
【关键词】：耐药性 突变位点 遗传病 分子对接 结合自由能计算 分子动力学模拟 加强采样动力学模拟 伞形采样 亚动力学 适配性偏向力 MM/GBSA MM/PBSA
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R596
【目录】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 绪论12-31
• 1.1 耐药性的产生机制及分析方法12-16
• 1.1.1 耐药性产生途径及检测手段12-13
• 1.1.2 基于统计分析和机器学习的耐药性预测研究13-14
• 1.1.3 基于结合自由能计算的耐药性机制研究14-16
• 1.2 结合自由能计算方法概述16-19
• 1.3 研究意义19
• 1.4 研究内容及章节安排19-21
• 参考文献21-31
• 第二章 基于PDBbind数据集的MM/PB(GB)SA总体精度评估31-54
• 2.1 引言31-33
• 2.2 材料与方法33-35
• 2.2.1 数据集准备及模拟体系搭建33
• 2.2.2 分子动力学模拟（MD）33-34
• 2.2.3 自由能计算34
• 2.2.4 精度评估34-35
• 2.3 结果与讨论35-46
• 2.3.1 MM/PB(GB)SA总体预测精度汇总35-37
• 2.3.2 小分子电荷对MM/PB(GB)SA预测精度的影响37-40
• 2.3.3 MM/PB(GB)SA对不同蛋白靶标折叠类型的预测精度40-46
• 2.4 本章小结46-47
• 参考文献47-54
• 第三章 MMPB(GB)SA在分子对接后处理中的应用54-78
• 3.1 引言54-55
• 3.2 材料与方法55-58
• 3.2.1 数据集准备55
• 3.2.2 分子对接55-56
• 3.2.3 结构优化和MD模拟56-57
• 3.2.4 MM/PB(GB)SA重打分57
• 3.2.5 统计分析57-58
• 3.3 结果与讨论58-70
• 3.3.1 溶质介电常数对MM/PB(GB)SA重打分的影响58-61
• 3.3.2 分子对接构象对MM/PB(GB)SA重打分的影响61-64
• 3.3.3 结构优化和MD模拟对MM/PB(GB)SA重打分富集度的影响64-68
• 3.3.4 MM/PB(GB)SA重打分提高分子对接精度的机制分析68-70
• 3.4 本章小结70-71
• 参考文献71-78
• 第四章 自由能计算揭示crizotinib在ALK突变体中的耐药性机理78-110
• 4.1 引言78-79
• 4.2 材料与方法79-84
• 4.2.1 体系处理79-80
• 4.2.2 常规分子动力学模拟80
• 4.2.3 加强采样动力学模拟80-83
• 4.2.4 两点式自由能计算和能量分解83-84
• 4.2.5 主成分分析（PCA）84
• 4.2.6 构象熵分析84
• 4.3 结果与讨论84-102
• 4.3.1 一维势能谱揭示crizotinib解离路径差异84-93
• 4.3.2 crizotinib结合自由能在不同模拟策略中的比较93-96
• 4.3.3 残基分解和构象熵分析揭示crizotinib耐药性机理96-102
• 4.4 本章小结102-103
• 参考文献103-110
• 第五章 G2032R突变介导的ROS1酪氨酸激酶对crizotinib的耐药性机理研究 .. 995.1 引言110-139
• 5.1 引言110-111
• 5.2 材料与方法111-117
• 5.2.1 体系准备111
• 5.2.2 MD模拟111-112
• 5.2.3 亚动力学模拟和绝对自由能计算112-114
• 5.2.4 伞形采样模拟和绝对自由能计算114-117
• 5.3 结果与讨论117-127
• 5.3.1 普通分子动力学模拟中结合态和非结合态ROS1激酶构象变化117-120
• 5.3.2 二维势能面表征crizotinib在ROS1中解离途径120-124
• 5.3.3 一维绝对自由能计算验证并揭示crizotinib耐药性机理124-127
• 5.4 本章小结127
• 参考文献127-139
• 第六章自由能计算在遗传病化学药物发现中的应用139-168
• 6.1 引言139-140
• 6.2 材料与方法140-143
• 6.2.1 数据准备140-141
• 6.2.2 分子对接141
• 6.2.3 MD模拟141-142
• 6.2.4 结合自由能计算142-143
• 6.3 结果与讨论143-156
• 6.3.1 SNP位点在成功药物靶标中分布模式分析143-145
• 6.3.2 药物靶标中靠近靶标结合.袋突变对药物结合的影响145-150
• 6.3.3 化学药物在遗传病治疗中的应用150-156
• 6.4 本章小结156-157
• 参考文献157-168
• 攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文168-171
• 致谢171-172

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