基于分子对接的虚拟筛选方法的评测、优化和应用

发布时间：2020-03-27 07:06

【摘要】：苗头化合物的发现是新药研发过程中的关键环节之一。组合化学、高通量筛选等技术的出现虽然显著加快了新化合物的合成和筛选速度,但其昂贵的费用和低下的成功率却严重限制了它们在苗头化合物发现中的应用。虚拟筛选作为一种与高通量筛选互补的新技术,受到了研究机构和制药企业越来越多的关注和重视。利用虚拟筛选技术可以针对特定靶标,从海量虚拟化合物库中快速富集具有潜在活性的分子,大幅减少实验筛选阶段受测试化合物数量,并有效提高筛选的成功率。近年来,随着生物大分子三维结构被不断解析,基于分子对接的虚拟筛选方法在苗头化合物发现研究中的优势愈加明显。然而,现有分子对接理论本身并不完善,加之对接程序众多且性能不一,在实际使用中的成功率往往千差万别。因此,如何通过制定和优化筛选方案来提高成功率是基于分子对接的虚拟筛选中的重要研究课题。在本论文中,我们首先系统评估了主流分子对接程序在不同类型靶标上的性能,然后针对这些对接程序存在的不足提出了改进的方法和策略,最后将所发展的方法应用于实际虚拟筛选项目并获得成功。本论文主要研究内容及结果如下:(1)系统评估了包括AutoDock、AutoDock Vina、LeDock、rDock、UCSF DOCK、LigandFit、Glide、GOLD、MOE Dock、Surflex-Dock在内的10种常用分子对接程序针对传统靶标的构象采样性能和打分性能。在所测试的程序中,GOLD和LeDock程序拥有最佳的构象采样性能,其中GOLD的最高打分构象成功率为59.8%,LeDock的最佳构象成功率为80.8%。AutoDock Vina拥有最佳打分性能,最高打分构象的打分值与实验值之间的皮尔逊相关系数(rp)和斯皮尔曼等级相关系数(rs)分别为0.564和0.568。总之,受测试的对接程序在大多数情况下能识别出配体的正确结合构象,但对结合强度的预测则相对较差,且不同蛋白家族间存在较大差异。(2)基于2P2IDB数据库,分别对现有PPI小分子抑制剂的结构特征和PPI靶标结合口袋的特点进行了统计分析。我们发现氯代共轭基团和酰胺连接链是PPI小分子抑制剂的两类优势结构片段,PPI靶标结合口袋的“可药性”仅稍差于传统靶标。此外,还评估了包括AutoDock Vina、PLANTS、rDock、Glide、GOLD和Surflex-Dock在内的6种分子对接程序针对PPI靶标的构象采样性能和筛选性能。结果显示,它们的总体采样性能尚可接受,但其筛选性能则普遍表现较差。(3)构建了 PPI小分子抑制剂对接构象排序性能测试数据集,评估了Schrodinger软件包中的2种Prime MM/GBSA计算流程和Amber程序包中的7种MM/PB(GB)SA计算流程对PPI小分子抑制剂结合构象的预测能力。我们发现MM/PBSA方法要明显优于对接打分函数和MM/GBSA方法,其中PB3计算流程的成功率可达74%。GB6计算流程在所有MM/GBSA方法中表现最佳,其成功率为68.9%。此外,还进一步建立了用于PPI小分子抑制剂对接构象重打分的在线计算平台farPPI(http://cadd.zju.edu.cn/farppi/)。(4)基于分子对接、MM/PB(GB)SA和伞形采样方法对一系列嘧啶酮类USP7小分子抑制剂的结合强度进行了预测。相比于分子对接,MM/PB(GB)SA方法可以显著提高结合强度的预测精度,其中GB1流程综合表现最佳(预测值和实验值的皮尔逊相关系数的平方R2平均值为0.412)。基于伞形采样方法的PMF值则能高精度地描述抑制剂的结合强度,其与实验值的R2高达0.896。此外,还基于伞形采样轨迹对抑制剂的解离路径进行了对比和分析,发现了强结合抑制剂和弱结合抑制剂的解离路径间存在较大差异。(5)采用“先构象后打分”策略,联合分子对接、MM/GBSA结合自由能计算和基于三维形状的相似性搜索等方法针对USP7的非催化位点开展了层级式和反馈式的虚拟筛选,购买并测试了近200个化合物,最终发现了数个结构新颖、活性较强的苗头化合物。
【图文】：

示意图,设计方法,流程,研发成本

新药研发周期，降低研发成本，提高研发的成功率［７，８］。逡逑１．１．１新药研发流程逡逑如图１．１所示，，新药研发大致分为两个阶段，即研究阶段和开发阶段。其中，逡逑研究阶段主要包括疾病相应靶标的发现和确认、先导化合物的发现和优化；开发阶逡逑１逡逑

示意图,热力学循环,受体,公式

０逦＋逦Ｄ逦Ｇ0逡逑图１．２热力学循环示意图逡逑基于公式１．４和１．５，根据热力学循环（图１．２），对于未发生共价结合的受体－逡逑配体结合自由能可以近似地按照公式１．６或１．７计算得到：逡逑＾＾ｂｉｎｄ邋－邋＾ｃｏｍｐｌｅｘ邋｛＾ｒｅｃｅｐｔｏｒ邋＾ｌｉｇａｎｄ邋）逦０．６）逡逑＝邋ＡＧＬ，ｒａｃ＋ＡＧ．ｌ，ｃｏｍ邋－（ＡＧ，ｌ，／／ｇ邋＋逦）逦（１．７）逡逑ＭＭ／ＰＢ（ＧＢ）ＳＡ方法采用连续介质隐式溶剂模型且在计算时引入了近似处理，逡逑因而在进行结合自由能计算时十分高效。此外，计算得到的结合自由能可以拆分成逡逑多个物理意义明确能量项，对指导分子设计具有一定的参考价值。因此，逡逑１６逡逑
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R91

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