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药物设计平台概况2007-2-8出处: 无 目前通常将药物设计方法分成基于小分子和基于受体的两类方法，基于小分子的药物设计方法有二维构效关系，三维的构效关系，药效团模型与分子库相似性搜索等等。传统的二维构效关系研究应用范围越来越小，基于分子立体结构的药物设计，第一步就是寻找合理的构象，构象的叠合寻找共同的特征是最关键的内容，可以得到定量构效关系作为优化设计的依据，也可以抽象出药效团模型进一步对分子数据库进行搜索。 基于受体结构的设计主要包括：对接计算和从头设计，对接计算就是搜索分子与受体结合位点之间的匹配构象的过程。从头设计（De Novo）是基于某些与受体结合位点匹配良好的分子片段或建成的药效团模型，把这些片段分子合理地组合起来形成新分子的过程。1 小分子的定量构效关系研究药物结构和活性关系对于药物的发展曾经起到了发挥了重要的作用， 现在还是优化先导化合物的重要方法，在药物的设计领域有着不可替代的作用。 定量结构-活性关系（Quantitative structure-activity relationship, QSAR）是利用数学模式建立结构和活性关系的方法。一般结构和活性的关系式如下式：Y=f(x) ，式中, x是分子的结构性质，Y是活性，f 是适当的函数。a. 传统的构效关系最早利用这种关系研究生化活性的为 Hansch。他发展一个生物活性和分子电子性质及疏水性质的关系式： ，式中，C是分子的浓度；P是将分子处于辛醇和水溶液中的分配系数，代表疏水性程度；代表Hammett取代系数；k1 到 k4 都是常数。 在上个世纪的60-80年代， Hansch方程及各种类似或衍生的构效关系式得到广泛应用，比较重要的有： Hansch-藤田模型： Log(1/c)=-k12+k2+k3+k4Es+ks ，式中，-k1 、k2、k3、k4，代表各项系数，ks 是常数项，、Es 分别代表了疏水系数、电子效应、和立体参数等。Free-Wilson 模型：假定分子的活性是母体化合物和取代基的活性贡献的和，不论其他位置的取代基的变化如何，每个取代基对生物活性的贡献是固定的并且可以加和，与分子内其他取代基的变化不相关。活性的公式为：log(1/C)=aijXij +，式中， aij为正，升高活性、为负，降底活性； Xi在j位置上的取代情况，有取代，包括氢，则为1，没有取代则为0，是母体的活性贡献。上述方法已经较少用于预测活性了，然而现在的计算软件MOE和 Cerius2都提供许多分子特征符可以作为自变量， 结合偏最小而乘法、遗传算法、神经网络算法等还广泛用于各种性质的预测。b. 三维定量构效关系基于立体结构的构效关系分析可以称为三维定量构效关系，通常包括的是比较分子力场方法(comparative molecular field analysis, CoMFA) ，还有比较分子相似性指数分析法(comparative molecular similarity indices analysis , CoMSIA)，分子形状法(molecular shape analysis, MSA) ，最常用的是CoMFA。 比较分子力场分析本方法由Cramer于1988年提出。此分析方法由一组化合物的构象开始，每个化合物选取一种构象。假定每一个构象都是所对应分子的活性结构。每个构象必须根据一定的方式进行叠合。将叠合好的分子置于空间，产生格点，将探针分子放在每个格点上，计算相互作用能。分析的结果可以用一个S的矩阵表示，矩阵的每一列代表分子，每一行代表在每个格点的能量，如果有N个格点，有P个探针分子，则有NP行，矩阵的最后一行为分子的活性。活性和分子场之间的相关可以由下式决定： ,式中, cij是矩阵中的系数, 代表将第 j 个探针分子在第 i 格点。由于每个格点都有一个能量值，静电和立体作用分别由由Coulomdb 和Lennard-Jones的6-12势函数计算得到，将这些能量值作为自变量，求出它们与活性之间的关系即构效关系。由于产生了大量的自变量，通常需要和偏最小二乘法一起使用，才能得到好的结果。CoFMA近似法在表中的每一行都产生系数，每个格点的系数均表示其对活性的重要性。通常可将相同系数的格子点互相连接成三度空间表面，这些图像有助于了解改变空间体积对结合的影响。Sybyl和Cerius2都有相应的模块进行CoFMA的计算，包括分子构象搜索、构象叠合、分子场分析、相关性计算和预测等过程。Sybyl公司的叠合软件主要以公共结构为基础进行的。Accelrys 的Cerius2具有多种叠合方式，包括场叠合，柔性叠合和公共结构叠合等。Sybyl公司的CoFMA模块中对分子场分析只包含静电和立体场分析，新近改进模块加了其他的探针。Cerius2的QSAR模块中可以计算四种探针的分子场，还可以根据自己定义的分子计算分子场。Sybyl公司的CoFMA模块采用偏最小二乘法结合多元线性回归分析。Cerius2的QSAR模块引进了多种相关性计算方法，其中遗传算法结合偏最小二乘法，拟合能力非常强。比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)这是Sybyl公司软件模块，这种方法与比较分子力场方法的最大不同就是在计算能量时采用了与距离相关的高斯函数形式，而不是传统的Coulomdb 和Lennard-Jones的6-12势函数。一般情况下，CoMSIA对格点设置的敏感性下降了，计算结构稳定性增加了。CoMSIA中共定义了五种分子场，包括：立体、静电、疏水、氢键受体、氢键供体等。这五种分子场的计算公式为： ，式中，i表示分子j 的原子序号， 表示探针分子的分子场特征， 为衰减因子， 表示探针与某个原子i之间的距离。分子形状法(molecular shape analysis, MSA) 这是Cerius中的模块，是由Hopfinger于1980年提出的。目的是找出药物分子空间形状的相似性和差别，以及与活性之间的关系。本方法采用分子形状相关的参数，如：其他分子与参考分子之间的重叠体积、体积差、共同的重叠体积比例、非共同重叠体积比例、分子势场积分差异等。实际计算中不能有效揭示细致信息，结构提示的预测方向性差，应用面受到很大限制。2 药效团模型当受体蛋白质的结构未知的情况下，根据已知系列小分子的活性和结构进行定量构效关系的研究是重要的方法，但是人们在很多情况下还希望对大量的分子进行比对，这时就需要药效团模型了。通常的过程是先把活性较好的分子叠合起来，求出共同的活性构象，抽象成几个点和距离的模型，根据这个模型对数据库进行搜索，来寻找可能的活性化合物。 理想的药效团是最关键的活性基团和骨架的组合，通常以特征元素的组合来表示。常见的特征元素如：氢键供体、氢键受体、电荷中心、疏水中心和芳环中心等。氢键供体是指杂原子及连接的氢，如羟基、胺基、酰氨、巯基等。氢键受体是指含有孤对电子的杂原子，如N、O、S、F等等。上述特征元素在三度空间展现的相互几何关系，是药效团的另一个重要的因素。 可以距离、角度和二面角来表示，距离限制是最常用的约束形式。目前主要应用的商业药效团识别软件有：Receptor、Apex-3D、DISCO、GASP、CATALYST。 3 分子对接计算通常药物受体结合时，存在静电相互作用和范德华相互作用，作用的方式需要遵循以下互补匹配规则：几何形状互补匹配、静电相互作用互补匹配(正电荷对应负电荷)、氢键相互作用互补匹配(氢键供体对应氢键受体)、疏水相互作用互补匹配(疏水区对应疏水区)。 对接计算就是搜索分子与受体结合位点之间的匹配构象的算法。理想的分子对接方式是药物分子与其受体都应柔性的，目前的对接方法通常仅考虑药物分子的结构的变化，而将受体分子视为完全刚性体。分子对接的目的是得到受体与小分子的最佳结合方式，计算中的两个实际问题是：如何产生快速搜索全构象空间的结合模式，如何正确地评价结合模式。 目前已有多种方法实现了商业化，代表性的分子对接方法见下表1。 表1 代表性的分子对接方法名称构象搜索方法结合评价方法FlexX片段生长法半经验自由能LigandFit蒙特卡罗模拟半经验自由能Glide系统搜索半经验自由能Gold遗传算法半经验自由能Affinity蒙特卡罗MM/MD分子力场Autodock3.05遗传算法半经验自由能Dock5片段生长法分子力场ICM-Dock随机全局优化半经验自由能Fred系统搜索半经验自由能4 从头设计(de novo design)基于蛋白质受体结构的从头设计是基于某些与受体结合位点匹配良好的分子片段，把这些片段分子合理地组合起来形成新分子的过程。基于药效团的从头设计是利用药效团的三度空间结构设计新的分子。通常有两个基本的模式：第一个是由外而内模式 (outside in model)，是先利用结合位置判断是由那种官能基才能紧密地结合。再将这些官能基接上结合位置组成分子骨架，再由骨架变成真正的分子。第二个是由内而外模式 (inside out model)，分子由结合处附近开始生长，利用适当的算法藉由能量判断控制分子的成长。图1显示这两种不同模式的差异。 在实际应用中，由于从头设计的化合物与化学合成可操作性之间距离较大，人们通常更多应用对接方法来筛选小分子库。 Cerius2和Sybyl都有从头设计的功能。图1. 从头设计药物（a）由外而内（b）由内而外5 数据库搜索 对已有的三维数据库进行搜索，是药物设计中常用的方法，通常可以利用分子对接和药效团对数据库进行大规模的筛选。就象利用某个活性模型对化合物进行筛选一样，上述过程特别是分子对接计算被形象地称为虚拟筛选。基于蛋白质受体或基于药效团的数据库搜索，尽管使用软件不同，都是对已有小分子库进行立体结构的搜索。（1）小分子的立体结构数据库剑桥结构数据库 (Cambridge Structure Database, CSD)。这个数据库约含有 10万种化合物的 X 光衍射的晶体结构。NCI数据库是美国国家研究所的数据库，公开发布的是24万多个化合物结构，可以免费下载。ACD数据库（available chemicals directory）是MDL公司的产品，共有约200多万个化合物，所有的化合物都可以找到相关的购买信息，是药物虚拟筛选中首选的数据库。一些大的制药公司都有自己的数据库，一般不对商业公开。另外还有没有立体结构的数据库，需利用计算机计算程序产生低能量可能的分子结构。最通用产生结构的程序为 CONCORD 程序。网络上可以发现的分子库见下表：供应商分子数网址ACD Stock87657www.acdlabschem.comAkos Lithuania156140www.akosgmbh.comAkos Resynthetic134465www.akosgmbh.comAkos OWH28600www.akosgmbh.comAsinex Platinum129860www.asinex.comAsinex Preformated14240www.asinex.comAsinex Gold194032www.asinex.comBionet (Ryan)35080www.ryansci.comChemStar85981www.chemstaronline.comChemStar Plated40000www.chemstaronline.comChembridge DVS30000www.chembridge.comChembridge Express321716www.chembridge.comChemical Diversity Clab175551www.chemdiv.comChemical Diversity IDC110484www.chemdiv.comComgenex119247www.comgenex.comEnamine RS109695www.enamine.netEnamine S124420www.enamine.netEvotec Lead Discovery76817www.evotecaoi.comEvotec Screening122998www.evotecaoi.comG&J (Ryan)1867www.ryansci.comIBS n195899www.ibscreen.comIBS s172153www.ibscreen.comIF Lab ltd109400iflabiflab.kiev.uaKey Organics34736www.keyorganics.ltd.ukMaybridge (Ryan)75142www.maybridge.comMDPI9367www.mdpi.netMenai (Ryan)4512www.ryansci.comNanosyn Explore18613www.nanosyn.comNanosyn Pharma44000www.nanosyn.comNCI DTP126705dtp.nci.nih.gov/Otava Stock104258www.otava.com.uaPeakdale3770www.peakdale.comPharmeks84143www.pharmeks.comPrinceton BioMolecular204215www.princetonbio.comRyan Intermediate1136www.ryansci.comRyan Labo59214www.ryansci.comSigma-Aldrich L13929www.sigma-aldrich.comSigma-Aldrich R69238www.sigma-aldrich.comSigma-Aldrich S46284www.sigma-aldrich.comSigma-Aldrich58298www.sigma-aldrich.comSpecs Biospecs 10T172469www.specsnet.comTimtec Stock100276www.timtec.comTimtec MaxiVerse9600www.timtec.comToslab collection + ugi11743www.toslab.comWorld Molecules20401www.worldmolecules.com（2）分子对接法与数据库的搜索已知药物的受体后，分子对接法是非常有用的工具，前面已经比较详细地介绍了对接方法的原理。把三维小分子库中的每个分子要蛋白质受体进行对接，是常用的药物虚拟筛选的手段，从技术上没有更多的特点，只是对接一个分子与多个分子的差别，主要是计算量的差别。象ACD这样200多万个化合物的分子库，对接一遍需要很长的时间，对接的效率和计算能力就成了一个比较关键的因素。（3）基于药效团的三维数据库的搜索 得到三度空间药效团结构后，第一种方法是进行数据库搜索，找出具有类似药效团的分子，第二种方法是利用药效团的结构进行全新分子设计。实际工作中，由于药效团结构简化太多，基于此基础的全新设计比较容易产生误差，应用较多的还是三维结构的数据库搜索。在药物设计的实践中，应用最广的基于药效团的三维数据库的搜索软件是Unity、CATALYST 和MOE。一旦药效团模型确定后，就可以利用这些软件的功能对小分子的三维数据库进行搜索，寻找药效特征元素在空间分布类似的结构。 6 现有方法和软件的优点和不足现有的方法和软件对于活性的预测已经形成了比较完整体系，小分子部分主要包括：小分子的构象搜索、 小分子的相似性分析、虚拟组合化学、构效关系、基于药效团的构象搜索等，受体部分主要包括：基因与蛋白质序列分析，蛋白质构象预测和计算，活性中心搜索、活性中心模拟、对接计算、从头设计等等，主要功能实现了小分子和大分子构建、构象研究、活性预测等。 最近软件的发展主要是对药代数进行预测，对于毒性的预测软件较少，而且非常简化。在我们的实际使用中，发现有下列关键的问题限制着设计的成败。 a. 不管是虚拟组合化学产生，还是实际合成的分子都在指数增长，对于一个几百万甚至千万分子的数据库的对接计算是非常耗时间的，每个分子的计算量增加一点，总的计算量就增加很多，计算能力是限制对接应用的实际困难。这一方面需要改进软件，实现并行化计算，还需要对分子进行预筛以有效降低计算量。b. 应对海量的分子，改进算法，加快计算速度也是一条重要的途径。c. 对接受体的合理选择是基于结构设计的根本性问题，文献中没有相对固定的确定受体的指标和方法。d. 配体分子与受体的结合的正确评价是预测正确的关键。e. 毒性早期的初步预测对于减少开发失败有着重要的意义。