分子对接在药物设计中的应用

中国科学院上海药物研究所博士学位论文分子对接在药物设计中的应用姓名：罗小民申请学位级别：博士专业：有机化学指导教师：陈凯先;蒋华良2000.6.1分子对接在药物设计中的应用作者：罗小民学位授予单位：中国科学院上海药物研究所相似文献(10条)1.学位论文刘振明基于蛋白质-配体相互作用的药物设计与蛋白质功能预测2005伴随着人类基因组测序的完成及后基因组时代的来临，越来越多的与疾病过程密切相关的靶标生物大分子得以精确测定三维结构。在分子尺度上研究蛋白质结构、功能及大规模蛋白质-小分子相互作用网络以及基于生物作用调控网络进行合理药物设计成为可能。生物体是一个动态的平衡体系，通过分子识别和相互作用实现各种生物功能，而蛋白质-配基(生物活性分子)相互作用处于中心地位，是药物发现的基础。现代药物设计方法的发展要求我们在工作的早期就充分考察一个药物的性质，特别是耐药性和由多相互作用导致的(专一性不强)潜在的毒副作用。如果能够在蛋白质-小分子相互作用网络的水平上，发展和建立行之有效的药物设计方法，设计能够有效干扰和阻断疾病发生途径的小分子药物，对于深入了解生物调控的机制具有重要意义，同时也将带来巨大的经济利益和社会效益。本论文工作的核心内容是研究和发展基于蛋白质-配基相互作用网络的药物设计方法并且应用于基于小分子功能探针的蛋白质功能预测、分类和实际的药物设计体系中，寻找和发现先导化合物，主要工作可以概括为以下五个方面：一、建立和发展了人类疾病相关蛋白质及活性小分子结构数据库系统。通过文献调研和结构检索，首先构建了人类疾病相关蛋白质结构数据库HDRP-SD(HumanDiseaseRelatedProteinStructureDatabase)，收录蛋白2266套，其中药物靶点600多套，和疾病过程相关的蛋白1600多套，三维结构坐标4335套。在此基础上，以国际疾病标准分类(ICD-10)为参考，建立了疾病信息数据库CDD(ClinicalDiseaseDatabase)，收录了包括人类血液循环、呼吸系统、肿瘤等在内的二十大类疾病的466种具体疾病，并对每一个疾病进行了详细的注释。在实验室开发的药物和内源性生物活性分子数据库的基础上，构建了生物活性分子数据库BAMD(Bio-activeMoleculeDatabase)，收录包括药物、内源性配基、中药成份活性分子在内的8847个记录。三个数据库相互关联、相互注释，构成了一个完整的生物分子结构数据库系统(HDRP-BD)。我们同时开发了基于界面的数据库检索工具，提供从小分子、疾病、蛋白质出发的三种文本检索途径。此外，这个数据库系统的最大特点是收录了蛋白质的药效团和作用位点结合信息，ii进一步扩展了数据库的应用范围；除了检索以外，还可以进行药物筛选、药物评价以及蛋白质-小分子相互作用网络的计算方法研究。伴随着临床生物医学和结构生物学的发展，人类疾病相关蛋白质及活性小分子结构数据库系统的数据量会不断地更新和增加，数据质量也会得到进一步的改善。二、深入研究了分子对接方法和相关打分函数问题，并将研究结果应用于药物虚拟筛选，建立了一套快速、有效的数据分析方法。我们对分子对接方法中的三个重要问题：稳定性与重现性、准确性与可靠性、分子量累加效应进行了深入细致的研究。用凝血酶、磷脂酶A2、碳酸酐酶Ⅱ等计算例子说明：1、分子对接的重现性与构象搜索的空间是密切相关的；2、分子对接的打分结果可以通过在小分子和蛋白质两个方向的归一化处理，实现可比的排序；3、分子对接方法在虚拟筛选中应用的最大问题是假阳性太高，在研究中达到了58.8％；在基于对接方法的虚拟筛选结果的数据分析过程中，同时考虑结合关键位点的匹配特性和打分评价的结果，可以有效的降低结果的假阳性，提高虚拟筛选特别是数据分析的效率。在实验室现有的全新药物设计模块Ligbuilder,药效团筛选工具Unity和分子对接模块Dock4.0基础上，我们建立了一套有效的虚拟筛选循环策略，可以在有限的时间内处理和筛选～108的化合物数据库，并且得到高效的化合物备选集。在HLA-DR4拮抗剂的设计中，我们经过筛选购买了12个化合物，其中5个进行生物活性测试，得到了2个比现有多肽活性更好的小分子化合物，充分说明了这种策略的有效性。三、建立和发展了基于药效团、分子对接的多药物靶位高通量大规模计算机筛选和反向评价体系。应用此系统，研究者可以进行以配体分子为提问结构的受体结构数据库的亲和性筛选。实际算例表明，基于药效团和分子对接的筛选工具均可以从数据库中筛选得到提问分子的目标作用受体蛋白。同时所得的筛选结果还给出了富有启发性的可能与提问分子有结合活性的受体蛋白信息。本系统可以应用于基于结构的药物设计中的分子专一性的考察，现有药物的新型药用功能与天然产物药用价值的开发利用上。四、利用多重和反向对接策略，研究基于小分子功能探针和作用部位的蛋白质功能分类和预测方法。我们对包括哺乳动物、蛇、昆虫三个物种的胰、非胰、细胞液，蛇毒四个类型的磷脂酶A2数据进行整理，在PDB库中选取不同类别的PLA2结构(共16种)，再从MDDR库中选取已知抑制类别和活性的PLA2抑制剂(共84种)，进行多重分子对接(multiplemoleculardocking)，将所得对接能量数值矩阵进行fingerprint分析，得到了基于相互作用的蛋白质分类，成功解决了cPLA2的分类问题。我们对包括28个蛋白质酶，29个底物分子在内的磷脂代谢网络进行了计算分析，从蛋白质-配基作用网络的重构和基于生物网络的分子设计两个方面研究直接相互作用方法在实际生物体系中应用的有效性。研究结果表明，对于弱相互作用的生物体系，通过多次平行的对接计算和聚类分析可以得到有效的排名并能确定真正存在的相互作用。五、利用现有的药物设计方法和上述研究结果，对包括水通道蛋白拮抗剂、SARS3CL蛋白酶抑制剂、HLA-DR4系统调控分子在内的多个实际体系进行了分子设计的工作。在设计基础上购买和合成的两个化合物对肿瘤细胞有明显的杀灭和抗转移活性，有可能发展成为全新的水通道蛋白拮抗剂；通过筛选ACD数据库并购买化合物进行生物测活，得到了在蛋白酶水平上对SARS3CL蛋白酶有较好抑制活性的非共价结合小分子化合物；应用作者所建立的基于全新药物设计、分子对接及药效团虚拟筛选相结合的策略，对1400万个化合物进行虚拟筛选计算，挑选并购买了12个化合物，其中的5个用于HLA-DR4体系的生物测活，获得了2个比现有多肽活性更好的小分子化合物。这也是第一次发现这个体系的小分子拮抗剂。以上五个方面的工作构成了一个完整的先导化合物发现与蛋白质-配基相互作用和分子评价体系，可以服务于医药学药物开发，生物学功能分析、有机化学和天然药物化学的化合物功能预测，特别是中药有效成分的功能分析和直接相互作用的体内机理研究。我们的数据库服务系统和在线计算评估体系已经在INTERNET网上公开发布(http：//)，已有来自国内外的多家用户在使用。2.期刊论文赵丽琴.肖军海.李松分子对接在基于结构药物设计中的应用-生物物理学报2002,18(3)分子对接是研究分子间(如配体和受体)相互作用,并预测其结合模式和亲合力的一种理论模拟方法.近年来,分子对接方法已成为计算机辅助药物研究领域的一项重要技术,在数据库搜寻,组合库设计及蛋白作用研究方面得到了广泛发展.3.学位论文赵晓宇药物分子对接的优化模型与算法2007药物的设计和研发工作长久以来以其高投入、高风险的特质成为制约药物领域发展的重要因素。随着上世纪计算机技术的迅猛发展，将计算机技术、优化方法与药物设计三者融合而成的计算机辅助药物分子设计已经成为创新药物研究的重要领域；而药物分子对接方法研究则是计算机辅助药物分子设计的重要环节和步骤。最优化方法作为一门应用型的学科，通过将实际的应用问题转化为合理的数学模型，并采用高效的优化算法得到问题的最优答案。将最优化方法应用到药物分子对接领域，可以大大提高计算机辅助药物分子设计的准确性与效率，同时极大的降低药物设计前期的成本。本文的主要工作，就是从优化方法的模型建立与改进的优化算法应用两个主要方面入手，通过建立全新的药物分子对接中的优化模型并应用改进的搜索算法，从而得到更加全面、实用的分子对接优化方法。首先介绍了计算机辅助药物分子设计领域的发展及药物分子对接方法的理论；然后，综述了目前优化方法的研究现状并着重对本文应用的遗传算法理论及方法进行了阐述。在此基础上，构建了基于经验和基于知识的两种药物分子对接的优化模型Escore和Kscore并将改进的基于信息熵的多种群自适应遗传算法引入到分子对接的优化过程中，形成了实用有效的药物分子对接程序EGAsDock及KGAsDock。为验证两种优化方法的有效性，本文分别采用复合物自由结合能预测及晶体结构复原、分子对接实例等方法对两种算法的准确性及可行性进行了测试，测试结果显示两种分子对接方法均具有较好的实用性及计算精度；特别是基于知识的优化模型在DNA及RNA复合物的自由结合能预测及分子对接方面有着更为广阔的发展前景。4.学位论文陈菁蛋白质-配体相互作用研究及其在药物设计中的应用2006计算机辅助药物分子设计在药物的研发过程中得到了广泛和成功的应用，特别是在利用分子对接方法针对蛋白质结构与小分子数据库进行虚拟筛选以发现新的先导化合物方面已有很多成功的实例报道。但目前虚拟筛选所存在的最大问题仍然为成功率偏低，分子对接给出的结合模式往往与真实的结合模式相差很大。本论文主要围绕以上问题开展研究，通过将基于蛋白质结构的药效团模型与分子对接进行联用，显著地提高了虚拟筛选的成功率和分子结合构象的正确性。蛋白质与配体的作用规律分析是成功地开展基于结构药物设计的关键。药效团模型可以有效地反映配体与蛋白质的相互作用，代表了一个分子具有某种特定生物活性时所必需的特征。与基于小分子的方法相比，基于蛋白质结构的药效团模型能够直接地对结合性质进行全面分析，更有利于先导化合物的优化。本论文的主要研究内容可以归纳为以下三个方面：一、在本实验室发展的药物从头设计LigBuilder程序的Pocket模块基础上，改进得到了独立的基于蛋白结构的药效团模型程序Pocketv.2。现有的基于蛋白结构的药效团模型方法，最主要的困难存在于直接给出的药效中心数目较多，不能应用于虚拟筛选当中，需依据知识比如已知的多个配体再次给予挑选。Pocketv.2能够籍由一个复合物的结构，通过小分子筛选及中心打分筛选两个关键步骤，自动、快速地推导出具有合理中心数目的药效团模型。得到的模型稳定，受复合物中的小分子变化及小分子诱导的蛋白口袋构象变化的影响较小，并且能够为与同一个小分子结合的两个蛋白推导出相仿的药效团模型。对药效中心的空间限制，也是影响药效团模型质量的一个重要因素。Pocketv.2为每个氢键中心都设置了一个root坐标，用于限制氢键的角度。对每个中心还会列出相关联的残基，即对蛋白与小分子结合起关键作用的残基。基于蛋白结构的药效团模型一个重要优势是能够给出已知配体中不存在的可能结合位点，以增加亲合性或选择性。所以除药效中心外，Pocketv.2还会依据蛋白结合口袋的作用模型，提出建议的其它结合中心，用于指导先导化合物的优化。Pocketv．2也可以处理自由态蛋白结构，此时所有的中心均为建议结合中心。二、发展了判断药效团模型和多个小分子(或构象)匹配计算的程序Pscore，以及将Pscore与分子对接程序DOCK联用的DOCK-Pscore程序，和Pocketv.2构成了一个利用基于蛋白的药效团模型进行药物分子虚拟筛选的完整方法。目前虚拟筛选所存在的最大问题在于假阳性和假阴性都偏高，成功率低。现有药效团模型与分子对接程序联用的方法，因基于小分子的药效团模型难以获得，时常借助单个小分子作相似性对比，对成功率提高有限。Pscore程序通过基于蛋白结构的药效团模型对小分子作预筛选，使假阳性和假阴性都得到大幅改善。同DOCK，Scoredock和Glide等程序相比，以