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      計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)及其在新農(nóng)藥研發(fā)中的應(yīng)用

      2019-01-05 13:29:49王家哲楊藝煒李英梅
      陜西農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年8期
      關(guān)鍵詞:靶標(biāo)化合物農(nóng)藥

      王家哲,楊藝煒,任 平,2,李英梅,付 博,2

      (1.陜西省生物農(nóng)業(yè)研究所 陜西省植物線蟲學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710043;2.陜西省酶工程技術(shù)研究中心,陜西 西安 710600)

      農(nóng)藥在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有舉足輕重的作用,目前我國農(nóng)藥創(chuàng)制研究的基礎(chǔ)比較薄弱,一方面由于新農(nóng)藥創(chuàng)制存在周期長、投資大、風(fēng)險(xiǎn)高等問題,成功開發(fā)一個(gè)新農(nóng)藥品種需要至少10年時(shí)間,耗資2.5億美元以上,另一方面人們對(duì)高效、低毒、綠色環(huán)保農(nóng)藥的要求越來越高,因此新農(nóng)藥的創(chuàng)制急需運(yùn)用新理論、新技術(shù)和新方法[1, 2]。近年來,隨著生物信息學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,推動(dòng)了計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)(Computer aided drug design,CADD)在農(nóng)藥研發(fā)中的應(yīng)用。通過基于靶標(biāo)結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)輔助農(nóng)藥分子設(shè)計(jì),可以在成千上萬個(gè)分子中快速篩選出結(jié)構(gòu)新穎的活性化合物,對(duì)活性化合物進(jìn)行構(gòu)效關(guān)系分析,并綜合應(yīng)用計(jì)算機(jī)輔助分子設(shè)計(jì)、化學(xué)和生物合成的原理最終設(shè)計(jì)出結(jié)構(gòu)簡單新穎的活性化合物,這不僅能夠顯著降低農(nóng)藥研發(fā)的成本,而且大大縮短新農(nóng)藥的上市時(shí)間,因此CADD在農(nóng)藥創(chuàng)制中逐漸發(fā)揮著重要作用[3, 4]。近年來,CADD逐漸成為新農(nóng)藥研發(fā)的熱點(diǎn),本文對(duì)其研究和應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行了綜述,對(duì)其應(yīng)用中存在的問題進(jìn)行了概述,并對(duì)未來應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。

      1 CADD的方法簡介

      計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)采用理論計(jì)算和分子圖形模擬技術(shù),結(jié)合生物信息學(xué)等其他學(xué)科相關(guān)內(nèi)容,設(shè)計(jì)出具有一定藥效的新結(jié)構(gòu)分子,其主要基于配體和受體間的相互作用,根據(jù)生物大分子受體的結(jié)構(gòu)是否已知可將CADD分為兩種設(shè)計(jì)方法:基于受體結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)(Structure-based drug design,SBDD)和基于配體結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)(Ligand-based drug design,LBDD)[5]。

      SBDD的核心是分子對(duì)接(Molecular docking)和虛擬篩選(Virtual screening),通過富集活性化合物,快速從幾十到上百萬個(gè)化合物中挑選出活性化合物,從而提高藥物篩選效率,節(jié)約研究成本[6]。LBDD中最常用的定量構(gòu)效關(guān)系(Quantitative structure-activity relationship, QSAR),經(jīng)典的QSAR研究以化合物二維結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),但實(shí)用性有限,因此進(jìn)一步發(fā)展出三維定量構(gòu)效關(guān)系(3D-QSAR),其中CoMFA是3D-QSAR中應(yīng)用最廣泛的一種方法,其運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)計(jì)算出化合物與生物活性之間的相關(guān)方程,最終以三維圖形來表示立體場、靜電場以及疏水作用等因素對(duì)活性的影響,在合理藥物設(shè)計(jì)成效顯著并中得到廣泛應(yīng)用[7]。

      2 CADD方法的優(yōu)勢(shì)

      CADD以靶標(biāo)生物中特定的關(guān)鍵生理生化過程為研究模型,采用CADD方法指導(dǎo)生物合理設(shè)計(jì),合成對(duì)該過程有顯著影響的化合物,并從中篩選出先導(dǎo)化合物,通過對(duì)先導(dǎo)化合物的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)而開發(fā)出候選新農(nóng)藥品種[8]。CADD的主要優(yōu)勢(shì)有:①針對(duì)關(guān)鍵靶標(biāo)快速篩選,減少藥物篩選的盲目性;②結(jié)合計(jì)算機(jī)甚至是云計(jì)算,實(shí)現(xiàn)高通量的篩選過程,大大節(jié)約研發(fā)時(shí)間和研究成本;③可為探索多維有效成分、多靶標(biāo)、多作用模式機(jī)制提供指導(dǎo)意見。

      3 CADD在新農(nóng)藥研發(fā)中的應(yīng)用

      近年來,隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)、分子動(dòng)力學(xué)以及藥物科學(xué)的快速發(fā)展,CADD已經(jīng)從基礎(chǔ)理論研究逐漸發(fā)展成為實(shí)用學(xué)科,并逐漸應(yīng)用于新農(nóng)藥研發(fā)。目前,基于CADD的新農(nóng)藥發(fā)現(xiàn),正逐步成為當(dāng)前國際農(nóng)藥創(chuàng)制研究中最為活躍的前沿課題。

      3.1 基于虛擬篩選的新農(nóng)藥研發(fā)

      隨著蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)鑒定技術(shù)的日益成熟,已解析出越來越多的蛋白質(zhì)晶體結(jié)構(gòu),以其為農(nóng)藥靶點(diǎn),通過分子對(duì)接軟件,能夠從化合物數(shù)據(jù)庫中篩選出具有潛在活性的分子結(jié)構(gòu)。

      張俊欽等[9]以昆蟲幾丁質(zhì)酶為模板,通過兩輪的篩選策略對(duì)SPECS小分子數(shù)據(jù)庫中43 423個(gè)分子進(jìn)行虛擬篩選,獲得了5個(gè)具有不同程度酶抑制活性的小分子,為設(shè)計(jì)新型、高效的以幾丁質(zhì)酶為靶標(biāo)的殺蟲劑提供指導(dǎo)。陳洋燕等[10]采取基于受體結(jié)構(gòu)的分子對(duì)接方法,以β-N-乙酰己糖胺酶晶體結(jié)構(gòu)為模板,對(duì)多個(gè)商品化小分子數(shù)據(jù)庫使用多種對(duì)接軟件進(jìn)行三輪篩選,挑選打分較高的化合物購買,最終經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)兩個(gè)抑制活性較高的小分子。姚停停等[11]以真菌中JAK激酶為靶標(biāo)受體,構(gòu)建了一個(gè)基于JAK激酶結(jié)構(gòu)的選擇性殺菌先導(dǎo)化合物的虛擬篩選方法,并通過該方法發(fā)現(xiàn)了一個(gè)具有選擇性殺菌先導(dǎo)化合物,該化合物對(duì)水稻紋枯病菌絲具有很強(qiáng)的抑菌活性。蔣丹平等[12]分別以新煙堿和乙酰膽堿結(jié)合蛋白的復(fù)合物結(jié)構(gòu)來模擬昆蟲煙堿型乙酰膽堿受體,進(jìn)行基于多重靶標(biāo)策略的虛擬篩選,最終發(fā)現(xiàn)了6個(gè)對(duì)苜蓿蚜具有一定活性的化合物。杜新凱[13]以甾醇載體蛋白-2(Sterol carrier protein-2,SCP-2)為靶標(biāo),通過虛擬篩選技術(shù),從218 780個(gè)小分子化合物中篩選出45種潛在的HaSCP-2蛋白抑制劑,并根據(jù)化學(xué)結(jié)構(gòu)多樣性和生物活性檢測,最終得到5種具有較強(qiáng)的殺棉鈴蟲效果的新型HaSCP-2蛋白抑制劑,其不僅能夠顯著抑制棉鈴蟲生長,還能夠有效推遲幼蟲化蛹時(shí)間、降低成蟲產(chǎn)卵率,且環(huán)境毒性小。

      這些研究結(jié)果表明,計(jì)算機(jī)虛擬篩選技術(shù)利用軟、硬件能夠?qū)崿F(xiàn)快速、高效篩選,在先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)中發(fā)揮著舉足輕重的作用,同時(shí)也可以為基于特定靶標(biāo)酶進(jìn)行農(nóng)藥的開發(fā)提供研究思路,為基于配體的藥效團(tuán)模型建立在農(nóng)藥先導(dǎo)化合物的快速篩選方面提供技術(shù)借鑒[14]。

      3.2 基于定量構(gòu)效關(guān)系的新農(nóng)藥研發(fā)

      由于目前大多數(shù)受體結(jié)構(gòu)未知,而大量的化合物結(jié)構(gòu)和活性數(shù)據(jù)不斷積累,因此,基于農(nóng)藥化合物結(jié)構(gòu)活性關(guān)系的研究逐漸成為熱點(diǎn),通過對(duì)各類農(nóng)藥化合物建立不同的模型,有助于指導(dǎo)新農(nóng)藥的設(shè)計(jì)合成。

      Yong Xie等[15]對(duì)3-(-2-基)苯磺酰胺系列類衍生物采用基于結(jié)構(gòu)的比對(duì)建立了此類化合物的3D-QSAR模型,并進(jìn)一步驗(yàn)證了計(jì)算的合理性,通過模型分析對(duì)該類衍生物進(jìn)行了設(shè)計(jì)和結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及合成,得到了4個(gè)高除草活性的化合物,為開發(fā)3-(吡啶-2-基)苯磺酰胺衍生物提供理論基礎(chǔ)。Yueting Zhou等[16]基于已經(jīng)得到的Tschimganin活性結(jié)構(gòu),用CoMFA模型進(jìn)行3D-QSAR 分析,表明較高的電負(fù)性有利于殺螨活性,具有2-羥基-3,5-二硝基苯基部分的化合物顯示出較好的殺菌活性,具有給電子基團(tuán)的化合物對(duì)棉鈴蟲的生長發(fā)育具有很好的抑制活性,這些結(jié)果為開發(fā)雙功能農(nóng)用化學(xué)品提供很好的理論支撐。楊華錚和楊光富等[17, 18]在乙酰乳酸合成酶(ALS)受體三維結(jié)構(gòu)未知的情況下,全面系統(tǒng)地研究了磺酰脲、稠雜磺酰胺和嘧啶(硫)醚三大類典型的ALS除草劑的結(jié)構(gòu)與活性關(guān)系,并由此初步提出了這三類除草劑與ALS的作用模型,這為設(shè)計(jì)新型高效的 ALS酶抑制劑提供了重要的指導(dǎo)。Danping Jiang等[19]結(jié)合CoMFA方法,基于殺蟲劑氯蟲酰胺的活性構(gòu)象構(gòu)建3D-QSAR模型,通過分析模型得到了某一區(qū)域取代基空間體積和電荷對(duì)化合物活性影響的關(guān)系,對(duì)進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)計(jì)提供參考依據(jù)。

      現(xiàn)有的研究結(jié)果顯示,3D-QSAR已成為一種高效實(shí)用的預(yù)測工具,其構(gòu)建的模型具有良好的穩(wěn)定性和預(yù)測能力,對(duì)解析藥物與受體的作用機(jī)制及研發(fā)新型農(nóng)藥分子具有重要的指導(dǎo)意義。

      4 小結(jié)與展望

      新農(nóng)藥研發(fā)需要綜合考慮環(huán)境生物、防治對(duì)象、保護(hù)對(duì)象和環(huán)境生態(tài)的多樣性以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等復(fù)雜因素,因此急需更加高效的研究方法和手段。如今基于CADD技術(shù)的新農(nóng)藥研發(fā)能夠快速的篩選先導(dǎo)化合物,并通過指導(dǎo)先導(dǎo)化合物的結(jié)構(gòu)改造,極大的加快新型農(nóng)藥的開發(fā)速度,具有十分廣闊的應(yīng)用前景。

      盡管計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法已經(jīng)成功應(yīng)用于農(nóng)藥設(shè)計(jì)領(lǐng)域,但是尚存在如下問題:首先,CADD 中關(guān)鍵的方法技術(shù)還有待改進(jìn)和提高,如何快速建立準(zhǔn)確的模型,以及對(duì)模型和結(jié)果的分析評(píng)價(jià)方法,都是建立在大量的經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)之上而不是一成不變的;其次,CADD只是從理論上指導(dǎo)藥物設(shè)計(jì),其準(zhǔn)確性和合理性還需要實(shí)驗(yàn)來進(jìn)行驗(yàn)證,所以一定要理論與實(shí)驗(yàn)相結(jié)合。雖然CADD 技術(shù)在藥物研發(fā)中還存在問題,但毋庸置疑CADD 確實(shí)為一條有效的途徑,必將在新農(nóng)藥的創(chuàng)制研究中扮演著越來越重要的角色,它將與其他研究手段一起推動(dòng)我國的農(nóng)藥研究的不斷創(chuàng)新與發(fā)展。

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