R基團(tuán)搜索技術(shù)用于HIV-1逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑的分子設(shè)計(jì)

仝建波， 白 敏， 趙 翔， 常 佳

(陜西科技大學(xué)化學(xué)與化工學(xué)院,陜西科技大學(xué)教育部輕化工助劑化學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西西安 710021)

艾滋病(Acquired Immunodeficiency Syndrome,AIDS)是由人類免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus,HIV)感染引起的全身性傳染病[1]。HIV可分為Ⅰ型(HIV-1)和Ⅱ型(HIV-2)[2,3]，二者之間存在一定的免疫交叉反應(yīng)。艾滋病絕大多數(shù)由HIV-1引起。逆轉(zhuǎn)錄酶(Reverse Transcriptase,RT)在HIV-1的復(fù)制循環(huán)中起著關(guān)鍵性的作用，因此，HIV-1逆轉(zhuǎn)錄酶是抗HIV/AIDS藥物發(fā)展中的一個重要生物靶點(diǎn)[4]。針對HIV-1逆轉(zhuǎn)錄酶的藥物分為核苷類逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑(Nucleoside Reverse Transcriptase Inhibitors,NRTIs)和非核苷類逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑(Non-nucleoside Reverse Transcriptase Inhibitors,NNRTIs)[5]。NNRTIs類藥物具有活性高、毒性低、結(jié)構(gòu)多樣化、酶的結(jié)構(gòu)清楚、藥物作用靶點(diǎn)明確等優(yōu)點(diǎn)[6 - 8]，因此一直是尋找新的抗艾滋病藥物的重要方向之一。

定量構(gòu)效關(guān)系(QSAR)作為一種重要的藥物設(shè)計(jì)方法，通常來講有兩種QSAR模型：2D-QSAR和3D-QSAR。CoMFA[9]是3D-QSAR中應(yīng)用比較廣泛的一種方法。本文采用第二代CoMFA方法，即Topomer CoMFA[10,11]方法對41個HIV-1逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑進(jìn)行3D-QSAR分析。所建立的Topomer CoMFA模型結(jié)合Topomer Search[12]技術(shù)可以進(jìn)行基于配體的虛擬篩選，為新藥的設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。不同于CoMFA的是：Topomer CoMFA是通過一系列完全客觀一致的疊合規(guī)則完成3D-QSAR分析的準(zhǔn)備工作，并且具有重復(fù)性高的優(yōu)勢。利用Topomer CoMFA方法可以快速建立預(yù)測模型并進(jìn)行分析與評價，為同類小分子抑制劑的結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供理論依據(jù)[13]。

1 方法與步驟

1.1 數(shù)據(jù)集選擇與劃分

41個HIV-1逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑分子結(jié)構(gòu)與活性數(shù)據(jù)見表1[14]?；钚詷?biāo)度為pIc50(-logIc50)，其中Ic50值為HIV-1病毒感染細(xì)胞半數(shù)抑制濃度。按照隨機(jī)化原則將數(shù)據(jù)集劃分為36個訓(xùn)練集分子和5個測試集分子，訓(xùn)練集用來建立模型，測試集用以驗(yàn)證模型的外部預(yù)測能力。此外，對13號和34號分子的不同構(gòu)象進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果見表1。

表141個HIV-1逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑的結(jié)構(gòu)及其pIc50

No.R1R2R3XExperimental pIc50Predicted pIc5013-CF3MeCH2OCH2CH2OHO4.354.3123-FMeCH2OCH2CH2OHO5.485.4033-ClMeCH2OCH2CH2OHO4.895.0143-BrMeCH2OCH2CH2OHO5.245.1253-IMeCH2OCH2CH2OHO5.005.0563-NO2MeCH2OCH2CH2OHO4.474.5273-OHMeCH2OCH2CH2OHO4.094.1383-OMeMeCH2OCH2CH2OHO4.664.6593,5-Me2MeCH2OCH2CH2OHO6.596.71103,5-Cl2MeCH2OCH2CH2OHO5.896.0711Hi-PrCH2OCH2CH2OHO7.207.42123,5-Me2EtCH2OCH2CH2OHO7.897.52133,5-Me2i-PrCH2OCH2CH2OHO8.578.50,8.3914HMeCH2OCH2PhO7.067.0115HEtCH2OCH2MeO7.727.5816HEtCH2OCH2MeS7.587.4517a3,5-Me2EtCH2OCH2MeO8.248.67183,5-Me2EtCH2OCH2MeS8.308.5419HEtCH2O-c-HexS5.795.6920HEtCH2OCH2-c-HexS6.456.4321HEtCH2OCH2C6H4(4-Me)S7.117.1822HEtCH2OCH2C6H4(4-Cl)S7.927.9023HEtCH2OCH2CH2PhS7.047.09243,5-Cl2EtCH2OCH2MeO8.138.0325HEtCH2O-i-PrO6.476.5626aHEtCH2O-c-HexO5.405.7527HEtCH2OCH2-c-HexO6.356.4728aHEtCH2OCH2CH2PhO7.047.11294-NO2MeCH2OCH2CH2OHO3.723.6830a4-CNMeCH2OCH2CH2OHO3.603.34314-OHMeCH2OCH2CH2OHO3.563.44324-OMeMeCH2OCH2CH2OHO3.603.64334-COMeMeCH2OCH2CH2OHO3.963.96344-COOHMeCH2OCH2CH2OHO3.453.48,3.38353-CONH2MeCH2OCH2CH2OHO3.513.5336HCOOMeCH2OCH2CH2OHO5.185.1637aHCONHPhCH2OCH2CH2OHO4.744.1338HSPhCH2OCH2CH2OHO4.684.6739HCCHCH2OCH2CH2OHO4.744.6740HCCPhCH2OCH2CH2OHO5.475.52413-NH2MeCH2OCH2CH2OHO3.603.61

aChosen as the test set.

1.2 Topomer CoMFA模型建立

圖1 13號分子的切割方式Fig.1 Cutting style of molecule 13

采用Sybyl 2.0-X軟件包中的sketch molecule模塊繪制出化合物的結(jié)構(gòu)，對所有的化合物分子進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化過程采用Powell能量梯度法、Tripos力場，能量收斂設(shè)為0.05 kcal/mol，優(yōu)化次數(shù)設(shè)定為1 000次，分子荷載電荷為Gasteiger-Huckel電荷，其余參數(shù)以Sybyl 2.0-X默認(rèn)。

以活性最高的13號分子為模板對36個訓(xùn)練集化合物的結(jié)構(gòu)進(jìn)行切割,切割方式如圖1。選擇以S為中心進(jìn)行切割生成Ra和Rb基團(tuán)，接著軟件會對其余的分子結(jié)構(gòu)自動識別并進(jìn)行切割，最后對Ra和Rb基團(tuán)周圍的立體場和靜電場進(jìn)行計(jì)算，并采用偏最小二乘回歸分析法[15]建模生成3D-QSAR模型。采用留一法交互驗(yàn)證評價模型的內(nèi)部預(yù)測能力。利用建立的Topomer CoMFA模型對5個測試集化合物的活性進(jìn)行預(yù)測，以此評價模型的外部預(yù)測能力。

1.3 Topomer Search

采用Topomer Search技術(shù)可以從大量的化合物數(shù)據(jù)庫中篩選出R基團(tuán)(R-groups)。本文利用建立的Topomer CoMFA模型對ZINC(2012)數(shù)據(jù)庫中的Drug-like類(包含130 000個分子)進(jìn)行篩選，以得到具有高活性貢獻(xiàn)的Ra和Rb基團(tuán)，其中Topomer距離值設(shè)置為185，其他參數(shù)以Sybyl 2.0-X默認(rèn)。

2 結(jié)果與討論

2.1 Topomer CoMFA建模結(jié)果與評價

圖2 41個抑制劑生物活性的實(shí)驗(yàn)值與預(yù)測值的線性回歸圖Fig.2 Linear regression between experimental and predicted pIC50of 41 inhibitors

2.2 Topomer CoMFA 等勢圖分析

圖3 Topomer CoMFA模型三維等勢圖Fig.3 3D contour of Topomer CoMFA model(a)steric field map of Ra;(b)electrostatic field map of Ra；(c)steric field map of Rb;(d)electrostatic field map of Rb.

以13號分子為模板，Topomer CoMFA三維等勢圖見圖3。圖3(a)和3(c)分別表示Ra和Rb基團(tuán)的立體場等勢圖，綠色區(qū)域表示引入體積較大的取代基有利于活性的提高，黃色區(qū)域表示不宜引入體積較大的取代基。圖3(b)與3(d)分別表示Ra和Rb基團(tuán)的靜電場等勢圖，紅色區(qū)域表示引入負(fù)電性取代基有利于活性的提高，藍(lán)色區(qū)域表示引入正電性取代基有利于活性的提高。圖3(a)中，R3取代基鏈端有大片黃色區(qū)域，R2取代基鏈端有大片綠色區(qū)域。圖3(b)中R3取代基近端有大塊藍(lán)色和紅色區(qū)域，R2取代基周圍有大塊藍(lán)色區(qū)域。圖3(c)中苯環(huán)的3位點(diǎn)和4位點(diǎn)處有大片黃色區(qū)域，5位點(diǎn)處有大塊綠色區(qū)域。圖3(d)中苯環(huán)的3位點(diǎn)、4位點(diǎn)和5位點(diǎn)處有大塊紅色區(qū)域。

綜上所述，Ra基團(tuán)的R3取代基處不適宜引入體積大的基團(tuán)，例如以-CH2OCH2CH2OH取代17號分子的-CH2OCH2Me得到12號分子后活性降低。R2取代基處適宜引入體積較大的基團(tuán)，例如以體積較大的異丙基取代12號分子的乙基得到13號分子后活性明顯增大。Rb基團(tuán)中苯環(huán)的3位和4位點(diǎn)處適宜引入體積較小并帶負(fù)電的基團(tuán)，5位點(diǎn)處適宜引人體積較大并帶負(fù)電的基團(tuán)，例如2號分子在此處引入體積小并帶負(fù)電的氟基，而7號分子引入體積比氟基大并帶正電的羥基，因此2號分子的活性大于7號分子。31、32號分子的活性較低是因?yàn)樵诒江h(huán)的4位點(diǎn)處引入了體積大的羥基和甲氧基。

2.3 Topomer Search

Topomer Search的結(jié)果中主要包含兩項(xiàng)：Topomer距離和R基團(tuán)的活性貢獻(xiàn)值。Topomer距離通過計(jì)算值評價化合物與提問結(jié)構(gòu)基團(tuán)的結(jié)構(gòu)相似性程度；而R基團(tuán)的活性貢獻(xiàn)則是基于Topomer CoMFA模型對R基團(tuán)活性值的預(yù)測打分。基于Topomer CoMFA模型，采用Topomer Search技術(shù)對ZINC(2012)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行篩選，得到5個Ra基團(tuán)和5 000個Rb基團(tuán)，以活性最高的13號分子為模板進(jìn)行過濾，挑選出明顯高于13號分子的Ra和Rb貢獻(xiàn)值的R基團(tuán)。最終得到1個Ra基團(tuán)和20個Rb基團(tuán)。

2.4 分子設(shè)計(jì)

用最終篩選得到的Ra和Rb基團(tuán)分別替換13號分子的Ra和Rb基團(tuán)，得到20個新化合物分子的結(jié)構(gòu)，對新分子進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化方法同41個樣本分子，利用建立的Topomer CoMFA模型對新化合物進(jìn)行活性預(yù)測，結(jié)果有19個新設(shè)計(jì)的化合物預(yù)測活性值高于13號分子。新設(shè)計(jì)的分子Ra附近取代基團(tuán)體積增大，因此活性有所增大。另外，化合物的活性高低還會受Rb基團(tuán)影響。

3 結(jié)論

本文采用Topomer CoMFA方法對36個訓(xùn)練集HIV-1逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑進(jìn)行了三維定量構(gòu)效關(guān)系分析，并利用所建立的模型對5個測試集抑制劑進(jìn)行了活性預(yù)測。采用Topomer Search技術(shù)對ZINC數(shù)據(jù)庫進(jìn)行R基團(tuán)的虛擬篩選，并設(shè)計(jì)出20個具有更高活性的抑制劑分子。結(jié)果表明利用Topomer CoMFA方法能夠建立有效的3D-QSAR模型，可以對未知化合物的生物活性進(jìn)行預(yù)測，利用Topomer Search可以有效的從數(shù)據(jù)庫中篩選出有高貢獻(xiàn)的R基團(tuán)，用以設(shè)計(jì)出新的藥物分子，為抗艾滋病新藥設(shè)計(jì)提供了新的候選物。