基于分子對接的計算機虛擬篩選技術(shù)在新藥發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用進展*

劉玉甜，趙詩雨，呂邵娃

（黑龍江中醫(yī)藥大學(xué)，黑龍江 哈爾濱 150040）

計算機虛擬篩選技術(shù)作為一個計算機輔助藥物設(shè)計和高通量篩選的重要方法[1],是在生物結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)新的配體的過程，該過程極大的縮小了人工方法進行配體活性篩選的研究范圍[2]。近些年來，作為一種與高通量篩選互補的便捷工具,順利的加入到了新型藥物研究與發(fā)現(xiàn)的工作流程中[3]。通過富集活性化合物,提高藥物篩選的可行性,因此，成為新型藥物發(fā)現(xiàn)的重要方法。先進行小分子與生物蛋白活性篩選的結(jié)合,可以有效地促進新藥的發(fā)現(xiàn)[4]。最終形成了藥物研究的新模式。虛擬篩選技術(shù)是基于計算機的方法在生物結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)新的配體的過程，是創(chuàng)新藥物研究的新技術(shù)和新方法[5]。理論上講，虛擬篩選是一種通過計算機進行數(shù)據(jù)庫篩選的過程。最終形成了藥研物究的新模式。在未來，虛擬篩選技術(shù)將成為一個用于探索相關(guān)生物化學(xué)空間的重要的手段。計算機虛擬篩選具有高效、快速、低成本等很多優(yōu)點。本文就基于分子對接的計算機虛擬篩選技術(shù)在新藥發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用現(xiàn)狀、未來前景發(fā)展及發(fā)展局限性問題作一簡單介紹。

1 新藥研究中計算機虛擬篩選的常用數(shù)據(jù)庫

藥物篩選是否成功的一個關(guān)鍵性因素在于從化合物數(shù)據(jù)庫中篩選出的化合物的質(zhì)量和數(shù)量。虛擬篩選是計算機輔助藥物設(shè)計方法的延伸和推廣,在新藥發(fā)現(xiàn)的過程中，如果先進行虛擬篩選即從大量分子數(shù)據(jù)庫中篩選出少量的目標化合物，再針對性進行藥物理論檢測。與傳統(tǒng)的新藥發(fā)現(xiàn)過程相比，先進行虛擬篩選可大幅度的提升科學(xué)研究的步伐，減少科研過程中搜索小分子化合物的范圍，進而減少研究時間。目前，隨著計算機輔助設(shè)計和化合物推廣的需要，出現(xiàn)了許多專門用于篩選化合物的數(shù)據(jù)庫[6]。近些年來，不同種類的小分子化合物數(shù)據(jù)庫被用于虛擬篩選新型藥物的結(jié)構(gòu)，從中取得了生物活性極高級別的且結(jié)構(gòu)新穎的活性先導(dǎo)化合物[3]。表1為常用數(shù)據(jù)庫。

表1 常用的計算機虛擬篩選數(shù)據(jù)庫Tab.1 Common computer virtual filtering databases

2 研究流程與步驟

一般來說，蛋白質(zhì)晶體結(jié)構(gòu)在對接之前加入氫原子，優(yōu)化氫鍵，消除原子間沖突，并執(zhí)行不屬于X射線的晶體結(jié)構(gòu)細化過程的其他操作。另外，配體必須準備好創(chuàng)建三維幾何，并產(chǎn)生可訪問的互相關(guān)聯(lián)虛擬篩選前的電離狀態(tài)。對于已經(jīng)提出一個新型的治療多種疾病的治療方法并通過分析、預(yù)測及檢驗驗證其可靠性的實驗，其整個虛擬篩選的流程大致如下：首先選擇合適的數(shù)據(jù)庫，隨后對大量分子進行虛擬篩選，以找到最有希望的分子配體[7]，然后對小分子配體進行分子對接，通過分析小分子配體與生物蛋白受體對接得分大小及結(jié)合效率檢測出最佳配體復(fù)合物的穩(wěn)定性。再針對穩(wěn)定性進行分子動力學(xué)模擬或體外實驗的藥物理論檢測。從而提出篩選有效抑制受體蛋白的化合物來對抗疾?。ㄒ妶D1）。

圖1 基于分子對接的虛擬篩選簡要流程圖Fig.1 A brief flowchart of virtual screening based on molecular docking

3 基于分子對接的計算機虛擬篩選技術(shù)

目前，基于分子對接的計算機虛擬篩選技術(shù)作為新型藥物研究領(lǐng)域的一項重要輔助方法，在研究藥物與機體標靶的作用機制和新型藥品研發(fā)過程中發(fā)揮著極其顯著的作用。通過分子對接軟件來研究小分子配體與受體生物大分子相互作用強弱，預(yù)測配體復(fù)合物的結(jié)合和親和力大小，進而尋找到最佳配體的結(jié)構(gòu)[8]。大多數(shù)對接工具的對接性能的好壞取決于目標化合物，以及在上下文中預(yù)測在哪一個精確的位置，這對于尋找最合適的靶點是可能的。通過比較兩者之間的差異對接和篩選的準確性，具體的篩選工具的選擇還是取決于需要調(diào)查的配體及活性部位的物理和化學(xué)性質(zhì)。以圖2為例，右側(cè)小分子與左側(cè)蛋白之間通過7個相關(guān)氨基酸及3個氫鍵連接，形成配體化合物。從已知其化學(xué)結(jié)構(gòu)的蛋白受體和配體出發(fā)，按照幾何互補、能量互補等原則，計算出配體小分子與受體生物大分子相連接的方式的作用力及親和力大小，并對結(jié)果進行打分[9]，通過打分結(jié)果找到小分子配體與生物靶標大分子結(jié)合的最優(yōu)構(gòu)象，預(yù)測2個分子之間最佳的結(jié)合模式[10]，最后將最佳配體進行實體藥物篩選。檢測生物活性，最終篩選出具有活性的先導(dǎo)化合物。

圖2 受體蛋白與小分子活性位點的作用方式Fig.2 Interaction mode between receptor protein and small molecule active site

一般的，常用的分子對接軟件有：Autodock：免費的分子對接模擬軟件，主要應(yīng)用于配體-蛋白的對接[11]。DOCK：適用于柔性配體和柔性蛋白之間的對接。是現(xiàn)今應(yīng)用最為廣泛的分子對接軟件之一，GOLD：基于遺傳算法的對接程序,對接時配體完全柔性，蛋白部分柔性，準確性和可靠性極高。Glide：適用于配體和蛋白的柔性對接的程序。此外還有ICM、FlexX、eHiTS、AutodockVina等其他分子對接軟件，具體應(yīng)用選擇時應(yīng)根據(jù)配體-蛋白的理化性質(zhì)的不同來具體選擇相應(yīng)的分子對接軟件[12]。許多研究發(fā)現(xiàn)。一個關(guān)鍵的研究方法是在1980年代早期首創(chuàng)的小分子與蛋白質(zhì)結(jié)合位點的對接，至今仍在高度活躍在各研究領(lǐng)域中。對選定的數(shù)據(jù)庫中的大量的小分子配體進行搜索，搜索得到少量適合的小分子后，在計算機上模擬最貼近現(xiàn)實的配體與受體的結(jié)合情況,用分子對接軟件進行分子對接篩選，將得到的配體小分子與蛋白受體進行分子對接，觀察配體與受體之間構(gòu)象的差別，根據(jù)不同的對接方法和不同的打分函數(shù)篩選出來的幾個配體分子,選擇在其一定范圍內(nèi)的小分子，再做進一步的生物活性研究。為更好的確定小分子與蛋白受體的結(jié)合情況，通過使用分子動力學(xué)模擬方法研究體系的藥物動力學(xué)，最后選擇一定數(shù)量的小分子用于體外實驗研究，從中篩選出幾個具有潛在的抑制蛋白受體的活性小分子。

3.1 國內(nèi)基于分子對接的虛擬篩選技術(shù)的研究近況

目前，基于分子對接的計算機虛擬篩選技術(shù)在新藥研究領(lǐng)域中應(yīng)用十分廣泛。在現(xiàn)代方法的計算系統(tǒng)中，使用虛擬技術(shù)篩選藥物，應(yīng)用薛定諤軟件包軟件研究結(jié)腸癌蛋白，將原花青素類化合物（配體）與 CDK2、CDK4 和凋亡蛋白（Bcl2、Bcl-XL）進行對接。蛋白分子誘導(dǎo)配體分子電荷的極化（QPLD）對接顯示Arg105、Glu95和asp99的必需氨基酸與靶凋亡蛋白BCL-2的5個氫鍵相互作用。采用分子對接方法對復(fù)合體進行評價發(fā)現(xiàn)，原花青素絡(luò)合物與受體蛋白CDK2和CDK4能自由結(jié)合。以CDK2作為藥物治療腫瘤的目標來探索選定的多酚類化合物的抗癌活性[13]。這些結(jié)果與體外和體內(nèi)分析結(jié)果一致。這也是首次報道原花青素對結(jié)腸癌的抗癌活性的研究。為探究其他抗癌癥的新型藥物提供了重要的研究思路。

中國藥科大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院馮迪、劉湲等人通過計算機虛擬篩選技術(shù),利用Discovery Studio 2.5和GOLD 3.0平臺,從一個含有上千個的天然產(chǎn)物分子的化合物庫里進行虛擬篩選，最終得到6個可能具有金屬β-內(nèi)酰胺酶NDM-1（B1類）抑制活性的化合物結(jié)構(gòu)[2]。并且成功對NDM-1型MBLs抑制劑進行了活性篩選。經(jīng)過體外試驗驗證這些分子對靶標蛋白的抑制活性,最終確定了3個對NDM-1靶標蛋白具有較好活性的抑制劑。在此研究過程中，計算機虛擬篩選技術(shù)作為發(fā)現(xiàn)新的先導(dǎo)化合物、尋找開發(fā)新型藥物的強有力手段,無疑在NDM-1抑制劑的尋找中發(fā)揮了十分重要的作用。在計算機上模擬出最貼近現(xiàn)實的配體與受體的結(jié)合情況的環(huán)境,根據(jù)不同的對接方法和不同的打分函數(shù)軟件篩選出來的配體分子,對其進一步再做生物體外活性研究,提高了尋找NDM-1抑制劑的效率,大大縮小了人工進行配體活性篩選研究范圍。節(jié)約了大量的人力物力成本。

天津醫(yī)科大學(xué)李煜等人成功篩選出潛在的CDC25B抑制劑通過用基于分子對接的計算機輔助藥物設(shè)計的方法[14]。運用Hypogen方法研究CDC25B抑制劑。并運用cost分析、測試集預(yù)測和Fisher檢驗用來驗證該模型的可靠性。之后運用hypo-1-CDC25B對來自ZINC數(shù)據(jù)庫中的所有小分子進行篩選，得到符合藥用規(guī)則的26個化合物，通過對這26個化合物進行分子對接得到6個對接得分高的化合物。結(jié)果顯示：通過分子對接研究，精選發(fā)現(xiàn)6個化合物具有較好的親和力。這一結(jié)果將有助于發(fā)現(xiàn)治療癌癥的強有力的先導(dǎo)化合物以供隨后的實驗研究。

東北師范大學(xué)黃艷新教授基于計算機虛擬篩選的方法，提出一個新型的分層次的治療多種疾病包括癌癥的一種潛在的治療方法-HDACI計算機虛擬篩選流程[15]。創(chuàng)新性的得出了一個含有3部分的虛擬篩選手段，主要利用 SYBYL-X2.0、GOLD5.2和GROMAC 3大虛擬篩選軟件，同時還配合使用VMD和Pymol軟件，成功的篩選出組蛋白去乙?；敢种苿M蛋白去乙?；敢种苿┻M行了體外活性驗證。極大地提高了新型藥物篩選的進程。

3.2 國外基于分子對接的虛擬篩選技術(shù)研究近況

國外學(xué)者在對于計算機虛擬技術(shù)在藥物發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用方面也做了一些有益的探究工作。在研究治療慢粒白血?。–ML）過程中對其活性部位進行對接分析來比較ABL酪氨酸激酶受體與抑制劑作用。在研究工作中，實施了藥物-蛋白質(zhì)相互作用的虛擬篩選，從具有潛在抑制活性的藥物數(shù)據(jù)庫中選擇特定的抑制神經(jīng)退行性疾病的潛在成分，最后選擇最適合特定神經(jīng)退行性疾病的生物堿，并使用分子能量計算生物堿的效率。最終成功的啟動抗神經(jīng)退行性疾病的新藥的開發(fā)。該過程運用的虛擬篩選是一種從大數(shù)據(jù)集中識別出小分子的技術(shù)，這些小分子最有可能與目標蛋白結(jié)合[16]。通過對由12個不同的天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)集組成的ZINC天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫中化合物的收集，建立了天然化合物的數(shù)據(jù)庫，同時采用分子對接對ABL和SRC蛋白與配體的最佳構(gòu)象進行了分子動力學(xué)模擬[17]，通過分析藥物與受體對接得分和結(jié)合效率，詳細研究了天然篩選抑制劑與兩種蛋白的對接得分和結(jié)合親和力。檢測了最佳配體復(fù)合物的穩(wěn)定性并通過執(zhí)行10ns分子動力學(xué)模擬對所得化合物的ADMET性質(zhì)對其進行分析，以檢查其藥物性質(zhì)。從而提出篩選有效的化合物來抑制多種類似ABL和SRC這樣的受體蛋白來對抗CML疾病[18]。該過程對于研究治療CML和在神經(jīng)退行性疾病的新藥中發(fā)揮了極大的影響[19]。

基于分子對接技術(shù)的計算機虛擬篩選同樣在傳統(tǒng)中藥中發(fā)揮著極大地作用。在徐青青等人研究六味地黃丸復(fù)方中的α-葡萄糖苷酶抑制劑的篩選過程中采用基于分子對接的虛擬篩選可預(yù)測推斷出抑制α-葡萄糖苷酶活性的有效成分,為深入研究六味地黃復(fù)方治療II型糖尿病的機理研究提供了科學(xué)數(shù)據(jù)[20]。于雅楠、陳錫欣等人通過研究豆科喹喏里西啶類生物堿來抑制血管新生的活性成分使用基于分子對接技術(shù)的虛擬篩選來研究喹喏里西啶類生物堿發(fā)揮抗腫瘤的作用靶標[21]。

4 計算機虛擬篩選技術(shù)在藥物發(fā)現(xiàn)中的局限及解決的對策

通過多年的研究及使用,基于分子對接的計算機虛擬篩選技術(shù)作為一種實用化的工具，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。但該技術(shù)一直在努力達到其最初所承諾的那樣完備。（1）對于藥物的發(fā)現(xiàn)仍然是由經(jīng)驗篩選主導(dǎo)[22]。新化合物的作用靶點難于確定，收率較低，進一步限制了藥理學(xué)機制的研究。（2）基于分子對接的虛擬篩選方法在藥物發(fā)現(xiàn)的領(lǐng)域的應(yīng)用并不廣泛,許多受體的結(jié)構(gòu)還沒有被測定,同樣限制了虛擬篩選的應(yīng)用[23]。（3）計算機模擬得到的數(shù)據(jù)是否與真實狀態(tài)下的實驗數(shù)據(jù)一致，高的對接分數(shù)是否可以成功的進行分子動力學(xué)模擬[24]。（4）怎樣能夠更加真實地模擬出生物體系中受體蛋白分子的柔性、溶劑化效應(yīng)[25],如何提高對接程序的打分效率以減少假陽性等仍是今后虛擬篩選技術(shù)切實應(yīng)用到藥物發(fā)現(xiàn)中的關(guān)鍵問題?，F(xiàn)在已經(jīng)開發(fā)了許多軟件工具以便于虛擬篩選更好的利用。同時，取樣和評分功能的改進（配體-受體能量學(xué)的計算）對設(shè)計發(fā)現(xiàn)新的配體的試驗具有十分重要的作用。分子間相互作用的基本原理使該領(lǐng)域的研究有明確的前進方向。對于配體和受體的探索是改善構(gòu)象狀態(tài)以及使用更復(fù)雜的溶劑化模型的評分函數(shù)并且更好地平衡靜電和非極性項。對此，一個較好的策略是使用更高級別通常是更慢的方法來重新評估虛擬的初始命中篩選，使用篩選計算作為快速的第一過濾器。通過這些可以達到更高的命中率和更好的幾何預(yù)測，這是對于計算機虛擬篩選技術(shù)在藥物發(fā)現(xiàn)中得以應(yīng)用的的重要目標。

5 小結(jié)與展望

目前，基于分子對接的計算機虛擬篩選技術(shù)作為輔助新型藥物發(fā)現(xiàn)的一項重要方法，通過利用虛擬篩選技術(shù)尋找新型藥物的作用靶點，在揭示藥物與機體標靶的作用機制以及在新型藥品研發(fā)的過程中發(fā)揮著極大地作用。同時，基于計算虛擬藥物篩選平臺，通過對對接軟件的自動操控和計算結(jié)果的自動收集，有效減少了篩選及排查時間，大幅提高了篩選效率。在不久的將來，隨著更多對預(yù)測的評估，試驗方法將繼續(xù)改善，計算機虛擬篩選技術(shù)已經(jīng)足夠成熟，基于分子對接的計算機虛擬篩選技術(shù)的研究領(lǐng)域不斷擴大。越來越多的研究者可以直接的從中受益。