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JMC|勃林格殷格翰採用計算結合基於片段的藥物篩選發現靶向FKBP51極小片段

2022-06-10由 中大唯信 發表于 畜牧業

怎樣比較羰基活性排序

引言

高通量篩選(HTS)與基於片段的篩選(FBS)已經成為一種成熟的藥物發現方法,與典型的HTS庫相比,FBS對類藥物分子化學空間的取樣效率有很大提高,但藥物發現過程仍像大海撈針一樣。生物物理方法,往往不夠靈敏,無法檢測到有機小分子與蛋白質表面非常弱結合。而X射線晶體學能夠檢測高達毫摩級親和力範圍的特異性結合,並提供可直接用於基於結構的藥物設計(SBDD)的結構資訊。另外,X射線晶體學篩選方法和基於配體競爭飽和位點識別(SILCS)的計算方法這兩個使用化學探針的概念具有很強的互補性。因此,本文開發了一種VSFs的結晶學和SILCS計算片段混合篩選方法用於快速發現HITS以及潛在的結合位點,並提供可用於SBDD的結構資訊。

JMC|勃林格殷格翰採用計算結合基於片段的藥物篩選發現靶向FKBP51極小片段

先睹為快

單位與作者

德國勃林格殷格翰製藥公司Daniel Rangel Rojas、Dennis Fiegen等

研究靶點

對肽脯氨醯順/反式異構酶(PPIase)FKBP51的FK1結構域(PDB ID:4JFM)

資料庫

自構建小型的極小片段資料庫(15個)

計算方法

配體競爭飽和位點識別(SILCS)

分子動力學模擬

計算軟體

GROMACS 4。5、AMBER99SB*-ILDN

計算流程

作者利用基於配體競爭飽和位點識別(SILCS)的計算方法和X射線結晶學的實驗方法對肽脯氨醯順/反式異構酶FKBP51的FK1結構域的配體進行了篩選,從15個極小片段中最終確定了3個結合位點,得到了6個X射線共晶結構,命中率為40%。透過比較兩種方法識別的相互作用位點表明,實驗篩選與計算篩選結果在互作模式上具有良好的一致性。隨後用HSQC NMR求出了低親和力結合的結合常數,顯示這些片段具有毫摩爾級親和力。作者提出了一種基於SILCS派生的藥效團模型與X射線結晶學相互結合的混合篩選方法,該方法能夠快速識別命中和識別配體,並提供可用於使用基於結構的設計方法識別的結構資訊。

極小片段資料庫(VSF)的構建

一個典型的HTS資料庫包含一百萬個類藥物分子,而一個典型的FBS資料庫(HAC<=17)包含一萬個分子。本研究中所採用的資料庫被限制為重原子數(HAC)小於等於11。為了比較實驗和計算篩選方法,作者構建了一個小型的VSFs資料庫,該資料庫滿足以下幾個要求:

資料庫中的分子具備化學多樣化,幷包含一組具有代表性的官能團、氫鍵供體和受體;

VSFs必須滿足因其較低親和力而產生的苛刻物理化學性質。所選擇的VSFs應表現出良好的溶解性,從而允許在高濃度下工作;

資料庫的大小不僅在學術和工業環境中建立起來既便宜又快速,而且執行虛擬篩選步驟迅速並可快速提供結果。

JMC|勃林格殷格翰採用計算結合基於片段的藥物篩選發現靶向FKBP51極小片段

圖1。 極小片段庫的二維結構

圖片來源JMC

基於X射線晶體學的VSF篩選

作者透過實驗篩選了構建的VSFs資料庫,得到了15個不同型別的片段分子,它們與FKBP51的FK1結構域結合。以X射線晶體學方法確定了五個殘基:Asp68,Gln85,Ile87,Trp90和Tyr113,它們要麼直接參與,要麼以水介導的方式參與和配體相互作用。其中片段4與Asp68和Ile87相互作用。芳香族氮與Asp68發生水介導的氫鍵相互作用。片段5和6與Gln85和Ile87相互作用,兩個片段的羰基都與Ile87的主鏈氨基結合。除了這些定向極性相互作用外,還有許多疏水相互作用。總得來說,由VSFs庫命中的片段分子具有極性和疏水相互作用總體均勻分佈的特點。該結果表明,較少的VSFs庫可以有效地取樣化學空間,同時識別關鍵的相互作用。

SILCS分子動力學模擬

為分析計算結果與實驗結果是否具有一致性,作者進行了SILCS分子動力學模擬。並建立了每個片段官能團的3D機率圖(FragMap)以視覺化顯著的相互作用模式。FragMap主要是在具有相同5個殘基(Asp68、Gln85、Ile87、Trp90和Tyr113)的活性位點上直接獲得或透過參與相互作用的水分子獲得的。其中具有氫鍵供體和受體特徵的片段證實了與Ile87的相互作用,多個片段的FragMaps證實了與Gln85的水介導的相互作用。該結果表明了實驗和計算方法的結果是一致的,並確定了相同的互作位點。另外,作者透過15N HSQC NMR進行了命中VSF與蛋白結合的親和力測定,這些命中VSF的親和力在1。3到4。4 mM之間。

總結

基於SILCS的FBS提供了在選擇化合物、類似物或片段時可以考慮的潛在相互作用。正如本文研究結果顯示的那樣,相比於X射線晶體法,SILCS提供了更為詳盡的相互作用的資訊。因此,作者認為,首先進行計算篩查,然後再進行實驗篩選是一種更加有效的篩選方法。基於此,作者提出了一種新的混合篩選模式,該模式可簡化篩選流程,並節省資源和時間。即首先利用SILCS方法進行虛擬篩選,隨後基於FragMap生成藥效團模型,該模型可有效的提高命中率並縮小資料庫,最後,使用NMR進一步分析X射線命中的配體,透過Kd測定結果對識別的配體進行排序。總之,本文所提出的VSFs的結晶學和計算片段混合篩選方法可用於快速鑑定HITS以及潛在的結合位點,並提供可用於SBDD的結構資訊。

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圖2。 識別的命中片段

圖片來源JMC

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圖3。 命中的極小片段生成的FragMap

圖片來源JMC

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圖4。混合篩選的工作流程

圖片來源JMC

參考文獻

Draxler S W, Bauer M, Eickmeier C, et al。 A hybrid screening approach for very small fragments-X-ray and Computational Screening on FKBP51[J]。 Journal of Medicinal Chemistry, 2020。 DOI: 10。1021/acs。jmedchem。0c00120

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