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基于蛋白质结构的药物设计-案例分析

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发表于 2015-9-1 10:36:37 | 显示全部楼层 |阅读模式

计算机辅助药物设计(computer-aided drug design,CADD)的应用能够大大加快了药物发现的速度,主要表现在先导化合物(早期的功能性化合物发现)和候选药物发现时间的缩短和费用的降低。例如美国千年药物公司(Millennium Pharmaceuticals)模建了ACE-2 的三维结构,据此设计了ACE-2 抑制剂,仅用不到两年的时间,就发现了一个药物,进入I 期临床研究。

广义的CADD指计算机技术在药物研发过程中的所有应用,包含生物信息分析、数据处理等;而狭义的CADD仅指基于分子模拟(计算化学)的分子设计技术,又可分为基于受体结构的药物设计(receptor-based or structure-based drug design, SBDD)和基于配体的药物设计(ligand-based drug design, LBDD)。SBDD从受体的结构和性质出发寻找可以与其特异结合的配体分子,所以也称为直接药物设计,包括以分子对接为基础的虚拟筛选和活性位点分析为基础的从头药物设计(De Novo);LBDD根据已知活性的先导分子,构建结构-活性关系或药效基团模型,称为间接药物设计,包括定量构效关系(QSAR)、药效基团模型、受体映射、基于分子形状的叠合等具体的方法。

我们知道,药物进入人体后,主要通过调节蛋白质的功能起作用。蛋白质是有一定空间构象的大分子,是基因的功能单位。人体有3万多种蛋白质,目前保守估计有数千种蛋白质和疾病相关,可以作为药物作用的靶标。

下边以阿尔茨海默病(AD,老年痴呆症)为例,开展以分子对接为基础的虚拟筛选。

首先是前期调研。当前对于阿尔茨海默氏症(AD)的基本病因仍未获得完全的了解,但大量的数据证实它与β-淀粉样蛋白的生成和累积导致对神经细胞的毒性损害有关。β-淀粉样蛋白是通过几种酶的活性而形成,其中包括一种称作淀粉蛋白β位分解酶1(BACE1)的酶。大部分的阿尔茨海默氏症患者均有BACE1水平增高,转而导致生成了更多的β-淀粉样蛋白,β-淀粉样蛋白堆积可以造成脑损害。研究人员发现BACE1不只是帮助生成了β-淀粉样蛋白,它还调控了另一个细胞过程促成了记忆丧失。基因敲除研究显示:BACE1是生成β-淀粉样蛋白的关键酶。我们需要做的就是筛选一个BACE1的抑制剂出来。(其实这是一个挑战性很高的靶标)。

在药物研发方面,关于阿尔茨海默病,目前FDA批准6个药,但效果都是一般性对症治疗。现在临床试验阶段有100个左右新药,但没有一个比已经批准的效果好(没有成功的案例是迷人的,也说明我们失败的可能性很高)。

第二步通过蛋白质结构分析明确靶点。在PDB数据库下载BACE1蛋白的结构。使用Pymol软件进行分析。我们可以看到有个口袋可以装东西进去,譬如一个大小合适、电荷相配的化合物小分子,这样我们就明确了靶点(下图蓝白点显示位置)。

第三步就是分子对接准备。从ZINC数据库下载小分子库。我们先使用一个软件(例如:Open babel)生成一个三维的小分子数据库,以备开展筛选。目前有报道的小分子多达4千多万种。构建小分子库是个技术活,需要明确选哪些小分子建库,库的大小和计算机的运算能力相关。试想一下,如果一个小分子和蛋白质靶点的一次对接需要2秒钟,2千万种将需要470天。中药的小分子库包含有几万种小分子,我认为从中药中筛选小分子药物(也就是从中药中筛选西药)是个不错的选择。如果不想建库,可以使用网站www.vslead.com服务开展筛选。然后是蛋白质靶点的分子对接准备,这个可以考虑用AutoDockTools,划定一个包含有靶点在内的框架。

第四步是对接。本步骤主要由计算机完成,最常用的免费软件是AutoDock系列。筛选完成后会得到一份依据分子对接的打分结果。可以通过对打分结果排序选出结合最好(自由能降低最多)的前200个进行实验验证,也可以进入下一步。

第五步是人工视觉筛选。对上一步选出的前200个小分子,使用软件AutoDockTools或Pymol进行人工评估。这个地方需要考虑多个因素,包括蛋白质的功能、小分子和蛋白质相互作用的方式等,譬如以前不推荐选用可以和人的蛋白质产生共价键结合的小分子化合物,近期发现面对癌症其实疗效也不错(药物研发真的不能全听砖家的)。

第六步是实验验证。设计合理的实验方法,牢记双盲加对照,验证方法包括生理生化实验、细胞实验、动物实验。一般到这里如果能出阳性结果,就算完成了先导化合物的发现。现在有测试BACE1活性的试剂盒,做生理生化实验还是很容易的。

总体而言,全部过程大约是3-6个月。具体费用大概是10-20万,主要的费用是购买小分子化合物。精确的人工视觉筛选可以大大的降低研发费用。


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