【Discovery Studio应用实例】重理工林治华教授：基于药效团的虚拟筛选、对接和分子动力学模拟鉴定抑制剂

摘要：

亲环蛋白D(CypD)是一种线粒体基质肽基脯氨酸酶，已被确定为治疗急性胰腺炎的靶点。然而，只有少数化合物被报道为CypD抑制剂。为了发现新的CypD抑制剂，通过3D-QSAR药效团模型和分子序列对接，筛选了一个包含206724个化合物的ZINC数据库。在对对接结果进行深入分析后，选择ZINC161011368、ZINC664707610和ZINC665010466进行分子动力学模拟和结合自由能计算。在此基础上，ZINC161011368被认为具有作为一种新型CypD抑制剂的应用潜力。本研究为筛选高活性CypD抑制剂治疗急性胰腺炎提供了依据。

 

引言：

亲环蛋白是肽基脯氨酸顺式/反式异构酶(PPIase)，它催化脯氨酸之前肽键的C-N键180度旋转。

 

本文采用3D-QSAR药效团、对接、分子动力学(MD)模拟等多种方法，从大量化合物中鉴定CypD的潜在内抑制剂。虚拟筛选过程如图2所示。首先，利用验证的药效团模型筛选锌数据库。其次，对药效团模型得到的1399个hit进行分子对接过滤。第三，对通过分子对接识别的三个候选日期分子进行了动力学模拟和自由能计算。最后，得到的结果表明ZINC161011368是潜在的CypD抑制剂。综上所述，本文提出了CypD抑制剂的虚拟筛选策略，这可能有助于开发新的和潜在的CypD抑制剂。

方法细节：

1.3D-QSAR药效团验证

药效团模型通过诱饵实验进行验证。诱饵集包括14个活性分子和1150个假定的非活性分子，用于测试药效团区分活性分子和非活性分子的能力[7]。从DurgBank数据库中获得[13]，这1150个假定的无活性分子的药理作用未知，或者它们对CypD以外的不同蛋白质具有活性，其DurgBank ID如表S2(支持信息)所示。并用富集因子(EF)和命中优度评分(GH)对药效团模型进行评价。

 

2.分子动力学模拟和结合自由能计算

为了研究CypD与候选分子(ZINC161011368, ZINC664707610和ZINC6 6501046 6)相互作用的稳定性，使用AMBER16包进行了分子动力学(MD)模拟。为清晰起见，将ZINC161011368、ZINC664707610、ZINC665010466分别记为候选品A、B、C。CypD与化合物2、候选化合物A、B和C的对接配合物作为MD模拟的初始结构。ff99SB力场作用于蛋白。配体的力场参数由一般琥珀力场(general Amber force field, GAFF)定义。采用AM1-BCC方法在HF/6-31G*水平上计算静电势，描述了配体原子的部分原子电荷。每个配合物采用12˚a3正交方盒构建，用TIP3P水分子浸泡，并用7个Na+离子中和所有体系。

 

讨论与结果：

相应的药效团实验值和药效团活性值的散点图如图3a所示。

 

药效团01的三维空间排列如图4a所示，模型中以训练集活性最高的化合物2(A12，表S1)作为参考。化合物2匹配药效团01的4个药效团特征(图4b)，而活性最低的化合物A30(表S1)仅匹配2个药效团特征(图4c)。

 

通过SYBYL-X2.0的Surflex模块将基于药物团筛选的hit插入到CypD的S1 ánd S2口袋中。为了验证对接方案，从x射线结构中提取的化合物2被重新对接到CypD的活性口袋中。我们对化合物2的重对接和共晶结构位姿进行了比对(图5)，结果表明，这两个位姿的RMSD(均方根偏差)值为0.39˚A。

 

化合物2、候选化合物A、B和C与CypD之间的关键相互作用如图6所示。

 

MD模拟验证了CypD与配体相互作用的对接结果和稳定性，为虚拟筛选提供了必要条件。CypD与化合物2、候选日期A、B、C的配合物分别提交MD模拟，以化合物2与CypD的配合物为参考。四个系统的MD模拟时间均为150ns。以RMSD作为判断弹道模拟是否达到平衡状态的标准。图7显示了四种体系中CypD主链原子的均方根偏差。

 

为了评估三个体系氨基酸的整体波动，我们计算了它们的RMSF(均方根波动)的蛋白质主链原子(图8)。四种体系均有相似的RMSF波动，在弹性区域均有较高的RMSF波动。候选体系B在所有氨基酸上的波动都比其他三个体系大。候选化合物A在一些柔性区域的波动比CypD-化合物2要小，例如CypD的122-125残基，在三个体系中具有最高的灵活性。先前的研究表明，Arg125的柔韧性在稳定蛋白中起着至关重要的作用。上述结果表明，候选物A稳定了CypD的柔性区。

 

十大氨基酸决定△Gbind(CypD-A)的结果如图9所示。

总结：

在这项研究中，虚拟筛选工作流程导致潜在的CypD抑制剂的发现。首先，我们构建了包含4个药效团特征的3D-QSAR药效团模型，并利用该模型对ZINC数据库进行初步筛选。通过分子对接对命中的分子进行二次筛选，筛选出3个候选分子。ZINC161011368、ZINC664707610和ZINC6 65010466与CypD配合物在150 ns内进行了分子动力学模拟，结果表明ZINC161011368与CypD的结合亲和力高于参比分子。最后，结合自由能计算表明ZINC161011368具有成为新型CypD抑制剂的潜力。综上所述，我们通过虚拟筛选提供了一种有效的CypD抑制剂开发策略，希望有助于丰富CypD抑制剂。

 

文章详情：https://doi.org/10.1016/j.molstruc.2021.131355

 

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