您好,欢迎访问三七文档
当前位置:首页 > 医学/心理学 > 药学 > 二型糖尿病治疗药物预测对比
2型糖尿病治疗药物预测对比摘要:钠-葡萄糖协同转运蛋白2(SGLT-2)抑制剂是一类全新作用机制的降糖药物,通过抑制葡萄糖在肾脏的重吸收来增加尿糖的排泄,从而达到治疗2型糖尿病的目的。此外还可以改善患者的β细胞功能,减轻2型糖尿病患者的体重、降低血压的作用,这对治疗2型糖尿病患者的并发症非常有益。为了对比SGLT-2抑制剂和磺酰脲类药物、格列奈类药物的作用机理和毒副作用,本文从三类药物中各自选择一种药物通过SuperPred,SwissTarge-tPredic-tion和ProTox服务器进行预测,并与实验进行对比分析。关键词:钠-葡萄糖协同转运蛋白2;药物预测;2型糖尿病0.简介糖尿病是一种因胰岛素分泌缺陷和胰岛素抵抗所导致的以高血糖为特征的代谢紊乱性疾病,也是一种临床上十分常见的进展性疾病。糖尿病分为1型糖尿病和2型糖尿病,但以2型糖尿病占绝大多数,是临床治疗的重点[1,2]。目前临床上传统的降糖药物常用的有胰岛素[3]、磺酰脲类[4,5]、格列奈类药物[6,7]。磺酰脲类药物是应用最早、品种最多、临床应用也最广泛的口服降糖药;格列奈类药物则是一种类似磺酰脲药物的新药。两者都是对胰岛β细胞作用,与其表面磺酰脲受体结合,刺激β细胞分泌胰岛素。此外,磺酰脲类药物可以促进肝糖原合成,减少肝糖产生。虽然现在市场上使用非常广泛,但是仍然具有很大的局限性,如低血糖反应、消化道不适、血细胞减少、皮肤过敏等副作用。而钠-葡萄糖协同转运蛋白2(SGLT-2)抑制剂则成为研究2型糖尿病治疗药物的最新方向[8]。钠-葡萄糖协同转运蛋白(SGLTs)主要集中在人体肠道和肾脏,其中存在多种亚型,但主要以SGLT-1和SGLT-2最为重要,其中SGLT-1在肾脏分布较少,而SGLT-2则主要分布在肾脏的近曲小管,正常人体中有99%的血糖在肾脏被过滤,又在近曲小管处被重吸收回血浆,只有不到1%的血糖通过尿液排出体外,该过程主要由SGLT-2来主导完成,选择性抑制SGLT-2的活性可以阻止葡萄糖在肾脏被重吸收,从而增加葡萄糖的排泄,降低血糖浓度[9]。由于SGLT-2位于肾小管,选择性地抑制SGLT-2不会对其他细胞功能产生影响,从而降低了SGLT-2抑制剂的不良反应。此外,SGLT-2抑制剂能增加糖尿病患者尿糖的排出以降低患者血糖、降低患者体质量[10],同时伴随着高血压的改善[11],部分SGLT-2抑制剂能够改善胰岛B细胞的分泌功能[12]。为了探究磺酰脲类、格列奈类药物和钠-葡萄糖协同转运蛋白2作用机理的不同,比较药物之间副作用与毒性的大小,证实其附带药效的作用原理,本文分别从以上三类药物中各选取一种代表性药物,通过SwissTargetPrediction,SuperPred,Protox,DDI-CPI四种服务器分别进行预测。磺酰脲类药物选甲苯磺丁脲,格列奈类药物选那格列奈,SGLT-2抑制剂药物选择Dapagliflozin[13,14],化学简式和SMILES如图1所示,其中甲苯磺丁脲和那格列奈已在市场上作为治疗糖尿病的药物销售。(1)(2)(3)图1.磺酰脲类、格列奈类药物和钠-葡萄糖协同转运蛋白2三类药物中代表性药物:(1)甲苯磺丁脲:CCCCNC(=O)NS(=O)(=O)C1=CC=C(C)C=C1(SMILES式);(2)那格列奈:CC(C)[C@H]1CC[C@@H](CC1)C(=O)N[C@H](CC1=CC=CC=C1)C(O)=O(SMILES式);(3)Dapagliflozin:CCOC1=CC=C(CC2=CC(=CC=C2Cl)[C@@H]2O[C@H](CO)[C@@H](O)[C@H](O)[C@H]2O)C=C1(SMILES式)。1.SuperPred服务器:SuperPred服务器[15]基于相似性原则结合了药物的化学相似性和分子靶向。自从该服务器以第一次发布,已知药物-靶点相互作用从7000增加到665000,这不仅仅保证了更好的定量预测,同时也可以测量出预测的准确性。除了所有药物类别中的定量绑定数据和统计相似性分布的评估增加,新的方法也用于提升靶向预测的能力。3D相似性和发生片段以及理化性能的一致性也考虑在内。此外,预测中的不同指纹的影响被检测。预测精度提高到75.1%。对于拥有足够结构相似性的待预测药物,服务器可以预测药物指示区域来找到已知的靶点。(1)提交页面:图2是SuperPred服务器初始页面,在下侧画图区域生成待预测药物的SMILES格式文件,也可直接将SMILES化学式填充到相应位置,点击starttarget-Prediction按钮即可上传进行预测。(2)结果页面:图3是SuperPred服务器分析页面,分为三大部分:(1)输入分子的基本信息;(2)已知的该药物配体靶点;(3)预测的该药物的配体靶点。后两部分均可通过下拉菜单切换查看靶物质的详细信息,右侧显示其空间结构。图2.SuperPred服务器提交页面。(1)(2)(3)图3.SuperPred服务器分析页面(3)结果分析:甲苯磺丁脲:根据预测显示,甲苯磺丁脲已知靶点中最主要的两个分别是ATP敏感的钾内向整流钾通道和磺脲类药物受体,这与甲苯磺丁脲的药理及作用机制完全吻合:胰岛β细胞膜含有磺酰脲受体及与之相偶联的ATP敏感的钾通道,及电压依赖性的钙通道,当磺脲类药物与其受体结合后,可阻滞钾外流,致使细胞膜去极化,增强电压依赖性钙通道开放,胞外钙内流,触发胞吐作用和胰岛素的释放[16]。此外,还和细胞色素P450中多种靶点分子可以结合,虽然该发现与甲苯磺丁脲主要药理无直接关联,但是已有研究表明细胞色素P450的代谢产物EETs和HETE与糖尿病治疗有一定关系[17]。EETs可通过增加细胞内钙离子浓度促进β细胞分泌胰岛素,改善胰岛素抵抗,促进葡萄糖的吸收[18];20-HETE可通过CaMK/Ras-GTPase介导糖尿病血管功能紊乱,通过ROS机制参与糖尿病肾病的发生[19]。然而此类研究仅限于动物模型,具有一定的局限性。在预测靶点中,可能发生相互作用的主要是果糖1,6-二磷酸酯酶和碳酸酐酶。果糖1,6-二磷酸酯酶是内源性葡萄糖产生过程中的限速酶,该酶在胰岛素缺乏和胰岛素抵抗的动物模型中体现出控制血糖的重要性,近年来基于果糖1,6-二磷酸酯酶的结构设计出了许多小分子抑制剂[20]。而醋甲唑胺(碳酸酐酶抑制剂)也在2014年被认为具有治疗2型糖尿病及其相关疾病的新价值[21]。那格列奈:与甲苯磺丁脲相比较而言,结果显示该药物的已知作用靶点更为丰富,多达90种,但是其中并无ATP敏感的钾内向整流钾通道和磺脲类药物受体,虽然该药药理与甲苯磺丁脲类似,但可能是通过控制细胞外调节激酶、p糖蛋白等物质间接控制钾离子通道。此外,该药物与糖皮质激素受体可能能够促进糖皮质激素分泌,从而促进肝糖原、肌糖原的合成,促进胰岛素的分泌[22]。而细胞色素P450的作用靶点则与甲苯磺丁脲药物类似。在预测靶点中,那格列奈仅有一个靶点物质为脑啡肽酶,其可以促使胰高血糖素失活,使血糖浓度不会升高。但是现在并无研究表明该靶点能够治疗糖尿病。那格列奈的多个作用途径可能是其见效快、持续时间短的作用机制[6,7]。而那格列奈的丰富靶点也对其产生副作用提供了可能。Dapagliflozin:该药物的预测结果则相对简单,虽然已知靶点中也含有细胞色素P450,但是主要的作用靶点还是钠-葡萄糖协同转运蛋白2。这与Dapagliflozin药效及药理机制完全吻合:SGLT-2主要分布在肾脏的近曲小管,选择性抑制SGLT-2的活性可以阻止葡萄糖在肾脏被重吸收,从而增加葡萄糖的排泄,降低血糖浓度。但是根据预测结果,该药物对SGLT-1也有十分明显的抑制作用,而SGLT-1主要主导小肠部位的葡萄糖运输,所以如果该抑制剂能够在小肠上段完全吸收,则能对小肠吸收葡萄糖的影响降低。该药物与传统治疗糖尿病的药物机制有根本不同:上述甲苯磺丁脲药物和那格列奈均为促进胰岛素的分泌而减少血糖,但Dapagliflozin则是通过减少尿液中葡萄糖的重吸收促进葡萄糖排泄而减少血糖的。因此,可以适用于胰岛细胞功能不全患者[23],但是肾脏功能缺失患者无法使用[24]。在预测靶点中,并无新的靶点出现,因此该药物作用点较为单一,副作用发生的可能性较小,更易控制药效。2.SwissTargetPrediction服务器:SwissTargetPrediction[25]是一个能精确预测生物活性分子靶点的服务器,这是根据已知配体的2D和3D相似性联合检测而进行的预测。预测能在五种不同的生物中进行。对于2D相似性,该服务器使用FP2指纹来描述分子,分子间的相似性用谷本系数(Tanimoto)表示。对于3D的相似性,首先生成每个分子通过ChemAxonmolconvert工具生成20种不同构象,每个构象有18维特征向量,计算曼哈顿距离和logistic回归模型进行评分。(1)提交页面:下图是SwissTargetPrediction服务器初始页面,可以选择需要预测的生物并在右侧画图区域生成待预测药物的SMILES格式文件,也可直接将SMILES化学式填充到相应位置,点击submit即可上传进行预测。图4.SuperPred服务器提交页面。(2)结果页面:结果页面列出了预测分子与靶点的名字(人类蛋白质),链接指向UniProt数据库数据。如图4所示,靶点是根据相对得分进行排列的。绿色线表示一个蛋白是一个真正的目标,其得分的概率估计。第六列(#SIMcmpds三维/二维)对预测目标或其同系物显示相似性与配位体的数目,分别为基于二维或三维相似度查询分子,通过点击数字可以跳转到这些配体详细信息页。最后一列显示则为这些蛋白靶点的类别,如酶、受体,转运体等。在页面右上方的饼图显示不同的目标类的预测靶点所占比例。图5.SwissTargetPrediction服务器分析页面。(3)结果分析:甲苯磺丁脲:根据预测显示,甲苯磺丁脲的靶点中并不包含ATP敏感的钾内向整流钾通道和磺脲类药物受体,这可能与该预测服务器中的靶点蛋白库有关,这样无法直接阐释甲苯磺丁脲的药理及作用机制。而SuperPred服务器中预测得到的细胞色素P450中多种靶点分子也没有显示在该结果中。但是,果糖1,6-二磷酸酯酶和碳酸酐酶却是该服务器预测的主要靶点蛋白,与该药物发生相互作用的可能性最大。这与SuperPred服务器中预测得到的结果完全吻合。那格列奈:该药物相互作用在SwissTargetPrediction服务器中预测结果较为简单,主要为溶质运载蛋白家族22和磷脂酶A2两类,但是这两类靶点蛋白与糖尿病治疗直接相关的研究根本没有。而溶质运载蛋白家族22主要是有机阳离子转运蛋白质类,这可能会引起胰岛细胞上钾离子或钙离子浓度变化,由此刺激胰岛细胞分泌胰岛素用以降低血糖浓度。Dapagliflozin:根据预测结果显示,相互作用可能性最大的靶点蛋白是钠-葡萄糖协同转运蛋白、低亲和力钠-葡萄糖协同转运蛋白,钠-肌醇协同转运蛋白。这与Dapagliflozin药效及药理机制以及SuperPred服务器预测结果完全吻合。其中,钠-葡萄糖协同转运蛋白2属于低亲和力钠-葡萄糖协同转运蛋白。此外,还有P-选择素、E-选择素、前列腺素合成酶以及腺苷受体均有可能与该药物发生相互作用。已有研究表明糖尿病患者P-选择素较正常组有升高,因此P-选择素水平增高在糖尿病发生发展中起一定作用,胰岛素抵抗越严重,P-选择素代谢紊乱越明显,而P-选择素则加重了胰岛素抵抗[26,27]。E-选择素与P-选择素类似,与胰岛素抵抗呈现正相关[28]。而Dapagliflozin药物可能和P-选择素、E-选择素相互作用,抑制了P-选择素和E-选择素对胰岛细胞的影像,减轻了胰岛素抵抗的现象。而前列腺素可以使平滑肌兴奋,血压降低[29]。上述现象均与SGLT-2抑制剂具有的改善胰岛β细胞功能,缓解胰岛素抵抗,降低血压的附带疗效完全吻合。3.Protox:动物试验是目前确定药物和化妆品毒性作用
本文标题:二型糖尿病治疗药物预测对比
链接地址:https://www.777doc.com/doc-2736452 .html