第15讲-计算机辅助药物设计

生物信息学与药物设计03-06-2016生物信息学第十五讲1.生物信息学与药物设计概述DrugDesignProcess药物研发模式的改变传统药物研发模式新的药物研发模式根据资料筛选合理的药理模型化学合成或从天然产物中人工寻找靶点的识别靶点的证实先导化合物的发现先导化合物的优化临床评价投入市场时间长，花费大，药物作用机理不明确针对性强，效果好，周期短，研发投入低生物信息学与新药研制人类基因组计划、蛋白质组计划、结构基因组学的开展，为生物医药研究提供丰富的生物学信息。在这纷繁复杂的生物信息中寻找合适的药物作用靶标是生物信息学的重要目的之一。生物信息学通过主要在以下几个方面为药物设计提供帮助•确定与疾病相关的靶标；•验证靶标的有效性；•预测靶标生物大分子的三维结构；•确证药物的作用机制；•预测药物的毒性未来的药物研究过程将是基于生物信息学（bioinformatics)知识挖掘的过程。数据处理和关联分析发现药物作用对象确定靶标分子合理药物设计DrugdiscoveryofpostgenomicsFunctiongenomicsTargetdiscoveryTargetevaluationLeaddiscoveryClinicaltrailLeadoptimizationMarketRationaldrugdesign合理药物设计：Rationaldrugdesign依据生物化学、酶学、分子生物学、遗传学、信息学以及计算化学等学科的研究成果，针对这些基础中所揭示的包括酶、受体、离子通道以及核酸等潜在的药物设计靶点，并参考其他类源性配体或天然产物底物的化学结构特征设计出合理的药物分子，以发现选择性作用于某种靶点的新药。计算机辅助药物设计（Computer-AidedDrugDesign，CADD）计算机辅助药物设计将合理药物设计的思路与方法计算机化，为合理药物设计提供强有力的基本工具和手段离开计算机的辅助，合理药物设计是寸步难行的。CADD是近年来发展起来的研究与开发新药的一种崭新技术，以数学、药物化学、生物化学、分子生物学、分子药理学、结构化学、结构生物学、细胞生物学等学科为基础，以量子化学、分子力学和分子动力学等为理论依据，借助计算机数值计算和逻辑判断、数据库、图形学、人工智能等处理技术，进行合理的药物设计。CADD概念CADD的产生1964年，Hansch建立定量关系，计算机开始介入药物设计领域－计算功能，非真正意义上的辅助20世纪70年代，CADD产生－计算机科学的不断进步以及量子化学、分子力学、分子动力学与药学学科的渗透，使计算机科学中的数据库、图形学及人工智能广泛应用于药物分子和生物大分子的三维结构研究，为构象分析、二者作用模式认定、机理推测以及构效关系研究等提供了先进的手段和方法20世纪80年代末特别到了90年代，由于生物大分子结构测定技术和计算机技术的进步，CADD快速发展，日益成熟－CADD已经从基础理论的研究开始过渡到实际应用的阶段，各种CADD参与设计的药物已经相继上市或进入临床研究阶段国内－中国科学院上海药物研究所和生物物理研究所、中国科学技术大学计算机分子设计实验室CADD的作用大大加速了研制新药的速度，节省了新药开发工作的人力、物力和财力，因为它从理论的角度出发，可避免以前研究中一定程度的盲目性，能进行直观的设计，指导人们有目的地开发新药以美国StructureBioinformaticsInc.(SBI)提供的数据为例，平均每个新靶点需筛选10万个化合物，传统药物设计命中率在0.1～0.01％，而以计算机辅助进行药物设计，其命中率可提高到5％～20％，可以减少99.9％的费用应用CADD成功设计出新型药物的例子很多，eg：治疗青光眼的碳酸酶抑制剂多佐拉米（Dorzolamid）、HIV蛋白酶抑制剂类、抗艾滋病药物扎那米韦（Zanamivir）等，而进入临床研究阶段的药物更多。2.药物设计的基本概念2.1受体结合部位受体基团(receptophore)，受点或结合部位(bindingsite)——受体中含有的与配体发生分子间相互作用而结合的部位,有着十分复杂的作用和空间特征例:唾液酸苷酶-唾液酸作用模型图从二氢叶酸还原酶(dihydroflatereductase,DHFR)-甲氨蝶呤(Methotrexate,MTX)复合物2.2药物受体相互作用机制相互作用力契合空间形状契合诱导契合2.2.1配体-受体的相互作用力和空间形状的契合肾上腺素能激动α和β肾上腺素受体，而异丙肾上腺素仅能激动β-肾上腺素受体2.2.2配体-受体的诱导契合(induced-fit)诱导契合：Koshland认为结晶状态的酶受点形状与底物的形状不一定是互补的，在酶（蛋白质为柔性结构）和底物相互作用时，具有柔性或可塑性的酶活性中心受底物的诱导而发生构象的变化，产生互补性的契合，而且这种构象的诱导变化是可逆的。手-手套模型Vs钥锁模型(刚性结构)疏水键、静电引力、氢键和螯合键－－主要结合力静电斥力和立体位阻使药物和受体相互排斥蛋白质所固有的三维结构，决定这些力的结合方式和结合能力蛋白质分子中氨基酸残基维系着活性部位的特异性排列，尽管只有少数的氨基酸参与特异性结合，但是远离受点的基团在决定空间结构中也起一定的作用2.2.3药物-受体相互作用力的类型和性质药物-受体相互作用力范德华力(vanderWaalsforce,VDW)疏水键（hydrophobicbond）氢键（hydrogenbond）氢键（hydrogenbond）氢键（hydrogenbond）离子键（ionicbond,ion-ionbond）——静电作用（electrostaticinteraction)偶极-偶极相互作用（dipole-dipoleinteraction）——静电作用（electrostaticinteraction)诱导偶极作用（induceddipoleinteraction）——静电作用（electrostaticinteraction)离子-诱导偶极作用（ion-induceddipoleinteraction)偶极诱导偶极作用（dipole-induceddipoleinteraction)2.2.4立体因素对配体-受体结合的影2.3药物的化学结构与生物活性的关系（SAR）概念：构效关系（Structure–ActivityRelationship,SAR):药物的化学结构和生物活性之间的关系－－－药物设计学的基础目的：获得药物的生物活性与其结构间依赖关系的规律，以便能解析和认识药物的作用机理和作用方式，预测某一化合物的生物活性意义：可为有效地研究药物作用规律以及合理地设计新药提供理论依据和实际指导除了研究药效学外，还有药物代谢动力学的构效关系（SKR），药物毒性的构效关系，即结构－毒性关系（STR），这样区别出药物分子中决定药效的基团（药效基团）和影响药动学的结构部分（药动基团）以及毒性基团，以便在药物设计的同时，对药物的代谢性质及毒性加以考虑，为设计出高效、低毒、安全的新药物提供依据构动关系（structure-pharmacokineticsrelationships,SKR）构代关系（structure-metabolismrelationships,SMR）构毒关系（structure-toxicityrelationships,STR）药效基团、药动基团和毒性基团2.3.1药效基团（pharmacophore或biophore）亦称药效团，指一系列生物活性分子所共有的、对药物活性起决定作用的结构特征，如氢键供体和接纳体、正负电荷和疏水基团为典型的结构特征，常见的有杂原子、极性官能团、芳香环，如N、O、OH、COOH等HNHSO2NHR磺胺类抗菌药的药效基团为对氨基苯磺酰胺结构阿片类止痛药的骨架型药效基团5-羟色胺（5-hydroxytryptamine，5-HT）受体拮抗剂的药效基团2.3.2药动基团药物中参与体内药物的吸收、分布、代谢和排泄（ADME）过程的基团，本身不具有显著的生物活性，只决定药物的药动学性质，当它和药效团组合就很可能产生一个疗效优良的药物据统计，在临床上进行试验研究的化合物中，大约有1/3因为药动学性质不适宜而不能发展成为新药，在进入临床研究前作ADME评价，减少药物开发的风险药动基团通常是模拟自然界存在的物质，如氨基酸、磷酸基、糖基等生物代谢基本物质，使药物分子具有类似天然物质被转运的性质，改变药物在体内的转运，增强靶向性如氮芥与氨基酸、糖类、甾体、嘌呤、嘧啶或单克隆抗体等结合，靶向性增强、抗肿瘤活性增强、毒性降低HNNHONCH2CH2ClCH2CH2ClOO嘧啶氮芥氮芥2.3.3毒性基团(toxicophore)药效基团所产生的生物效应为毒性反应，毒性基团往往存在于癌细胞的化疗药物中，其毒性选择性越好，则越安全可能致癌基团：•环氧化合物和可以生成正碳的基团，如芳基、烯基、炔基、环丙基及含杂原子的类似物•N-氧化剂、N-羟胺、胺类及在体内能转化为胺的物质•烷基硫酸酯或磺酸酯•-内酯和醌类•可生成正碳或自由基的某些卤代烷，含卤芳烃及含卤硝基芳烃有助于我们在设计新分子时避免引入一些可能引起毒性、致癌、致突变的基团2.3.4药效构象(pharmacophoricconformation)药物分子与受体结合时所采取的实际构象≠最低能量构象乙酰胆碱acetylcholine2.3.5定量构效关系（Quantitativestructure–activityrelationshipmodels,QSAR）利用理论计算和统计分析工具来研究系列化合物结构（二维结构、三维结构和电子结构）与其生物效应（如药物的活性、毒性、药效学性质、药物代谢动力学参数和生物利用度等）之间的关系，结构特征以理化参数、分子拓扑参数、量子化学指数或结构碎片指数来表示，用数理统计的方法进行数据回归分析，并以数学模型表达和概括出量变规律生物效应的大小以产生标准生物效应时药物的摩尔剂量或摩尔浓度的负对数[log(1/C)]来表示标准生物效应多采用剂量－效应曲线的敏感部位，如IC50（halfmaximalinhibitoryconcentration(IC50)）LD50（lethaldose,50%）ED50（50%effectivedose）2.3.6二维定量构效关系（2D-QSAR）20世纪60年代，Hansch-Fujita发现活性与疏水参数、电性参数和立体参数相关，提出Hansch方程:log(1/C)=-k1π2+k2π+k3+k4ES+kS注：C为化合物产生指定生物效应物质量的浓度；π、、ES分别表示疏水性参数、电性参数和立体参数；k代表各项因素贡献大小的系数二氢吡啶类钙通道阻断剂（DHPs）与受体的结合活性如下：Log(1/C)=7.566+2.238B1o,m-0.479Lm-1.288B1p+1.948mO，m取代基的最小宽度参数B1增大可使活性增强，但间位取代基的长度参数L增大则使生物活性减弱P取代基的长度或最小宽度增加均使生物活性减弱m可有吸电子基团，但是m的取代基不宜过大，而对位则不应有取代基另有研究表明，o取代基疏水性大、p位疏水性小对生物活性有利，故推测钙通道阻断剂与受体结合的模型如下：NX(o,m,p)CO2CH3CH3H3CH3CO2C2.3.7三维构效关系方法（3D-QSAR）20世纪80年代中期由Cramer提出，以配体和受体的三维结构为基础，根据分子的内能变化和分子间相互作用能的变化来定量地分析三维结构与生物活性间的关系。3D药效基团模型三维结构已知的受体，可以分析受体接合部位的作用方式和空间特征，建立起药物的三维药效基团，并根据结构和空间互补的原则，能推断配体的结构和形状；或根据已知复合物的三维结构直接分析药效基团三维结构未知的受体，可以利用分子模型技术，根据一系列活性分子的结构信息，进