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药物设计常用方法分子对接方法一:概述分子对接是指两个或多个分子通过几何匹配和能量匹配相互识别的过程,在药物设计中有十分重要的意义。药物分子在产生药效的过程中,需要与靶酶相互结合,这就要求两个分子要充分接近并采取合适的取向以使二者在必要的部位相互契合,发生相互作用,继而通过适当的构象调整,得到一个稳定的复合物构象。通过分子对接确定复合物中两个分子正确的相对位置和取向,研究两个分子的构象特别是底物构象在形成复合物过程的变化是确定药物作用机制,设计新药的基础。分子对接计算把配体分子放在受体活性位点的位置,然后按照几何互补、能量互补以及化学环境互补的原则来评价药物和受体相互作用的好坏,并找出两个分子之间最佳的结合模式。由于分子对接考虑了受体结构的信息以及受体和药物分子之间的相互作用信息,因此从原理上讲,它比仅仅从配体结构出发的药物设计方法更加合理。同时,分子对接筛选的化合物库往往采用的是商用数据库,比如可用化合物数据库(ACD)、剑桥晶体结构数据库(CSD)、世界药物索引(WDL)、药用化合物数据库(CMC)以及可用化合物搜索数据库(ACDSC)等等,因此筛选出来的化合物都为已知化合物,而且相当大一部份可以通过购买得到,这为科研提供了很大的方便,近年来,随着计算机技术的发展、靶酶晶体结构的快速增长以及商用小分子数据库的不断更新,分子对接在药物设计中取得了巨大成功,已经成为基于结构药物分子设计中最为重要的方法。分子对接的最初思想源自于“锁和钥匙”的模型,即“一把钥匙开一把锁”。不过分子对接,也就是药物分子和靶酶分子间的识别要比“钥匙和锁”的模型要复杂的多,首先表现在药物分子和靶酶分子是柔性的,这样就要求在对接过程中要相互适应以达到最佳匹配;再者,分子对接不仅要满足空间形状的匹配,还要满足能量的匹配,底物分子与靶酶分子能否结合以及结合的强度最终是由形成此复合物过程的结合自由能的变化值决定。互补性和预组织是决定分子对接过程的两个重要原则,前者决定识别过程的选择性,而后者决定识别过程的键和能力。互补性包括空间结构的互补性和电学性质的互补性。受体和底物分子在识别之前将受体中容纳底物的环境组织的愈好,其溶剂化能力就越低,则它们的识别效果愈佳,形成的复合物越稳定,这就是分子识别的预组织原则。二:分子对接的种类1.刚体对接:指在对接过程中,研究体系的构象不发生变化。适合考察比较大的体系,如蛋白质和蛋白质间以及蛋白质和核酸之间的对接。2.半柔性对接:指在对接过程中,研究体系尤其是配体的构象允许在一定的范围内变化。适合处理大分子和小分子间的对接,对接过程中,小分子的构象一般是可以变化的,但大分子是刚性的。3.柔性对接:指在对接过程中,研究体系的构象基本上可以自由变化的。一般用于精确考虑分子间的识别情况。由于计算过程中体系的构象可以变化,所以计算耗费最大。三:分子对接中的重要问题分子对接的目的是找到底物分子和受体分子间的最佳结合位置,所以要面对的重要问题是如何找到最佳的结合位置和如何确定对接分子间的结合强度?如何找到最佳的结合位置牵涉到优化的问题。底物分子和受体分子都是可以自由转动和平动的,同时两个分子自身的构象也存在变化,因此它们之间可能的结合方式是非常复杂的,所以简单的系统搜索方法是不够的,要引入其他高效的优化方法,常用的有遗传算法、模拟退火以及禁忌搜索等。如何确定对接分子间的结合强度涉及到底物分子和受体分子间结合能力的预测,牵涉到结合自由能的计算。结合自由能包括以下几个方面的贡献:1受体分子和底物分子气态下分子对接过程的自由能变化,约为对接过程中的函变;2受体分子、底物分子以及复合物分子的溶剂化自由能;3对接过程中的熵变。在这几项中,气态下分子对接过程的函变可以通过分子力学的方法简单求算,但去溶剂化能准确而快速的求算还存在一定的问题,不过熵变的计算可能是最大的问题,因为它的计算需要耗费大量时间,而在实际的药物设计过程中,研究人员总是希望能快速筛选成千上万的分子。所以目前采用的是较为简单的自由能评价方法。四:几种有代表性的分子对接方法4.1DOCKDOCK是Kuntz研究小组发展的分子对接程序,可能是目前应用最为广泛的分子对接程序之一.它能自动地模拟配体分子在受体活性位点的作用情况,并把理论预测最佳的方式记录下来。而且该方法能够对配体的三维结构数据库进行自动搜索,因此被广泛应用于基于受体结构的数据库搜索的药物设计中,并取得了巨大的成功。用DOCK进行药物设计以及数据库的搜索基本上可以分为下面几个步骤:配体和受体相互作用位点的确定,评分系统的生成,DOCK计算及DOCK结果的处理与分析。活性位点的确定和表达是DOCK最重要的特点之一。活性位点特征的确定对于DOCK研究是非常重要的,因为配体分子和受体相互作用过程的模拟主要就是参考几何位点的几何特征进行的。在DOCK中,活性位点的确定通过sphgen程序来完成。DOCK软件包中sphgen程序生成受体表面所有的凹陷的负像,并对这些负像进行聚类分析。在DOCK程序中,表面点采用了Richards提出的模型。在这些表面点的基础上,采用sphgen程序生成了负像,它实际上由一些与分子表面点相切的圆球叠加而成。在生成负像的基础上,就可以进行配体分子和活性口袋之间的匹配。在这里,配体也采用一组球集来表示,和负像不同的是,配体所用的球集表示配体所占的空间区域。如果配体分子能和活性口袋形成比较好的匹配,那么配体的球集一定能和活性口袋中的负像形成好的叠合。配体分子和负像之间的匹配原则是基于配体和受体之间球集的内坐标的比较。按照匹配原则得到了配体和受体之间的匹配情况之后.就要通过合理的得分函数来选择最优的结果。DOCK提供了多种得分函数来评价配体和受体之间的结合情况,包括原子接触得分以及能量得分。DOCK进行分子对接时,配体分子可以是柔性的。对于柔性的分子,其键长和键角保持不变,但可旋转二面角是可以发生变化的。在DOCK中,柔性分子的构象变化通过下面的操作实现:首先是刚性片断的确定,然后是构象搜索。构象搜索采用两种方法:一种是锚优先搜索(anchor-firstsearch),第二种方法是同时搜索(simultaneoussearch).4.2AUTODOCKAUTODOCK是Scripps的Olson科研小组开发的分子对接软件包,最新的版本为3.05,AUTODOCK采用模拟退火和遗传算法来寻找受体和配体最佳的结合位置,用半经验的自由能计算方法来评价受体和配体之间的匹配情况。在AUTODOCK中,配体和受体之间结合能力采用能量匹配来评价。在1.0和2.0版本中,能量匹配得分采用简单的基于AMBER力场的非键相互作用能。非键相互作用来自于三部分的贡献:范得华相互作用,氢键相互作用,以及静电相互作用。在3.0版中,AUTODOCK提供了半经验的自由能计算方法来评价配体和受体之间的能量匹配在最早的AUTODOCK版本中,作者采用了模拟退火来优化配体和受体之间的结合。在3.0版本中,Morris等发展了一种改良的遗传算法,即拉马克遗传算法(LGA)。测试结果表明,LGA比传统的遗传算法比模拟退火具有更高的效率。在LGA方法中,作者把遗传算法和局部搜索(localsearch)结合在一起,遗传算法用于全局搜索,而局部搜索用于能量优化。在AUTODOCK中,局部搜索方法是自适应的,它可以根据当前的能量调节步长大小。LGA算法引入了拉马克的遗传理论,LGA最大的特点就是通过进化映射(developmentalmapping)把基因型转化为表现型而实现局部搜索和遗传算法的结合。基因型空间通过遗传算子突变和交叉来定义;而表现型则通过问题的解来定义,这里表示体系的能量得分。4.3FIexXFIexX是德国国家信息技术研究中心生物信息学算法和科学计算研究室的MatthiasRarey等发展的分子对接方法,现在己经作为SYBYL分子模拟软件包中的一个模块实现了商业化。FIexX中结合了多种药物设计的方法进行配体和受体之间的对接。在FIexX中,配体和受体之间结合情况的评价采用了类似Bbhm提出的基于半经验方程的自由能评价方法。在FlexX中,分子对接的流程主要分为下面的步骤:(1)核心结构确定对接的第一步为核心片断(basefragment)的选择。核心片断是指能对配体和受体之间相互作用起决定作用的基团,而且核心片断的构象要尽量少一些。核心基团的正确选择对分子对接的计算结果有非常重要的影响。因为如果核心基团和受体之间不存在明显优势的相互作用时,则很难正确预测正确的结合模式。随着核心基团的增加,则核心基团和受体之间的相互作用也会相应增强,那么结合模式准确预测的机会就会大大增加。因此在选择核心基团时,核心基团包含的基团要尽量多一些。而且核心基团的构象数要尽量少一些。当核心基团选定以后,就可以把配体分子划分为多个片断。(2)核心结构的放置当选择好了核心基团以后,就要把核心基团放置在活性位点的正确部位。在放置核心基团的时候,FlexX采用了一种形态聚类算法(poseclusteringalgorithm)算法),在这个算法中,一个核心基团可以看作为一个具有明确相互作用点的刚性物体,而受体分子的活性口袋也可以看作为一个具有明确相互作用点的刚性物体。把核心基团放置在活性口袋中的过程就相当于把配体中的二个相互作用点叠合在活性位点的三个相互作用点上(假设这三个点不共线)。在匹配中,两个三角形三个顶点所具有的相互作用特征应该是符合的,同时三角形对应边长的差别应该在一定的范围内。放置核心结构的第一步就是找出所有相匹配的这些三角形,而且对配体的位置进行坐标转化。当所有的转化完成以后,检查配体是否和受体产生了碰撞,去掉一些不合理的核心结构取向。对于得到这些核心结构的可能位置,通过核心结构空间的位置均方根位移(r.m.s.D)进行聚类分析。对应那些r.m.s.D值小于一定阀值的空间位置进行归并,仅仅保留那些相差较大的空间位置。最后,检查这些核心结构和受体之间的相互作用情况,对结构进行简单的修饰.(3)配体分子的生长当核心结构在活性口袋中的位置确定以后,配体分子的其它部分可以分为小的片断,依次“生长”在核心结构上。片断生长采用树形搜索(treesearch)的方法,算法和SYBYL中的系统搜索所采用的算法基本类似,在搜索的过程中要尽量删除那些无用的分支。搜索树的第一层是核心结构在活性口袋中的不同放置位置。在下一层中,片断要采用尽可能多的形式连接到核心结构上。然后,按照树形结构,片断依次连接。如果片断能和受体形成氢键或盐桥,则优先连接,因为相互作用形式越明确,片断的几何定位越容易。在对接过程中,一个完全无遗漏的树形结构在造作上是很困难的,因此对于树的每个节点,我们仅仅只考虑最佳的k种结果,这样会为下面的生长节约所要耗费的计算开支。k种最佳的结构采用上面介绍的得分函数来选择。增加新的基团以后,如果发现新的相互作用,或配体和受体之间存在重叠,则需要对配体的位置进行优化。FIexX采用点的加权叠合法(weightedsuperpositionofpoints)来进行优化。当配体生长结束以后,我们可以得到k个最佳的配体和受体的结合形式,从中用户可以选择需要的结果。FIexX的分子对接过程中,配体的生长以及柔性的考察和DOCK中采用的锚优先方法基本类似。FIexX己经实现了商业化,而且程序可以自动地对数据库中的多个分子进行分子对接的计算,然后给出最佳的结果。同时FIexX提供了友好的图形界面,易于操作,因此可能在药物设计中具有较好的应用前景。4.4AffinityAfinity是Accelrys(MSI)和杜邦联合开发的分子对接方法,也是最早实现商业化的分子对接方法。Afinity中提供了多种分子对接的策略,可以根据用户的需要提供多种方法的组合。在Afinity中,分子对接可以大致分为两个步骤:首先通过蒙特卡罗或模拟退火计算来确定配体分子在受体活性口袋中可能的结合位置:然后,在第一步的基础上,采用分子力学或分子动力学方法进行进一步细致的分子对接。和其它分子对接方法比较
本文标题:药物设计常用方法分子对接方法
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