人顶体酶活性腔性质及与抑制剂的结合模式

顶体酶是目前抗生育药物的一个潜在靶点. 在前期同源模建人顶体酶三维结构复合物的基础上, 采用多重拷贝同时搜寻(MCSS)等方法对人顶体酶活性腔进行分析. 结果显示, 活性腔的P1,P2和G 3个区域均具有较大极性, 且P1对抑制剂结合尤为重要. 另外, G和P1边缘及P2底部还具有一定疏水性, 且其中的部分重要残基还能与配体形成氢键作用和静电作用. MCSS计算结果确定的关键配体结合位点与人顶体酶复合物结构和定点突变实验结果相吻合. 在此基础上用分子对接方法将6个人顶体酶代表性抑制剂对接入活性腔, 阐明其结合模式, 确定与配体结合相关的关键残基.     

Bcl-2蛋白抑制剂结合腔的性质分析

采用多重拷贝同时搜寻(MCSS)等方法对Bcl-2蛋白抑制剂结合腔进行分析. 结果显示, 结合腔可分成P1, L1, P2, P3和P4等5个区域, 其底部呈疏水性, 而P3部位不适合芳香性大基团的结合. 结合腔侧面和边缘处分布有可与配体形成除疏水以外作用的多个重要残基. MCSS计算得到的各种性质官能团在结合腔内的能量优势位置和取向能与已知结合模式的高活性抑制剂的重要基团位置吻合得较好.     

β微管蛋白中紫杉醇(Taxol)结合腔的性质分析

采用多拷贝同时搜寻法(MCSS), 并结合现有微管抑制剂的SAR及3D-QSAR对β微管蛋白中Taxol(紫杉醇)结合腔的性质进行了分析. 结构研究结果表明, Taxol结合腔以疏水性质为主, 并指出官能团分布的具体位置: 在Phe270上方(Leu361-Pro272-Leu273-Leu228之间)的弧形区域、Asp26羧基下方及其与Glu22羧基之间、M-loop的中部, 以及Asp224内侧且靠近Arg276的胍基的位置. 而Asp224的内侧又是新提出的结合位点. 研究结果符合现有微管抑制剂的SAR, 为现有抗肿瘤药物的结构改造以及小分子微管抑制剂设计提供了理论依据.     

HIV-1整合酶与抑制剂LCA的结合模式及抗药性研究

Ⅰ型人体免疫缺陷病毒(HIV-1)整合酶(integrase, IN)是病毒生命周期中一个重要的酶, 也是研究抗HIV新药的一个重要靶点. 运用多构象分子对接和分子动力学(molecular dynamics, MD)模拟, 研究了野生型整合酶核心区及G140S点突变的突变态整合酶核心区与抑制剂L-菊苣酸(L-chicoric acid, LCA)的结合模式, 并基于该结合模式探讨了G140S突变态整合酶对抑制剂LCA的抗药性. 结果表明: LCA结合到G140S突变态整合酶核心区中的位置与结合到野生型整合酶核心区的位置不同, 结合位置的差异导致LCA抑制作用的部分丧失; IN功能Loop区的柔性以及Mg²⁺离子与三个关键残基D64, D116和E152之间的相互作用有助于IN发挥生物学功能; G140S突变态整合酶核心区中的E152与LCA的排斥作用、K159与LCA结合能力的变弱以及Y143指向IN的口袋区是产生抗药性的重要原因. 这些模拟结果与实验结果吻合, 可为基于IN的抗HIV药物分子设计提供一些有用信息.     

白色念珠菌N-肉豆蔻酰基转移酶中药物结合位点的MCSS分析

采用多拷贝同时搜寻方法(MCSS)分析得到了CaNMT活性位点的疏水区域、氢键结合位点和负电性区域. MCSS计算结果显示, CaNMT活性位点有两个疏水性比较强的区域: 一个由Tyr107, Tyr109, Val108, Phe117, Phe123, Ala127, Phe176和Leu337等残基组成; 另一个由Phe115, Phe240和Phe339组成. CaNMT活性位点发现有两个氢键作用区域, 其中Tyr119, His227, Asn392和Leu451是与已有抑制剂的氢键结合位点, Tyr107, Asn175, Thr211和Asp412是新发现的氢键结合位点, 而且在NMT家族中高度稳定, 它们对设计新结构类型的CaNMT抑制剂具有重要作用. Leu451是负电性兼氢键作用位点, 是抑制剂设计时所必需考虑的位点.     

HIV蛋白酶抑制剂——利迪链菌素的分子对接研究

用分子对接的方法, 对利迪链菌素的抗HIV蛋白酶活性进行了研究. 为了更准确地反映利迪链菌素分子与酶蛋白结合的情况, 充分考虑受体活性部位的柔性, 采用了FlexX(初步对接)和Flexidock(精确对接)分两步将配体与受体进行对接. 在初步对接中, 设计了不同的受体活性部位来考察是否有结合水分子参与抑制剂与酶的结合. 对一种作用方式已知的非肽类HIV蛋白酶抑制剂Aha006进行的对接研究显示, 分子模拟的结果与实际情况吻合得较好, 证明了本文所采用的方法的可靠性. 利迪链菌素与蛋白酶活性部位的对接结果显示, 配体分子与受体之间的结合没有结合水分子的参与, 两者通过5对氢键作用结合成为稳定的复合物. 利迪链菌素占据结合腔, 覆盖了蛋白酶的活性三联体Asp25-Thr26-Gly27, 从而起到抑制其生物活性的作用.     

腺苷酸琥珀酸合成酶与其抑制剂的分子机制研究

利用密度泛函B3LYP方法选择6-31G(d)基组对腺苷酸琥珀酸合成酶(AdSS)天然抑制剂及其衍生物的结构进行优化,并对其稳定性进行了分析,同时采用Mulliken键序、原子电荷分布、表观静电势等对AdSS抑制剂及其衍生物电子结构与其生物活性相关性进行了理论研究.基于腺苷酸琥珀酸合成酶(AdSS)与其底物肌苷单磷酸(IMP)复合物的晶体结构以及获得的天然抑制剂衍生物稳定构象,利用分子对接、分子力学优化及常温分子动力学模拟对AdSS酶与天然抑制剂及其衍生物的相互作用复合物结构进行理论预测.结果表明,AdSS酶的系列抑制剂中磷酸根基团和乙内酰脲(Hydantoin)官能团构成药效团模型,识别过程中范德华相互作用能的贡献大于静电相互作用能.     

二氢异喹啉类BACE1抑制剂的特征结构及结合模式研究

β-分泌酶(BACE1)是水解淀粉样前体蛋白生成β-淀粉样多肽的关键限速酶,近年来已成为治疗阿尔茨海默症的一个理想靶点。本文以34个二氢异喹啉类BACE1抑制剂为研究对象,采用比较分子相似性指数(CoMSIA)法定量研究其结构与生物活性间的构效关系,并建立可靠的3D-QSAR预测模型,运用分子对接法分析其与受体BACE1间的结合模式。结果显示,基于立体场、疏水场和氢键供体场建立的CoMSIA模型稳定性良好、预测能力强(Q~2=0.47,R_(ncv)~2=0.93,R_(pre)~2=0.95)。本研究所得模型和信息较好地解释了二氢异喹啉类BACE1抑制剂的结构特征及其与受体间的结合模式,为后续新型BACE1抑制剂的设计开发提供理论指导。     

极光激酶A抗癌抑制剂的高通量筛选及对接研究

极光激酶(aurora kinases)A是负责调控细胞有丝分裂的一类重要的丝氨酸/苏氨酸激酶. 用极光激酶A的一种抑制剂H-89作为先导化合物, 通过AutoDock vina软件进行虚拟筛选, 选取能量打分最低的抑制剂(命名为H-89-1)做进一步的深入研究. 理论对接研究揭示H-89-1是一种比H-89更好的抑制剂, 并且Thr217和Arg137是H-89-1和酶作用中的重要残基, 因为它们和H-89-1形成了氢键. 我们的研究将为极光激酶A专有抑制剂的设计提供可靠的理论线索.     

基于分子对接和QSAR方法预测B-Raf II型抑制剂活性

B-Raf激酶在促分裂素原活化蛋白激酶(MAPK)信号转导通路中起着重要作用,已被确定为癌症治疗非常有吸引力的靶标.新型高效B-Raf抑制剂的开发成为癌症治疗的一个热门研究领域.本文以结构多样的B-Raf II型抑制剂为研究对象,联合应用分子对接和定量构效关系(QSAR)模型研究其定量构效关系去探讨抑制活性的起源.两个主题作为研究重点:生物活性构象和描述符.首先对分子对接方法(Glide、Gold、LigandFit、Cdocker和Libdock)进行准确性评价,后将研究的对象分子对接到B-Raf活性位点并获得生物活性构象.基于准确的对接结果,计算得到16个打分评价函数和21个能量描述符,以此构建定量构效关系模型. QSAR结果表明模型具有高度精确的拟合和强的预测能力(模型M1: r² = 0.852, r_(CV)² = 0.790, r_pre² = 0.864;模型M2: r² = 0.738, r_(CV)² = 0.812, r_pre² = 0.8605).同时探讨了对抑制活性有重要影响的描述符,结果表明打分评价函数(G_Score, -ECD, Dock_Score, PMF)与能量描述符(S(hb_ext), DE(int), Emodel)对抑制活性影响非常大.通过虚拟筛选和QSAR模型理论预测,一些新的具有潜在抑制活性的化合物作为B-Raf II型抑制剂被获得.上述信息对于进一步设计新颖高效的B-Raf II型抑制剂提供了有用的指导.     

HIV-1蛋白酶与抑制剂作用的结合自由能计算

HIV-1蛋白酶是治疗艾滋病的重要靶标酶之一. 采用分子动力学模拟, 运用MM-PBSA方法计算了HIV-1蛋白酶与三个抑制剂BE4, BE5和BE6的结合自由能, 结果表明抑制剂P₁/ 位置的苄基上双氟原子的不同位置对结合自由能产生不同的影响. 通过能量分解的方法考察了HIV-1蛋白酶的主要残基与三个抑制剂间的相互作用与识别, 结果表明三个抑制剂以相同的作用模式与HIV-1蛋白酶结合, 计算结果与实验结果基本吻合.     

Study of Endogen Substrates,Drug Substrates and Inhibitors Binding Conformations on MRP4 and Its Variants by Molecular Docking and Molecular Dynamics

Multidrug resistance protein-4 (MRP4) belongs to the ABC transporter superfamily and promotes the transport of xenobiotics including drugs. A non-synonymous single nucleotide polymorphisms (nsSNPs) in the ABCC4 gene can promote changes in the structure and function of MRP4. In this work, the interaction of certain endogen substrates, drug substrates, and inhibitors with wild type-MRP4 (WT-MRP4) and its variants G187W and Y556C were studied to determine differences in the intermolecular interactions and affinity related to SNPs using protein threading modeling, molecular docking, all-atom, coarse grained, and umbrella sampling molecular dynamics simulations (AA-MDS and CG-MDS, respectively). The results showed that the three MRP4 structures had significantly different conformations at given sites, leading to differences in the docking scores (DS) and binding sites of three different groups of molecules. Folic acid (FA) had the highest variation in DS on G187W concerning WT-MRP4. WT-MRP4, G187W, Y556C, and FA had different conformations through 25 ns AA-MD. Umbrella sampling simulations indicated that the Y556C-FA complex was the most stable one with or without ATP. In Y556C, the cyclic adenosine monophosphate (cAMP) and ceefourin-1 binding sites are located out of the entrance of the inner cavity, which suggests that both cAMP and ceefourin-1 may not be transported. The binding site for cAMP and ceefourin-1 is quite similar and the affinity (binding energy) of ceefourin-1 to WT-MRP4, G187W, and Y556C is greater than the affinity of cAMP, which may suggest that ceefourin-1 works as a competitive inhibitor. In conclusion, the nsSNPs G187W and Y556C lead to changes in protein conformation, which modifies the ligand binding site, DS, and binding energy.     

The Discovery of Small Allosteric and Active Site Inhibitors of the SARS-CoV-2 Main Protease via Structure-Based Virtual Screening and Biological Evaluation

The main protease enzyme (M^pro) of SARS-CoV-2 is one of the most promising targets for COVID-19 treatment. Accordingly, in this work, a structure-based virtual screening of 3.8 million ligand libraries was carried out. After rigorous filtering, docking, and post screening assessments, 78 compounds were selected for biological evaluation, 3 of which showed promising inhibition of the M^pro enzyme. The obtained hits (CB03, GR04, and GR20) had reasonable potencies with K_i values in the medium to high micromolar range. Interestingly, while our most potent hit, GR20, was suggested to act via a reversible covalent mechanism, GR04 was confirmed as a noncompetitive inhibitor that seems to be one of a kind when compared to the other allosteric inhibitors discovered so far. Moreover, all three compounds have small sizes (~300 Da) with interesting fittings in their relevant binding sites, and they possess lead-like characteristics that can introduce them as very attractive candidates for the future development of COVID-19 treatments.     

三联吡啶-萘酰亚胺二元化合物的合成及其与DNA的相互作用

本文合成了两种三联吡啶修饰的萘酰亚胺化合物NPI1和NPI2,并利用紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)、圆二色光谱(CD)、荧光共振能量转移(FRET)等方法研究了它们与双链CT DNA和Htelo G-四链体DNA的相互作用。实验结果表明,化合物NPI1和NPI2对G-四链体DNA具有很好的结合能力和选择性,溶液中的碱金属离子种类和萘酰亚胺基团上的取代基对NPI1和NPI2与DNA的作用有很大的影响。在含K+的缓冲液中,NPI2与G-四链体的结合常数达到1.06×108 L/mol,是与双链CT DNA结合常数的268倍。圆二色谱结果表明在不含碱金属离子的溶液中,NPI1和NPI2可诱导Htelo DNA形成反平行结构G-四链体。Autodock分子对接模拟表明NPI1和NPI2可以通过堆积作用、静电作用、氢键等作用方式与G-四链体结合,使得它们对G-四链体具有很高亲和性(Ka>107 L/mol)。     

噻吩并嘧啶类FLT3抑制剂结合模式预测与分析

FLT3(FMS样酪氨酸酶III)是酪氨酸激酶受体(RTKIII)成员之一,其异常超表达或突变与急性髓细胞白血病(AML)呈现非常大的相关性,成为治疗AML的重要靶位点。本文采用不同的方法对FLT3活性位点进行了预测,利用分子对接、分子动力学以及药效团分析研究了新型嘧啶类化合物与FLT3的相互作用与结合模式。分子对接得到的结合模式与分子动力学模拟得到的结果一致,结合药效团分析表明该嘧啶类化合物主要通过疏水相互作用和氢键与FLT3激活位点结合,从而起到抑制作用。本研究对以FLT3为靶点的嘧啶类抑制剂的开发提供了理论和实验依据。     

洋刀豆脲酶与抑制剂相互作用的分子对接和分子动力学研究

通过洋刀豆脲酶抑制剂的筛选实验得到具有较好抑制活性的化合物2-乙酰基-γ-丁内酯(COM), 其半数抑制浓度在微摩尔浓度级别(IC₅₀＝375 μmol•L^－l). 在此基础上, 使用分子对接和分子动力学(MD)模拟的方法研究洋刀豆脲酶与抑制剂乙酰氧肟酸(AHA)及活性化合物COM之间的相互作用. 用Gold3.0程序将两个小分子与洋刀豆脲酶的晶体结构进行对接, 对接得到的复合物模型使用Amber程序进行MD模拟研究. 模拟过程中, 脲酶结构中的双核镍离子活性中心选用non-bonded模型. 研究结果显示: AHA与洋刀豆脲酶结合时, Ni(1)和Ni(2)均为五配位|COM与洋刀豆脲酶结合时Ni(1)为五配位, Ni(2)为六配位的结合模型更加合理. 这些研究为了解洋刀豆脲酶与抑制剂之间的相互作用提供了重要的参考信息.