基于丁酸钠的新型HDAC4抑制剂的设计与模拟.pdf

化学研究与应用第卷第卷第期年月化 学 研 究 与 应 用 ，文章编号：（）基于丁酸钠的新型抑制剂的设计与模拟贾梦珠，韩迪，路嘉瑞，高云龙，徐永涛，（新乡医学院医学工程学院，河南新乡；河南省临床与生物医学大数据融合技术工程实验室，河南新乡；河南省神经信息分析与药物智能设计国际联合实验室，河南新乡）摘要：组蛋白的乙酰化水平异常与多种癌症相关。研究表明，与组蛋白乙酰化水平调控相关的组蛋白去乙酰化酶（，）在鼻咽癌、胃癌、直肠癌等癌症患者体内的表达明显高于正常水平。本研究以对具有一定活性的丁酸钠（，）为结构基础，采用基于片段的药物设计方法（，）设计出五个小分子化合物、和，进而综合利用分子对接、分子动力学模拟以及预测等分子模拟方法对这些化合物与的作用模式进行了探索。结合自由能结果显示在丁酸钠的结构基础上适当延长并在尾部引入芳香环，可以有效增强此类抑制剂与的结合强度。通过能量分解和氢键分析考察了新抑制剂与之间的关键相互作用。此外，通过预测，所有新设计的丁酸钠衍生物均具有良好的类药性和药代动力学特性，可以作为潜在的抑制剂。研究结论可以为新型抑制剂的设计提供理论基础。关键词：组蛋白去乙酰化酶抑制剂；基于片段的药物设计；分子动力学模拟；分子力学广义波恩模型表面积；预测中图分类号：文献标志码：，（，；，；，）：（），（）（），收稿日期：；修回日期：基金项目：国家自然科学基金（）资助；河南省高校科技创新人才（）资助；河南省科技攻关项目（）资助联系人简介：徐永涛（），男，副教授，主要从事智能药物设计，信息技术在医药方面的应用的研究。：第期贾梦珠，等：基于丁酸钠的新型抑制剂的设计与模拟 ：；组蛋白去乙酰化酶（，）作为重要的表观遗传调控酶，与多种癌症的发生和发展有关。根据在序列、细胞内位置以及催化机制方面的差异性，可被分为（、）类。有研究表明，类中的在胃癌、鼻咽癌、直肠癌等多种癌症的发生发展中发挥着重要作用，因此开展以为靶标的抗癌药物设计研究意义重大。组蛋白去乙酰化酶抑制剂（，）能够抑制肿瘤细胞中的，提高细胞的乙酰化水平，重启抑癌基因的表达，从而发挥抗癌作用，且已经成为一类潜在的新型抗癌治疗药物。目前，已被美国食品药品管理局（，）批准上市的靶向药物有伏立诺他（，）、帕比司他（，）、罗米地辛（，）和贝利司他（，），它们在多种亚型血液肿瘤的临床治疗中取得了突破，但有研究表明它们治疗实体肿瘤效果不佳。从目前已解析的与其抑制剂或底物小肽的复合物晶体结构可知，常见的结构一般分为部分：锌离子结合基团（，）、连接区（）、“帽状”表面识别基团（，）。根据化学结构的不同，大致可分为异羟肟酸类、短链脂肪酸类、苯甲酰胺类、环状四肽类、亲电酮类和其他类等种。丁酸钠（，）属于短链脂肪酸类，有研究表明丁酸钠长期给药安全，无明显毒副作用，它作为抑制剂可以使组蛋白过乙酰化，抑制多种肿瘤细胞生长，促进肿瘤细胞分化，诱导细胞凋亡，从而达到治疗肿瘤的目的。经调研，目前尚无丁酸钠与复合物的共晶结构被报道，导致基于丁酸钠的抑制剂的研究进展缓慢。基于此，本研究采用基于片段的药物设计（，）方法将合适的基团引入丁酸钠结构中，进而综合运用分子对接、分子动力学模拟以及（吸收、分布、代谢、排泄及毒性）预测等分子模拟方法对新设计的靶向的丁酸钠衍生物进行系统地研究，为进一步设计高效的抗肿瘤抑制剂提供有价值的信息。方法本研究以同样靶向的与的共晶结构（：）（该结构分辨率较高且其中的序列为野生型）为基础，采用分子对接技术来构建丁酸钠的复合物结构；采用分子动力学模拟来验证复合物结构的稳定性及采样的合理性；采用 结合能计算和能量分解来分析小分子与的详细作用模式；预测评价新抑制剂的类药性和药代动力学特性。丁酸钠体系构建及基于片段的药物设计 首先，采用（）软件的模块对进行结构处理，去除所有结晶水及共晶配体，补全缺失残基并添加氢原子。然后，使用 软件绘制丁酸钠的分子结构并导入中进行结构优化。随后，利用模块通过全柔性对接的方式将丁酸钠对接到活性口袋中，从而获得丁酸钠的复合物结构。从丁酸钠与的对接结果（图）可以明显看出，结合口袋为基于丁酸钠的提供了足够的空间。因此，我们采用 模块并指定丁酸钠的甲基上的氢原子为片段生长的起点，对软件自带的片段库进行筛选，输出与受体有良好亲和力片段的文件，最后结合其得分及构象情况将有潜力的片段取代丁酸根尾链上的甲基生成新的小分子化合物。化学研究与应用第卷 分子对接及分子动力学模拟为了详细考察所设计小分子化合物与的结合模式，本研究对这些复合物分别进行了分子动力学模拟。这些复合物的结构同样通过前文所述的全柔性分子对接方法得到。复合物中的配体使用 软件在计算水平下进行结构优化及静电荷计算。受体、配体和锌离子分别选用力场、力场和力场。然后，配体的电荷和缺失力场参数采用中的模块生成，将每个体系置于水盒中，加入氯离子作为抗衡离子。最后使用模块生成复合物的拓扑文件和坐标文件。为了消除体系结构中的不合理因素，使用模块对上述构建的体系进行分子力学优化（步最陡下降法和步共轭梯度法）。优化后的体系使用模块在 内从 逐渐加热到，然后进行 的密度平衡。之后在 恒温条件下对复合物体系分别进行 的分子动力学模拟，时间步长设置为。模拟均在系综下进行，其中静电相互作用采用粒子网格方法计算，非键相互作用的截止距离为?，同时利用算法对与氢原子相连的键进行约束。结合自由能计算及能量分解在本研究中，结合自由能及能量分解采用分子力学广义波恩表面积（，）方法进行计算。用于能量计算的帧结构从模拟稳定后的最后 轨迹中等间隔取出。结合自由能由以下公式计算得出：（）其中，为配体小分子与受体蛋白间的结合自由能，、和分别是复合物、受体以及配体的自由能。代表受体和配体在气相条件下的相互作用能，包括范德华相互作用（）和静电相互作用（）的能量贡献；表示溶剂化能，和分别是溶剂化能的极性和非极性部分；由于部分计算量大且一般对结果影响不大，在此忽略计算。结合自由能分解可以将总自由能变分解为各个残基配体对（）的能量贡献：可以分为个能量项：范德华作用能（）、静电作用能（）、极性溶剂化作用能（）和非极性溶剂化作用能（）。预测在药物研发的早期阶段，对先导化合物的性质进行预测能有效降低药物开发的失败率。本研究中我们通过（：）对设计出的化合物进行了预测。所评价与药物吸收、分布、代谢、排泄和毒性相关的指标包括分布体积（）、中枢神经系统（）通透性、酶代谢性、总清除率、肝毒性和毒性等。结果与讨论 丁酸钠结合情况及基于片段生长法的分子设计结果 首先，基于分子对接结果对丁酸钠与的复合物结构进行分析（图）发现，丁酸钠羧基（）上的两个氧原子都与中的形成配位键，这一锚定作用为修饰丁酸根尾链提供了结构基础。但是丁酸钠碳链（）较短，只占据了的疏水空腔的一部分，且距离活性口袋边缘较远，无法与与周围的氨基酸形成相互作用。基于此，我们使用片段生长法对丁酸钠进行改造。首先，对的片段库进行筛选，并从中选取了个打分较高且均为芳香环的片段。然后将其取代丁酸钠的甲基构建了一系列丁酸钠小分子衍生物（表）。图丁酸钠与结合的口袋表面 第期贾梦珠，等：基于丁酸钠的新型抑制剂的设计与模拟表化合物的分子结构和分子对接打分结果 （）分子对接结果及体系模拟稳定性分析对接结果如表所示。可以看出，新设计的化合物与的对接打分均优于丁酸钠。此外，基于对接结果的小分子蛋白相互作用图（图）显示，所有小分子的羧基氧会以双齿形式与活性口袋中的结合，且能够与残基形成氢键。、均可与活性口袋内及周围的残基形成相互作用，除此之外，还可以与残基形成相互作用。为了进一步探究这些小分子化合物与的相互作用的细节，我们对丁酸钠及其衍生物分别与的复合物体系均进行了 的分子动力学模拟。每个复合物体系的均方根偏差（，）随模拟时长的变化情况如图所示。这个体系的平均值均在?左右。其中，体系在 后达到稳定状态，其平均值为?。图小分子和的二维相互作用图 注：；：；：；：；：；：“”；“”；“”；“”体系和体系的值在模拟过程中有些许波动，但仍在可接受的范围内，其他复合物体系在整个模拟过程中基本保持稳定。总的来说，这个复合物体系的模拟均达到了稳态，表明从最后 采样进行结合自由能计算及能量分解分析是合理的。图不同体系在 模拟过程中的 化学研究与应用第卷 结果与分析和分子间氢键分析本研究使用 方法从模拟稳定的最后 轨迹中每隔 取出帧结构，共采样帧结构用于结合自由能计算以及能量分解计算。结合自由能的值越小则配体与蛋白结合能力越强，体系越稳定。从结合自由能计算的结果（表）中可以看出，新设计的小分子化合物及丁酸钠分别与的结合自由能排序为丁酸钠，表明它们与的结合能力均优于丁酸钠。通过比较表中个单独的能量项（、）可以看出，复合物体系的、和均为负值，有利于小分子化合物与的结合，而且贡献较大，表明其对于维持复合物体系整体的结合稳定性起主导作用。极性溶剂化能（）对配体与的结合是不利的。表不同体系的结合自由能和氢键占有率结果 （）（）（）（）（）（）分子间氢键计算结果（表）表明，在和体系中几乎不能形成有效的分子间氢键（氢键占有率最高仅为），、和的羧基氧原子能够与形成较强的氢键，它们的氢键占有率分别为，与其结合自由能排序一致。与形成的氢键有利于这些小分子化合物与结合。为进一步明确复合物体系中对结合具有重要作用的残基，本研究应用 自由能分解方法计算了每个残基对总结合自由能的贡献。为了方便比较，我们将所有复合物体系中对结合自由能贡献大于 的残基展示在图中。通过分析残基在不同体系中对结合自由能的贡献可以看出，残基、和对于新设计化合物与的结合较为重要，建议后续基于羧酸作为的抑制剂设计保留这些作用网络。尤为明显的是，能够与锌离子形成配位键的残基、和对结合自由能的贡献要远远大于其他残基，说明与锌离子形成配位作用的残基对抑制剂的结合是至关重要。有文献表明，与已上市抑制剂相比，丁酸钠与结合时，更接近残基和，使活性中心更紧凑，蛋白周围氨基酸距离更近。根据此类复合物体系的残基能量贡献分布情况，我们推测配体的大小、形状和化学结构的不同均会影响活性位点周围残基紧凑程度，进而导致结合自由能及残基贡献值产生差异。通过对比丁酸钠与衍生物的结构可以确定，适当延长的长度，并在尾部引入芳香环可以有效增强此类抑制剂与的结合强度。结果与分析（药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性）药代动力学方法是当代药物设计和药物筛选中十分重要的方法，有助于减少临床试验失败。本研究对抑制剂、和进行预测，结果列于表。第期贾梦珠，等：基于丁酸钠的新型抑制剂的设计与模拟图各个体系的稳定构象分析 注：；：；：；：；：；：表预测化合物的性质 （）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）化学研究与应用第卷续表 （）里宾斯基（）规则是对药物类药性的一种判断，其内容如下：分子量小于（）；氢键供体数目小于（）；氢键受体数目小于（）；脂水分配系数在到之间（）。满足这些条件则被认为符合类药性分析标准。从表中的相关数据可以看出，新设计抑制剂均符合规则，说明它们具有较好的类药性。在药代动力学方面，可以通过水溶性、渗透性、人体肠道吸收、皮肤通透性和糖蛋白底物或抑制剂来预测候选药物的吸收水平。水溶性预测值时，说明该化合物可溶，新抑制剂均处于可溶范围内。当渗透率预测值大于 时，说明该化合物具有较高的渗透率，易于吸收。预测结果表明新设计抑制剂均具有较高的渗透率。此外，人体肠道吸收率低于会被认为是吸收不良，抑制剂、和的吸收率分别为、，远高于，所以预测新抑制剂吸收良好。时，说明皮肤渗透性较低，新抑制剂都具有较高的皮肤渗透性，有利于人体吸收。糖蛋白是一个依赖性转运蛋白，它负责减少多药耐药细胞中的药物积累，我们的计算表明这些新抑制剂都不是糖蛋白的底物和抑制剂。在候选药物的分布方面，通过分布体积（）、游离分数、中枢神经系统渗透性（）和血脑屏障膜通透性（）对化合物进行预测评价。是表征药物在体内各组织中分布的参数。当 时，药物分布量较小；当 时，药物分布量较大。结合表中数据可知、和的分布量均较小。对于渗透性，表示化合物很容易通过血脑屏障，表示化合物不容易通过血脑屏障。预测结果表明，相比于和，、和更容易透过。对于渗透性，时药物可以穿透中枢神经系统，时药物不能穿透中枢神经系统，由此可知新设计化合物都可以穿透中枢神经系统。酶在肝脏系统的药物代谢中有着重要作用，主要有：、和五种亚型。代谢预测结果表明，新设计化合物均不是和酶的底物，也不会抑制、和，而、和对第期贾梦珠，等：基于丁酸钠的新型抑制剂的设计与模拟可能会有抑制作用。在排泄方面，药物清除率与化合物的分子量和亲水性有关，总清除率应高于 ，低于 ，计算结果显示、和的总清除率处于适中水平，分别为 、和 。此外，在药物发现中，毒性是一个重要标准。毒性预测结果显示，这些新设计的化合物均无心脏毒性，不会抑制通道，可能使皮肤致敏。值得一提的是，是有可能引起肝损伤的。总的来说，新设计的、和应该具有良好的类药性和药代动力学特性，有潜力成为安全有效的抑制剂。结论本研究以对具有一定活性的丁酸钠（，）为结构基础，采用基于片段的药物设计方法（，）设计出多个小分子化合物、和，进而综合利用分子对接、分子动力学模拟以及预测等分子模拟方法对这些化合物与的作用模式进行了探索。结果表明，这些新设计的化合物与的分子对接打分均优于丁酸钠。结合自由能结果表明，新设计抑制剂对蛋白的亲和力排序为：，复合物体系的、和有利于小分子化合物与的结合。丁酸根的羧基能够与活性位点中的形成配位键，这一锚定作用为进一步修饰丁酸根尾链提供了结构基础。能量分解和氢键分析表明残基、和为新设计抑制剂与结合的关键残基，配位、氢键、相互作用和相互作用有助于提高新抑制剂与的亲和力。此外，在丁酸钠的结构基础上适当延长并在尾部引入芳香环，可以有效增强此类抑制剂与的结合强度。进一步的预测、和应该具有良好的类药性和药代动力学特性，可以作为潜在的抑制剂。该研究加深了对丁酸钠及其类似物与结合机制的了解，相关结论可以为合理设计靶向的高效抑制剂提供有用的信息。参考文献：孟萌，李红玲，李凤丽组蛋白去乙酰化酶抑制剂（）逆转非小细胞肺癌耐药性的新进展天津药学，（）：，（）：杨晓鹏，田莎莎，郭珲组蛋白去乙酰化酶抑制剂在肾脏疾病中的研究进展中国现代医学杂志，（）：，（）：，（）：，（）：，?，（）：，（）：，：，（）：，化学研究与应用第卷 ，（）：王洁，温立婷，安鲁，等丁酸钠器官毒性研究现代生物医学进展，（），：，：，：，：，（）：，：，：，：，（）：，（），（）：，：，：，：，（）：，：（），（）：，（）：，（）：，（）：，：？，（）：，：，（）：，：，（）：，（）：，：，（）：（责任编辑童冬梅）