基于同源模建和分子对接的大麻素类似物发现

2017年5月23日

2017-05-21-image001 　　大麻素代表了一类能够开发为新型治疗剂的化合物。自20世纪60年代大麻中主要精神成分D9-THC的分离和鉴定以来，经典植物大麻素的许多类似物已被合成并测试其生物活性。这些化合物主要针对大麻素受体1（CB1）和大麻素受体2 （CB2）。本文介绍CB1，尽管CB1缺乏晶体结构，但基于蛋白质的同源模建方法和分子对接方法可用于大麻素类似物的设计和发现。下面主要介绍基于蛋白同源模建和分子对接的CB1抑制剂发现过程。

建立CB1的同源性模型

1.模板序列的识别与选择

　　NCBI蛋白数据库获取CB1的氨基酸序列。在ExPDB模板库中寻找与CB1同源的模板。如果模板的序列一致性太低，可以使用PSI-BLAST和HH方法进行搜索比对，选择具有最佳得分和序列一致性的蛋白质作为模板。

2.目标序列和模板序列的比对

　　CB1序列和模板序列的比对是同源模建很重要的一步。由于使用单个模板进行序列比对难以对齐CB1序列，使用多种类似的GPCR序列，通过BLAST搜索多次序列进行更准确的比对，从而形成更好的模型。

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3.模型构建

　　多序列比对的结果用于构建同源模型。由于选择模板的不同，基于不同的模板产生了两个不同的同源模型。 2017-05-17_161056

　　图中显示使用不同的模板可能会导致不同的结构。图a和图b进行比较，图a没有明确的螺旋而图b展示出了更合理的跨膜结构域。

4.模型质量评价

　　最终模型质量的评估是同源建模中的关键步骤，可以使用拉氏图（Ramachandran）进行评估。该模型可以使用分子对接方法对接到已知的结合位点，并检查模型是否符合实验揭示的蛋白质-配体相互作用来进一步验证。 2017-05-17_161924

CB1受体模型的修饰，优化和验证

　　研究表明，所有GPCR拥有共同的折叠，所以CB1七个跨膜螺旋相对容易建模。然而，长环和侧链可能需要进一步细化，特别是配体结合位点附近的残基。为了获得更准确的结构，可以将同源模型嵌入在与水箱结合的预平衡脂质双层中，以在更真实的环境中对蛋白质进行建模和优化。此外，由于系统庞大，因此分子动力学（MD）模拟需要在大型集群中运行。

基于结构的药物筛选：对接和评分方法

　　CB1的模型得到验证。基于分子对接的虚拟筛选可用于发现先导化合物和进行化合物的优化。由于内源性大麻素和天然大麻素可以与CB1在结合位点上紧密结合，故CB1可能具有大的结合口袋并且具有一定的柔性。如果考虑CB1的柔性，可以采用不同的CB1构象或者模型。

大麻素类似物的合成

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大麻素类似物的药理学评价

　　由于CB1受体主要来源于神经细胞，故大麻素及其类似物有很强的精神类作用，而受到政府和法律管控。相关大麻素及其类似物的某些活性数据未被报道。

　　中国仓鼠卵巢（CHO）细胞是稳定表达人类亚型CB1受体的来源。使用CHO细胞系对合成的大麻素类似物进行活性评价。研究工作确定了大多数研究的化合物为高度有效的CB1受体的配体，其亲和力在低纳摩尔至亚纳摩尔浓度范围内。 2017-05-23_175701

参考

Hess C, Schoeder C T, Pillaiyar T, et al. Pharmacological evaluation of synthetic cannabinoids identified as constituents of spice[J]. Forensic toxicology, 2016, 34(2): 329-343.
Chang C A, Ai R, Gutierrez M, et al. Homology modeling of cannabinoid receptors: discovery of cannabinoid analogues for therapeutic use[J]. Computational Drug Discovery and Design, 2012: 595-613.

基于同源模建和分子对接的大麻素类似物发现

基于同源模建和分子对接的大麻素类似物发现

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