一种基于分子动力学系综的成药结合位点预测方法

一种基于分子动力学系综的成药结合位点预测方法

  变构抑制剂的出现表明,基于结构的药物设计(SBDD)不限于靶蛋白的“活性位点”。已经证明具有变构效应的化合物具有更高水平的靶向特异性和低毒性。在蛋白质和小分子复合物晶体结构缺乏的情况下,变构口袋的位置并不明显,预测其存在的能力将有助于发现新疗法。我们描述了一种通过使用分子动力学(MD)模拟来考虑蛋白质柔性的“成药”结合位点的预测方法。本研究使用FTMAP算法对MD集合中的个体结构进行基于片段的映射分析,然后对探针结合的蛋白残基进行排序,以确定潜在的“热点”进行进一步研究。这种方法已被应用于一对人类G蛋白偶联受体(GPCRs),获得五个潜在的变构位点。下面我们将介绍这种方法的流程。
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系综生成(Ensemble Generation)

  对目标蛋白质的构象景观(conformational landscape)进行抽样,以获得与初始实验结构不同的新型结构,同时可能会暴露出新的成药位点。虽然生物分子构象采样有许多方法可用,但这里选择使用广泛应用的分子动力学(MD)模拟技术。本研究采用Gromacs分子动力学模拟软件包与Gromos-96生物分子力场。所有模拟均以原子细节和显式水分子存在的情况下进行,且在不存在共结晶配体的情况下模拟两种蛋白质。

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构象选择(Conformer Selection)

  由于使用每个单一构象难以处理,用于蛋白质-配体对接的大型系综分子动力学构象的选择和分析成了最大挑战。有各种各样的选择标准可用于对每帧进行分类,我们可以根据后续分析的目标进行选择。本研究使用Gromacs软件包中“g_cluster”工具提供的基于RMSD的聚类方法,调整每个簇成员关系的阈值,可以将每个集合分成大约20个簇,其中前15个在后续映射步骤中使用。对于每个簇,我们以质心成员作为映射的代表结构。
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位点图(Site Mapping)

  此步对每个构象表面进行成药口袋搜索。这里选择使用FTMAP算法用于结合位点预测。位点图的结果包括输入的蛋白质结构以及代表成药位点探针类型的一系列探针分子。探针分子主要集中的区域,可以被认为是多个探针类型很好结合并可能指示成药位点的簇。输出文件包含蛋白质残基和探针分子之间的非键合相互作用的数目。我们使用这些数据对蛋白质残基进行排名,并确定哪些是整个集合中最好的探针相互作用残基。
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 热点(Hot-Spot)确定

  简单地将蛋白质残基与通过整个组合的探针分子的非键合相互作用的平均数进行排序。在多种不同蛋白质构象中与探针分子结合的残基会显示很高的得分。虽然一些残基在蛋白质动力学中很少结合探针分子,但我们决定优先考虑最常见的位点。 一般首先关注前40个与探针相互作用的残基,包括已知结合正构配体的残基和蛋白质表面新区域中的残基。 通过分析残基的分布,我们能够定义一系列潜在的变构位点,然后我们在现有实验和结构数据的背景下进行检验,以支持潜在的变构作用。
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总结

  本研究提出了一种确定目标蛋白质潜在可成药位点的方法。通过这种方法检测到一系列的可成药位点,并提供证据来支持其作为成药靶点的候选资格,建议使用虚拟筛选来识别在这些位点上结合的小分子,然后使用适当的测定技术来实验验证化合物对成药位点的亲和性。此外,可以采用基于片段的方法,探针分子可以“生长”或“连接”以形成新颖的高亲和力化合物。


 

参考

1.http://ftmap.bu.edu/login.php

2.Ivetac A, Andrew McCammon J. Mapping the Druggable Allosteric Space of G‐Protein Coupled Receptors: a Fragment‐Based Molecular Dynamics Approach[J]. Chemical biology & drug design, 2010, 76(3): 201-217.

3.Amaro R E, Li W W. Emerging methods for ensemble-based virtual screening[J]. Current topics in medicinal chemistry, 2010, 10(1): 3-13.

4.Pérot S, Sperandio O, Miteva M A, et al. Druggable pockets and binding site centric chemical space: a paradigm shift in drug discovery[J]. Drug discovery today, 2010, 15(15): 656-667.