p53突變體Y220C小分子穩定劑的虛擬篩選

丁吉勇, 沈洪辰, 劉夫鋒

(天津大學化工學院生物工程系, 系統生物工程教育部重點實驗室, 天津 300072)

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p53突變體Y220C小分子穩定劑的虛擬篩選

丁吉勇, 沈洪辰, 劉夫鋒

(天津大學化工學院生物工程系, 系統生物工程教育部重點實驗室, 天津 300072)

為了獲得p53突變體的穩定劑, 依次利用利賓斯基五原則, 通過2次分子對接和全原子分子動力學(MD)模擬從DrugBank 4.0 數據庫中篩選獲得了潛在的穩定劑他克林. 利用MD模擬進一步驗證他克林和目標蛋白質之間的親和作用. 結果表明, 他克林能夠緊密結合到Y220C突變所形成的疏水空腔之中; 他克林和目標蛋白質之間的主要作用力為疏水和靜電相互作用, 其中疏水相互作用占主導地位. 此外, 他克林分別與目標蛋白質的殘基Leu145, Val147和Asp228形成3個氫鍵. 基于MD模擬軌跡分析了他克林與p53C-Y220C的結合過程. 由硫黃素T熒光光譜進一步證明他克林能夠提高p53C-Y220C突變體的穩定性.

癌癥; 蛋白質穩定劑; 分子對接; 分子動力學模擬; p53; 他克林

p53是一種重要的腫瘤抑制蛋白質, 具有阻滯腫瘤細胞生長、 促進腫瘤細胞凋亡以及抑制腫瘤血管生成等多種生物學功能[1]. p53含有5個結構域, 分別為N末端反式激活結構域、 脯氨酸富集域、 核心DNA結合域、 四聚體區域和C末端區域. p53共含有393個氨基酸, 其中94～292位氨基酸為該蛋白質的核心結構域, 被定義為p53C. 據統計, 約50%的人類癌癥是由p53突變引起的[2,3]. 其中大多數突變位于p53C結構域, 如Y220C, R248Q, R248W, R273H, R273C, R175H, G245S, R249S 和R282H(詳細信息可查閱數據庫http: //www-p53.iarc.fr). 當然, 除了上述常見的突變位點外, 在p53的C或N末端結構域也會發生一些突變, 如R337H[4].

野生型p53C的穩定性很差, 其熔解溫度約為44 ℃, 在體溫環境下該蛋白質的半衰期約為9 min[5]. 而突變會進一步降低p53C的穩定性, 加速其變性及聚集沉淀, 從而阻礙其抑癌功能的發揮, 同時還會大大增強腫瘤的轉移和侵襲能力. 因此, 開發能夠提高p53突變體穩定性的藥物是一個有效的治療癌癥方法. 但大多數p53的突變位于DNA結合域, 穩定劑結合到該部位可能會阻礙p53與DNA結合, 從而嚴重影響p53的抑癌功能. 據世界衛生組織統計, 在最易引發癌癥的p53突變體中, Y220C突變體排在第9位. 全世界每年約7.5萬例癌癥是由Y220C突變所引起的[6]. 因此, 設計p53C-Y220C突變體的穩定劑迫在眉睫. p53C-Y220C突變體的二級結構見圖S1(見本文支持信息). 位于S3/S4環和S7/S8環之間的220位酪氨酸突變成半胱氨酸會在p53表面形成一個疏水空腔[本文支持信息中圖S2(B)所示], 而Cys220位于該空腔底部. 研究表明該突變會大大降低p53的穩定性, 從而引發p53的變性和聚集沉淀. Wang等[7]發現p53C-Y220C聚集形成淀粉樣纖維可以結合硫黃素T(ThT)分子而產生熒光. 另外, Y220C突變所形成的疏水腔遠離DNA結合功能結構域, 因此Y220C突變體所形成的疏水性口袋就成為最理想穩定劑的作用位點. 即基于此疏水腔設計獲得的穩定劑不會影響p53與DNA的結合, 也就不會影響其抑癌能力.

目前, 已開發出多種分子(有機小分子[8,9]和短肽[10]等)來提高p53C突變體的穩定性. Boeckler等[11]利用虛擬篩選技術從Zinc數據庫中篩選獲得了與p53C突變體Y220C具有較高親和力的PhiKan083分子, 該分子能夠大大提高該蛋白質的穩定性. Wassman等[12]利用分子動力學(MD)模擬發現了瞬時開關的L1/L3結合位點, 基于該結合位點篩選獲得了p53突變體R175H的穩定劑斑點酸, 結果表明該分子能夠激活p53的抑癌功能, 從而能夠有效抑制人骨肉癌的發生和發展. 雖然已有多種分子被開發用于提高p53C突變體的穩定性, 但至今仍無有效的穩定劑可用于癌癥的治療. 因此亟需開發新型的小分子來提高p53C的穩定性.

基于結構的藥物分子篩選需要構建或選擇現有的數據庫, DrugBank 4.0是收錄FDA批準和臨床研究階段的藥物分子的數據庫[13]. 從該數據庫篩選獲得的穩定劑分子均可直接作為藥物用于p53突變所引起的癌癥治療. 因此, 為了獲得能夠提高p53C-Y220C熱穩定性的藥物分子, 本文選擇DrugBank 4.0數據庫中的小分子, 根據利賓斯基五原則篩選, 利用2次分子對接虛擬篩選找到能夠結合到p53C-Y220C疏水腔中的小分子. 然后利用MD模擬驗證了這些小分子與目標蛋白之間的親和力. 分析了他克林和p53C-Y220C突變體之間的親和作用機理以及他克林穩定p53C-Y220C的作用過程. 利用硫黃素T(ThT)熒光光譜驗證了他克林對突變體p53C-Y220C的穩定作用.

1 計算方法

1.1 分子對接

p53C-Y220C(PDB ID: 2J1X)的初始結構選自蛋白質數據庫(Protein data bank, PDB)(http: //www.rcsb.org/pdb/)[6]. 利用AutoDockTools 1.5.6 軟件對p53C-Y220C分別添加氫原子和Kollman電荷. 在分子對接之前, 首先利用DrugBank 4.0數據庫提供的利賓斯基五原則(Lipinski’s rule of five)進行篩選. 然后利用AutoDockTools 1.5.6軟件給這些小分子添加Gasteiger電荷后轉化為用于AutoDock Vina分子對接所需的pdbqt格式文件[14]. 利用AutoDock Vina 1.1.2程序對小分子與目標蛋白質進行第一次分子對接. 小分子和目標蛋白質之間的親和作用力通過EVINA計算, EVINA絕對值越大表明它們之間的親和力越大.

為了進一步降低利用分子對接進行虛擬篩選的誤差, 本文利用另一個常用的分子對接軟件FlexX進行了第二次分子對接, FlexX軟件采用片段生長算法, 它充分考慮了小分子配基的柔性, 將蛋白質看成剛性[15]. 然后利用SYBYL6.92軟件中5種打分函數F_Score, ChemScore, D_Score, G_Score和PMF_Score來評價配基與目標蛋白質之間親和作用力的大小, 其余均采用FlexX的默認值.

1.2 分子動力學模擬

分子動力學(MD)模擬過程中用到的小分子Gromos96力場結構參數利用PRODRG2服務器網站(http: //davapc1.bioch.dundee.ac.uk/cgi-bin/prodrg)構建[16]. 基于Gromos96全原子力場修正小分子的力場參數[17]. 所有的MD模擬均利用GROMACS 4.5軟件進行[18]. 水分子選用SPC模型. p53C-Y220C與小分子復合物的MD模擬分別在310 K或 317 K下進行. 利用蛙跳算法對每一步的運動方程積分求解, 積分步長為2 fs. 采用PME方法計算長程靜電相互作用[19], 傅里葉格點間距為0.12 nm, 庫侖截斷距離為0.9 nm, 非鍵作用原子列表每4個步長更新1次. 短程范德華作用力的截斷值為1.4 nm. 利用LINCS算法限制所有化學鍵[20]. 模擬體系中各原子的初速度利用Maxwell分布隨機指定. 首先將小分子-蛋白質復合物置于一個具備周期性邊界條件的正方體盒子(8 nm×8 nm×8 nm)中, 然后在盒子中隨機地加入水分子, 隨后加入5個Cl-代替等量的水分子使模擬體系處于一個中性環境. 經過1000步的能量最小化之后, 利用Berendsen弱耦合方法[21]分別在正則系綜(NVT)和等溫-等壓系綜(NPT)下進行200 ps的MD模擬來平衡模擬體系. 最后, 在NPT系綜下進行100 ns的MD模擬, 模擬系統的溫度和壓力分別利用 V-rescale[22]和Berendsen[21]算法控制. 在計算過程中, 每隔2 ps存儲一次各原子的坐標, 共存儲50000個軌跡進行后續分析. 所有MD模擬計算均在曙光TC2600刀片服務器集群上完成.

1.3 數據分析方法

通過GROMACS 4.5軟件包中的一些輔助程序分析模擬軌跡. 配基與目標蛋白質之間的能量采用GROMACS 4.5自帶命令g_energy進行分析, g_mindist命令計算指定分子與特定距離之內的殘基之間的接觸數和該分子與目標蛋白質之間的距離. 根據p53C-Y220C和小分子復合物之間的勢能大小來選擇最佳構象, 并使用視覺分子動力學(VMD)軟件[23](http: //www. ks.uiuc.edu/Research/vmd/) 繪制復合物的構象圖.

1.4 p53C-Y220C蛋白質的表達和純化

含有p53C-Y220C基因片段的重組質粒由金唯智公司提供, 將該質粒轉化到大腸桿菌BL21(DE3) 中獲得能夠進行外源表達p53C-Y220C的基因重組菌, 然后在37 ℃, 220 r/min轉速下培養至菌液的OD600值為1.2左右, 然后加入1 mmol/L異丙基-β-D-硫代半乳糖苷, 在25 ℃下繼續誘導, 獲得目標蛋白質的發酵液. 然后在4 ℃, 220 r/min轉速下離心30 min獲得菌體, 破碎后離心收集細胞上清液, 分別利用陽離子交換和肝素親和色譜分離獲得高純度的p53C-Y220C蛋白質用于ThT熒光光譜實驗.

1.5 硫黃素T熒光光譜實驗

使用20 mmol/L Tris-HCl(pH 7.2)緩沖溶液配制濃度為20 μmol/L的ThT溶液. 分別取200 μL 培養好的含與不含他克林的p53C-Y220C蛋白質培養液(蛋白質濃度為5 μmol/L), 加入2 mL 20 μmol/L ThT溶液, 混合, 然后在Infinite M200 PRO多功能酶標儀上檢測溶液的ThT熒光值. 激發波長為440 nm, 發射波長為480 nm. 每個樣品掃描3次, 將每次所得掃描數據減去不含目標蛋白質的緩沖液背景后作為實驗結果, 計算平均值.

2 結果與討論

2.1 p53C突變體Y220C穩定劑的虛擬篩選

Fig.1 Procedure of virtual screening

Fig.2 Binding affinity distribution of these small molecules and Y220C mutant of p53C analyzed by AutoDock Vina

從DrugBank 4.0數據庫中選擇7469個分子作為潛在的穩定劑, 考慮到p53C-Y220C表面的疏水腔很小, 因此穩定劑的分子量不能太大. Boeckler等[11]首先利用利賓斯基五原則篩選了Zinc數據庫, 然后利用藥效團模型和分子對接虛擬篩選獲得了能夠提高p53C-Y220C突變體的穩定劑PhiKan083. 因此, 我們首先利用DrugBank 4.0網站(http: //www.drugbank.ca/)[13]提供的利賓斯基五原則篩選獲得了353個候選小分子(圖1). 然后利用AutoDock Vina將這353個小分子分別與p53C-Y220C的空腔進行分子對接. 圖2為353個小分子的親和力(binding affinity)分布, 其中親和力≤-25.1 kJ/mol的小分子共有99個. 而乙酰膽堿酯酶抑制劑他克林(Tacrine)(ID: DB00382)、 瑞莫必利(ID: DB00409)和2-Amino-6-Aminomethyl-8-Phenylsulfanylmethyl-3h-Quinazolin-4-One(ID: DB04239)與p53C-Y220C的親和力最小(≤-33.5 kJ/mol).

現有的分子對接軟件在構象搜索和對配基-目標蛋白質之間的親和性評價時均存在優缺點[24,25], 從而造成僅利用單個分子對接軟件進行虛擬篩選很容易引入較大的誤差. 目前常用的解決辦法是利用一種或多種分子對接軟件進行虛擬篩選, 然后基于多種打分函數結果來綜合評估配基與目標蛋白質之間的親和作用力. 首先需要選取能夠對已知穩定劑進行有效篩選的打分函數. 采用打分函數對已知穩定劑的富集率來考察這些打分函數, 并優先從數據庫中篩選出已知穩定劑的性能[26,27]. 首先查找文獻獲得10個能夠穩定結合到Y220C突變所導致的結合腔中的化合物(表S1, 見本文支持信息), 然后利用FlexX軟件將這10個穩定劑和利用AutoDock Vina計算的結合自由能≤-25.1 kJ/mol的99個潛在的穩定劑分別與p53C-Y220C對接, 然后基于SYBYL所帶的5種打分函數F_Score, ChemScore, D_Score, G_Score和PMF_Score來評價小分子和p53C-Y220C之間的親和力.

Fig.3 Enrichment curve analysis of the fivescoring functions in FlexXa. Random; b. F_Score; c. ChemScore; d. D_Score; e. G_Score; f. PMF_Score. A diagonal represents a random selection. Curves above the diagonal represent the corresponding scoring functions can select the known stabilizers from the library of small molecular compounds.

圖3為已知10個穩定劑和99個潛在的穩定劑分子與p53C-Y220C對接結果的打分函數富集曲線. 從圖3可以看出, 只有F_Score, ChemScore和D_Score 3種打分函數對已知的10種穩定劑有富集效果, 而另外2種打分函數G_Score和PMF_Score不能有效地從現有的數據庫中將已知的穩定劑篩選出來. 因此, 第2次分子對接僅考慮F_Score, ChemScore和D_Score這3種打分函數的結果. 另外, 從圖3可以清晰地看出, 當選用top 10%作為選擇標準時, F_Score和ChemScore均能篩選出30%的穩定劑分子, 而使用D_Score更能獲得高達50%的穩定劑分子. 因此, 本研究選擇這3種打分函數的top 10%作為p53C-Y220C穩定劑的篩選標準. 即候選分子均排在這3種打分函數前10名之內才能作為p53C-Y220C的穩定劑. 表S2(見本文支持信息)列出利用3種打分函數計算得到的前10名的分子. 可以看出, 只有他克林(ID: DB00382)在這3種打分函數的排名中均進入前10. 因此, 他克林作為潛在的穩定劑用于后續研究. 而利用AutoDock Vina軟件篩選中獲得的另外2個親和能力<8.0的分子瑞莫必利和2-Amino-6-Aminomethyl-8-Phenylsulfanylmethyl-3h-Quinazolin-4-One卻不能滿足上述篩選條件.

2.2 小分子與p53C突變體Y220C蛋白質復合物親和性的分子動力學模擬驗證

大量研究[28～32]表明, 僅利用分子對接篩選配基會存在大量的假陽性和假陰性結果. 這主要是由分子對接方法的缺陷所致: (1) 僅考慮配基的柔性, 而將目標蛋白質看作剛性; (2) 在計算配基-目標蛋白質之間的親和作用過程中沒有考慮溶劑化效應對配基-目標蛋白質之間親和力的影響. 上述缺點決定了僅利用分子對接來篩選較高親和性的分子會帶來很大誤差. 為了很好地彌補分子對接的上述缺點, 本文利用全原子MD模擬來進一步驗證利用分子對接篩選獲得的小分子和目標蛋白質之間的親和力[25,33～35]. 由于利用AutoDock Vina軟件虛擬篩選得到的瑞莫必利和2-Amino-6-Aminomethyl-8-Phenylsulfanylmethyl-3h-Quinazolin-4-One與目標蛋白質之間的親和力遠強于他克林, 但這2個分子卻不能被F_Score, ChemScore和D_Score 3種打分函數所富集. 因此, 我們也利用MD模擬進一步驗證了瑞莫必利和2-Amino-6-Aminomethyl-8-Phenylsulfanylmethyl-3h-Quinazolin-4-One與p53C-Y220C之間的親和力.

圖4(A)和(B)所示分別為分子對接(即MD模擬起始階段的構象)和100 ns MD模擬后3個小分子和p53C-Y220C疏水腔的結合位置. 由圖4(B)可見, 在100 ns MD模擬時間內, 只有他克林分子一直穩定結合在蛋白表面疏水空腔內. 通過比較100 ns MD模擬前后的構象可以看出, 他克林分子和p53-Y220C結合位置發生了改變. 他克林分子從疏水腔的表面移到疏水腔內部. 與之相反, 另外2個分子在100 ns MD模擬過程中均不能結合在這個疏水腔內. 瑞莫必利分子從3 ns后就從疏水腔中游離出來, 并在隨后的模擬時間內沒有結合到目標蛋白的任何部位[圖4(B)]. 而DB04239分子從疏水空腔中慢慢移出而結合到了目標蛋白質的其它部位[圖4(B)]. 模擬結果說明, DB04239分子與Y220C突變所形成的疏水腔之間的親和性并不強, 而瑞莫必利分子則與疏水腔完全沒有親和性. 只有他克林與Y220C所形成的疏水空腔有較強的親和作用. 進一步證明僅利用AutoDock Vina和該軟件自帶的打分函數進行親和配基篩選具有很大的誤差, 而基于多種打分函數結果的富集率進行虛擬篩選數據庫可以較好的彌補上述缺點.

Fig.4 Comparison of binding sites of the 3 compounds on p53C mutant Y220C before and after MD simulations (A) Binding models obtained by docking(i.e., initial binding conformations in MD simulation); (B) binding models obtainedafter 100 ns MD simulations.

2.3 他克林與p53C-Y220C蛋白之間親和作用力分析

Fig.5 Time-dependent Coulomb(A) and LJ(B) potential energy of tacrine- p53C-Y200C

Fig.6 Snapshot of the hydrogen bonds betweentacrine and the residues of p53C-Y220CHydrogen bonds between tacrine and the residues Leu145, Val147 and Asp228 of p53C-Y220C are shown in black dotted lines. The residue type and its sequence number which interacted with tacrine via hydrogen bonds are also shown.

利用g_energy計算了他克林和p53C-Y220C之間的庫侖(Coulomb)和LJ勢能, 并示于圖5. 其中, Coulomb和LJ勢能分別代表他克林和目標蛋白質之間的靜電和疏水相互作用. 勢能的數值越低, 表示配基-目標蛋白質之間相應的作用力越強. 從圖5可見, 他克林與目標蛋白之間Coulomb和LJ勢能的變化趨勢基本一致. 在初始的10 ns內, 他克林和目標蛋白質之間的Coulomb和LJ勢能均發生急劇變化. 他克林和目標蛋白質之間的Coulomb勢能從0急劇降低到-40 kJ/mol左右, 并在隨后的90 ns內基本穩定在-50 kJ/mol. 雖然在初始的10 ns內, LJ勢能的變化趨勢和Coulomb勢能類似, 但在最后90 ns內, 他克林和目標蛋白質之間的LJ勢能降低到-110 kJ/mol. 即他克林和目標蛋白質之間的疏水作用力是其靜電作用力的2倍. 因此, 他克林和p53C突變體Y220C之間的作用力主要為疏水和靜電相互作用, 疏水相互作用占主導地位.

根據MD模擬獲得的他克林和p53C-Y220C復合物的典型構象, 計算得出他克林和p53C-Y220C之間的氫鍵, 如圖6所示. 從圖6可見, 他克林與疏水空腔周圍的3個氨基酸殘基形成3個氫鍵, 從而使小分子穩定地結合在這個空腔內. 可以看出, 他克林的氨基基團作為氫供體, 它上面的氫原子可以分別與Leu147和Asp228肽鍵上的氧原子形成2個氫鍵. 同時, 他克林上的氮原子也可以接受Val145肽鍵上-NH基團的氫原子而形成另外1個氫鍵.

2.4 他克林與p53C突變體Y220C疏水腔的結合過程分析

Fig.7 Time-dependent contact number between the tacrine and Y220C mutant of p53C

計算了他克林和目標蛋白質之間的接觸數隨模擬時間的變化(圖7). 從圖7可見, 在MD模擬的初始8 ns內, 他克林與p53C-Y220C之間接觸數比較小(<40), 此時他克林僅有一部分與p53C-Y220C結合, 而另一部分暴露在疏水腔外(圖8). 在初始的8 ns模擬時間內, 他克林與目標蛋白質的結合構象與分子對接所獲得構象類似. 隨著模擬的進行, 如圖8中8 ns典型構象所示, S3/S4環與S7/S8環之間的狹縫發生結構微調, 從而使他克林分子逐漸向這個縫隙中移動. 與此同時,他克林和目標蛋白質之間的接觸數急劇上升(圖7). 為了與目標蛋白質發生親和作用, 他克林在結合蛋白過程中的構象不斷調整. 經過10 ns MD模擬, 他克林平行結合到Y220C的S3/S4環與S7/S8環所形成的縫隙中(圖8). 在隨后的MD模擬過程中, 他克林分子豎直插入到這個空腔, 整個小分子被Y220C突變所形成的空腔所包裹(圖8). 此時, 蛋白質-小分子之間的接觸數達到最大(圖7). 在隨后的90 ns內, 他克林均穩定地結合在目標蛋白Y220C突變所形成的空腔內, 接觸數也相對穩定(圖7). 這進一步說明他克林和p53C-Y220C之間具有非常強的親和作用.

Fig.8 Representative conformations of tacrine and p53C-Y220C complex during the 100 ns MD simulations

圖9所示為100 ns MD模擬后的他克林分子結合到p53C突變體Y220C疏水空腔中的示意圖. 可以看出, 在他克林結合到p53C-Y220C突變所形成的疏水空腔后, 對L7/L8環的結構和位置造成很大的影響. 由于他克林主要通過疏水和靜電作用力(包括氫鍵)與S3/S4環和L7/L8環上的氨基酸殘基發生相互作用, 在他克林分子的介導作用下, S7/S8環逐漸靠近S3/S4環[圖9(A)], 從而使p53C-Y220C突變體表面的疏水腔的容積逐漸減小, 由原先的打開狀態變成了一個閉合的狀態[圖9(B)]. 從而使目標蛋白質表面Y220C的附近僅剩一個很小的空腔, 而他克林分子恰好位于突變產生的空腔中(圖9). 因此, 他克林分子結合到這個空腔中, 提高了p53C-Y220C突變體的穩定性. 此外, 利用MD模擬研究了他克林和p53C-Y220C復合物在44 ℃的結構穩定性. 在折疊和去折疊過程中, 常用Cα原子的均方根偏差(RMSD)的數值來表示蛋白質結構與初始結構的變化[36,37]. 本研究也選擇了Cα原子的RMSD來表示目標蛋白質的結構與初始結構之間的差別, 即RMSD值越大表示目標蛋白質的結構與初始結構差別越大. 圖S3(見本文支持信息)列出了p53C-Y220C的Cα原子的RMSD值隨模擬時間的變化. 可以看出, 結合他克林的p53C-Y220C的Cα的RMSD值平衡后基本維持在0.4 nm左右, 遠低于不含他克林的目標蛋白質的Cα的RMSD值(0.6 nm). 由于目標蛋白質p53C-Y220C的結構穩定性較差, 在44 ℃下很快就發生構象轉換, 從而使目標蛋白質的RMSD變化較大. 由于他克林對于目標蛋白質之間的穩定作用, 從而使目標蛋白質不容易發生構象轉換, 因此該蛋白質的RMSD值變化較小. 這也進一步證明了他克林確實能夠穩定p53C-Y220C的結構.

2.5 他克林提高p53C突變體Y220C穩定性的實驗驗證

Fig.10 Effect of different concentrations of tarcrine on p53C-Y220C aggregation measured by ThT fluorescence The concentration of p53C-Y220C was 5 μmol/L.

研究表明, Y220C突變會進一步降低p53C的穩定性, 從而加速p53C-Y220C突變體聚集形成淀粉樣纖維[7]. 由于這些淀粉樣纖維中含有的大量β-折疊片能夠特異地結合ThT而發熒光, 因此ThT熒光實驗常被用于定量檢測p53C-Y220C突變體的聚集程度[38]. 而由于p53C-Y220C的聚集沉淀是由其穩定性降低所引起的, 因此利用ThT熒光實驗來驗證他克林能否提高p53C突變體Y220C的穩定性. 首先利用大腸桿菌表達并依次通過陽離子交換色譜和肝素親和色譜分離獲得了p53C-Y220C蛋白質. 然后利用ThT熒光實驗表征他克林抑制p53C-Y220C聚集的影響, 結果如圖10所示.

當不含他克林分子時, ThT熒光強度在20 min內從初始的3000左右急劇增加到18600, 并經過緩慢增長期后到達平穩期, 其ThT熒光強度基本保持在21000左右. 在5 μmol/L他克林存在下, 在聚集初始的20 min內ThT熒光強度明顯低于純p53C-Y220C, 但最終的ThT熒光強度僅稍低于純p53C-Y220C聚集體的ThT熒光強度. 即5 μmol/L他克林僅能夠延緩p53C-Y220C的聚集, 并不能減少最終成熟纖維體的形成. 在10 μmol/L他克林存在下, 他克林表現出更強的抑制效果. 表明他克林不僅極大地延緩p53C-Y220C的聚集速度而且極大地減少了成熟纖維的形成量. 因此, 他克林能夠提高p53C-Y220C的穩定性, 從而抑制p53C-Y220C的聚集, 且他克林提高p53C-Y220C穩定性的能力與其濃度密切相關. 這與常見的淀粉樣蛋白質的聚集抑制劑是相同的[39,40].

3 結 論

基于利賓斯基五原則從DrugBank 4.0數據庫中篩選獲得了353個潛在的p53C-Y220C的穩定劑, 利用AutoDock Vina分子對接軟件篩選獲得了99個親和力≤-25.1 kJ/mol的穩定劑分子. 利用FlexX軟件結合5種打分函數篩選獲得了p53C-Y220C的穩定劑他克林分子, 并利用全原子MD模擬進一步驗證了他克林與p53C-Y220C之間的親和性. 發現他克林分子能夠穩定結合到Y220C所形成的疏水空腔中. 他克林和目標蛋白質之間的親和作用力主要為疏水和靜電相互作用, 而疏水相互作用占主導地位. 此外, 他克林還與p53C突變體Y220C疏水腔周圍的3個殘基Leu145, Val147和Asp228形成氫鍵作用. 在他克林和疏水腔周圍殘基之間的相互作用下, S7/S8環逐漸靠近S3/S4環, 從而使p53C-Y220C突變體表面的疏水腔的容積逐漸減小, 由原先的打開狀態變成了一個閉合的狀態, 從而大大提高了p53C突變體Y220C的穩定性. 利用ThT熒光實驗證明他克林能夠提高p53C-Y220C突變體的穩定性, 從而抑制了p53C-Y220C突變體的聚集.

支持信息見http://www.cjcu.jlu.edu.cn/CN/10.7503/cjcu20150790.

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(Ed.: Y, Z)

? Supported by the National Natural Science Foundation of China(No.21576199) and the China Postdoctoral Science Foundation(Nos.2012T50241, 2013M530115).

Virtual Screening of Small Molecular Stabilizer for Y220C Mutant of p53?

DING Jiyong, SHEN Hongchen, LIU Fufeng*

(KeyLaboratoryofSystemsBioengineeringoftheMinistryofEducation,DepartmentofBiochemicalEngineering，SchoolofChemicalEngineeringandTechnology,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)

About half of cancers are caused by the mutation in the tumor suppressor p53. A hydrophobic cavity on the surface of p53 was caused by the Y220C mutation. The surface crevice is on the opposite side and distant from the DNA-binding domain, making it a particularly attractive target site for stabilizing small-molecule drugs. In order to obtain the effective stabilizers, Lipinski’s rule of five, twice docking methods and molecular dynamics(MD) simulations were successively used for virtual screening the DrugBank 4.0 library and tacrine was obtained as a candidate stabilizer. Then, all-atom MD simulations were used to verify the affinity between tacrine and the target protein. The MD simulation indicated that tacrine bound tightly to the pocket and the complex remained stable. The affinity between tacrine and the target protein was further analyzed. It was found that the hydrophobic and electrostatic interactions dominated the affinity between tacrine and the target protein. And, the hydrophobic interactions were dominant force. Moreover, there were 3 hydrogen bonds between tacrine and the residues Leu145, Val147 and Asp228 of p53C-Y220C. And then, the detailed binding process of tacrine and p53C-Y220C was probed based on MD simulations. Finally, the stabilizing capacity of tacrine on p53C-Y220C was further validated by thioflavine T fluorescent experiments.

Cancer; Protein stabilizer; Molecular dock; Molecular dynamics simulation; p53; Tacrine

10.7503/cjcu20150790

2015-10-13.

日期: 2016-03-18.

國家自然科學基金(批準號: 21576199)和中國博士后科學基金(批準號: 2013M530115, 2012T50241)資助.

O641

A

聯系人簡介: 劉夫鋒, 男, 博士, 副教授, 從事生物過程的分子模擬研究. E-mail: fufengliu@tju.edu.cn