計算機輔助藥物設(shè)計及其在新農(nóng)藥研發(fā)中的應(yīng)用

王家哲，楊藝煒，任 平,2，李英梅，付 博,2

(1.陜西省生物農(nóng)業(yè)研究所 陜西省植物線蟲學(xué)重點實驗室，陜西 西安 710043；2.陜西省酶工程技術(shù)研究中心，陜西 西安 710600)

農(nóng)藥在國民經(jīng)濟發(fā)展中具有舉足輕重的作用，目前我國農(nóng)藥創(chuàng)制研究的基礎(chǔ)比較薄弱，一方面由于新農(nóng)藥創(chuàng)制存在周期長、投資大、風(fēng)險高等問題，成功開發(fā)一個新農(nóng)藥品種需要至少10年時間，耗資2.5億美元以上，另一方面人們對高效、低毒、綠色環(huán)保農(nóng)藥的要求越來越高，因此新農(nóng)藥的創(chuàng)制急需運用新理論、新技術(shù)和新方法[1, 2]。近年來，隨著生物信息學(xué)和計算機技術(shù)的快速發(fā)展，推動了計算機輔助藥物設(shè)計(Computer aided drug design，CADD)在農(nóng)藥研發(fā)中的應(yīng)用。通過基于靶標(biāo)結(jié)構(gòu)的計算機輔助農(nóng)藥分子設(shè)計，可以在成千上萬個分子中快速篩選出結(jié)構(gòu)新穎的活性化合物，對活性化合物進(jìn)行構(gòu)效關(guān)系分析，并綜合應(yīng)用計算機輔助分子設(shè)計、化學(xué)和生物合成的原理最終設(shè)計出結(jié)構(gòu)簡單新穎的活性化合物，這不僅能夠顯著降低農(nóng)藥研發(fā)的成本，而且大大縮短新農(nóng)藥的上市時間，因此CADD在農(nóng)藥創(chuàng)制中逐漸發(fā)揮著重要作用[3, 4]。近年來，CADD逐漸成為新農(nóng)藥研發(fā)的熱點，本文對其研究和應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行了綜述，對其應(yīng)用中存在的問題進(jìn)行了概述，并對未來應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。

1 CADD的方法簡介

計算機輔助藥物設(shè)計采用理論計算和分子圖形模擬技術(shù)，結(jié)合生物信息學(xué)等其他學(xué)科相關(guān)內(nèi)容，設(shè)計出具有一定藥效的新結(jié)構(gòu)分子，其主要基于配體和受體間的相互作用，根據(jù)生物大分子受體的結(jié)構(gòu)是否已知可將CADD分為兩種設(shè)計方法：基于受體結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(Structure-based drug design，SBDD)和基于配體結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(Ligand-based drug design，LBDD)[5]。

SBDD的核心是分子對接(Molecular docking)和虛擬篩選(Virtual screening)，通過富集活性化合物，快速從幾十到上百萬個化合物中挑選出活性化合物，從而提高藥物篩選效率，節(jié)約研究成本[6]。LBDD中最常用的定量構(gòu)效關(guān)系(Quantitative structure-activity relationship, QSAR)，經(jīng)典的QSAR研究以化合物二維結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，但實用性有限，因此進(jìn)一步發(fā)展出三維定量構(gòu)效關(guān)系(3D-QSAR)，其中CoMFA是3D-QSAR中應(yīng)用最廣泛的一種方法，其運用數(shù)理統(tǒng)計計算出化合物與生物活性之間的相關(guān)方程，最終以三維圖形來表示立體場、靜電場以及疏水作用等因素對活性的影響，在合理藥物設(shè)計成效顯著并中得到廣泛應(yīng)用[7]。

2 CADD方法的優(yōu)勢

CADD以靶標(biāo)生物中特定的關(guān)鍵生理生化過程為研究模型，采用CADD方法指導(dǎo)生物合理設(shè)計，合成對該過程有顯著影響的化合物，并從中篩選出先導(dǎo)化合物，通過對先導(dǎo)化合物的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而開發(fā)出候選新農(nóng)藥品種[8]。CADD的主要優(yōu)勢有：①針對關(guān)鍵靶標(biāo)快速篩選，減少藥物篩選的盲目性；②結(jié)合計算機甚至是云計算，實現(xiàn)高通量的篩選過程，大大節(jié)約研發(fā)時間和研究成本；③可為探索多維有效成分、多靶標(biāo)、多作用模式機制提供指導(dǎo)意見。

3 CADD在新農(nóng)藥研發(fā)中的應(yīng)用

近年來，隨著計算機科學(xué)、分子動力學(xué)以及藥物科學(xué)的快速發(fā)展，CADD已經(jīng)從基礎(chǔ)理論研究逐漸發(fā)展成為實用學(xué)科，并逐漸應(yīng)用于新農(nóng)藥研發(fā)。目前，基于CADD的新農(nóng)藥發(fā)現(xiàn)，正逐步成為當(dāng)前國際農(nóng)藥創(chuàng)制研究中最為活躍的前沿課題。

3.1 基于虛擬篩選的新農(nóng)藥研發(fā)

隨著蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)鑒定技術(shù)的日益成熟，已解析出越來越多的蛋白質(zhì)晶體結(jié)構(gòu)，以其為農(nóng)藥靶點，通過分子對接軟件，能夠從化合物數(shù)據(jù)庫中篩選出具有潛在活性的分子結(jié)構(gòu)。

張俊欽等[9]以昆蟲幾丁質(zhì)酶為模板，通過兩輪的篩選策略對SPECS小分子數(shù)據(jù)庫中43 423個分子進(jìn)行虛擬篩選，獲得了5個具有不同程度酶抑制活性的小分子，為設(shè)計新型、高效的以幾丁質(zhì)酶為靶標(biāo)的殺蟲劑提供指導(dǎo)。陳洋燕等[10]采取基于受體結(jié)構(gòu)的分子對接方法，以β-N-乙酰己糖胺酶晶體結(jié)構(gòu)為模板，對多個商品化小分子數(shù)據(jù)庫使用多種對接軟件進(jìn)行三輪篩選，挑選打分較高的化合物購買，最終經(jīng)實驗驗證發(fā)現(xiàn)兩個抑制活性較高的小分子。姚停停等[11]以真菌中JAK激酶為靶標(biāo)受體，構(gòu)建了一個基于JAK激酶結(jié)構(gòu)的選擇性殺菌先導(dǎo)化合物的虛擬篩選方法，并通過該方法發(fā)現(xiàn)了一個具有選擇性殺菌先導(dǎo)化合物，該化合物對水稻紋枯病菌絲具有很強的抑菌活性。蔣丹平等[12]分別以新煙堿和乙酰膽堿結(jié)合蛋白的復(fù)合物結(jié)構(gòu)來模擬昆蟲煙堿型乙酰膽堿受體，進(jìn)行基于多重靶標(biāo)策略的虛擬篩選，最終發(fā)現(xiàn)了6個對苜蓿蚜具有一定活性的化合物。杜新凱[13]以甾醇載體蛋白-2(Sterol carrier protein-2，SCP-2)為靶標(biāo)，通過虛擬篩選技術(shù)，從218 780個小分子化合物中篩選出45種潛在的HaSCP-2蛋白抑制劑，并根據(jù)化學(xué)結(jié)構(gòu)多樣性和生物活性檢測，最終得到5種具有較強的殺棉鈴蟲效果的新型HaSCP-2蛋白抑制劑，其不僅能夠顯著抑制棉鈴蟲生長，還能夠有效推遲幼蟲化蛹時間、降低成蟲產(chǎn)卵率，且環(huán)境毒性小。

這些研究結(jié)果表明，計算機虛擬篩選技術(shù)利用軟、硬件能夠?qū)崿F(xiàn)快速、高效篩選，在先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)中發(fā)揮著舉足輕重的作用，同時也可以為基于特定靶標(biāo)酶進(jìn)行農(nóng)藥的開發(fā)提供研究思路，為基于配體的藥效團模型建立在農(nóng)藥先導(dǎo)化合物的快速篩選方面提供技術(shù)借鑒[14]。

3.2 基于定量構(gòu)效關(guān)系的新農(nóng)藥研發(fā)

由于目前大多數(shù)受體結(jié)構(gòu)未知，而大量的化合物結(jié)構(gòu)和活性數(shù)據(jù)不斷積累，因此，基于農(nóng)藥化合物結(jié)構(gòu)活性關(guān)系的研究逐漸成為熱點，通過對各類農(nóng)藥化合物建立不同的模型，有助于指導(dǎo)新農(nóng)藥的設(shè)計合成。

Yong Xie等[15]對3-(-2-基)苯磺酰胺系列類衍生物采用基于結(jié)構(gòu)的比對建立了此類化合物的3D-QSAR模型，并進(jìn)一步驗證了計算的合理性，通過模型分析對該類衍生物進(jìn)行了設(shè)計和結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及合成，得到了4個高除草活性的化合物，為開發(fā)3-(吡啶-2-基)苯磺酰胺衍生物提供理論基礎(chǔ)。Yueting Zhou等[16]基于已經(jīng)得到的Tschimganin活性結(jié)構(gòu)，用CoMFA模型進(jìn)行3D-QSAR 分析，表明較高的電負(fù)性有利于殺螨活性，具有2-羥基-3,5-二硝基苯基部分的化合物顯示出較好的殺菌活性，具有給電子基團的化合物對棉鈴蟲的生長發(fā)育具有很好的抑制活性，這些結(jié)果為開發(fā)雙功能農(nóng)用化學(xué)品提供很好的理論支撐。楊華錚和楊光富等[17, 18]在乙酰乳酸合成酶(ALS)受體三維結(jié)構(gòu)未知的情況下，全面系統(tǒng)地研究了磺酰脲、稠雜磺酰胺和嘧啶(硫)醚三大類典型的ALS除草劑的結(jié)構(gòu)與活性關(guān)系，并由此初步提出了這三類除草劑與ALS的作用模型，這為設(shè)計新型高效的 ALS酶抑制劑提供了重要的指導(dǎo)。Danping Jiang等[19]結(jié)合CoMFA方法，基于殺蟲劑氯蟲酰胺的活性構(gòu)象構(gòu)建3D-QSAR模型，通過分析模型得到了某一區(qū)域取代基空間體積和電荷對化合物活性影響的關(guān)系，對進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)計提供參考依據(jù)。

現(xiàn)有的研究結(jié)果顯示，3D-QSAR已成為一種高效實用的預(yù)測工具，其構(gòu)建的模型具有良好的穩(wěn)定性和預(yù)測能力，對解析藥物與受體的作用機制及研發(fā)新型農(nóng)藥分子具有重要的指導(dǎo)意義。

4 小結(jié)與展望

新農(nóng)藥研發(fā)需要綜合考慮環(huán)境生物、防治對象、保護(hù)對象和環(huán)境生態(tài)的多樣性以及風(fēng)險評估等復(fù)雜因素，因此急需更加高效的研究方法和手段。如今基于CADD技術(shù)的新農(nóng)藥研發(fā)能夠快速的篩選先導(dǎo)化合物，并通過指導(dǎo)先導(dǎo)化合物的結(jié)構(gòu)改造，極大的加快新型農(nóng)藥的開發(fā)速度，具有十分廣闊的應(yīng)用前景。

盡管計算機輔助藥物設(shè)計方法已經(jīng)成功應(yīng)用于農(nóng)藥設(shè)計領(lǐng)域，但是尚存在如下問題：首先，CADD 中關(guān)鍵的方法技術(shù)還有待改進(jìn)和提高，如何快速建立準(zhǔn)確的模型，以及對模型和結(jié)果的分析評價方法，都是建立在大量的經(jīng)驗基礎(chǔ)之上而不是一成不變的；其次，CADD只是從理論上指導(dǎo)藥物設(shè)計，其準(zhǔn)確性和合理性還需要實驗來進(jìn)行驗證，所以一定要理論與實驗相結(jié)合。雖然CADD 技術(shù)在藥物研發(fā)中還存在問題，但毋庸置疑CADD 確實為一條有效的途徑，必將在新農(nóng)藥的創(chuàng)制研究中扮演著越來越重要的角色，它將與其他研究手段一起推動我國的農(nóng)藥研究的不斷創(chuàng)新與發(fā)展。