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血管緊張素轉(zhuǎn)換酶抑制肽定量構(gòu)效關(guān)系研究進(jìn)展

2021-07-04 01:31:56楊許花楊雪妍馬燁杰程子天高丹丹
中國釀造 2021年6期
關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)模型研究

楊 琦,楊許花,楊雪妍,楊 揚(yáng),馬燁杰,程子天,高丹丹

(1.西北民族大學(xué) 生命科學(xué)與工程學(xué)院,甘肅 蘭州 730030;2.西北民族大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)研究中心 中國-馬來西亞國家聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,甘肅 蘭州 730124)

高血壓(hypertension)是指收縮壓≥140 mmHg,舒張壓≥90 mmHg,并且對(duì)心臟、腦、腎和其他器官具有功能或器質(zhì)性損害的一種常見疾病。對(duì)于原發(fā)性高血壓,食物中的血管緊張素轉(zhuǎn)換酶(angiotensin converting enzyme,ACE)抑制肽可用于控制血壓[1-2]。ACE抑制肽抑制血管緊張素I向血管緊張素II的轉(zhuǎn)化,從而抑制血管收縮并減緩血壓的升高。基于ACE抑制肽毒副作用小、降壓效果顯著的特點(diǎn),研究人員致力于構(gòu)建定量構(gòu)效關(guān)系模型,指導(dǎo)合成高效的藥物模型。

以往對(duì)ACE抑制肽的研究主要針對(duì)ACE抑制肽的制備、分離純化及檢測(cè)技術(shù)、蛋白質(zhì)來源等,本研究針對(duì)食源性ACE抑制肽的序列信息、降壓機(jī)制及ACE抑制肽的定量構(gòu)效關(guān)系進(jìn)行了概括。總結(jié)了能夠描述氨基酸理化性質(zhì)的定量構(gòu)效關(guān)系(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型,指出了存在的問題和未來的研究方向,為指導(dǎo)ACE抑制肽的分子設(shè)計(jì)、合成新型降壓藥物奠定基礎(chǔ)。

1 ACE抑制肽作用機(jī)理及制備來源

1.1 血管緊張素轉(zhuǎn)換酶

血管緊張素轉(zhuǎn)換酶(ACE、激肽酶Ⅱ或肽基-羧基肽酶)是一種血管內(nèi)皮細(xì)胞膜結(jié)合酶,其作用機(jī)制是將氨基酸切割成兩段來水解肽鏈C端的二肽殘基。其廣泛分布于人體組織中,在附睪、睪丸和肺組織中含量豐富。其中肺毛細(xì)血管內(nèi)皮細(xì)胞中的ACE活性最高。ACE分為體細(xì)胞血管緊張素轉(zhuǎn)換酶(soma-tic angiotensin converting enzyme,sACE)和睪丸血管緊張素轉(zhuǎn)換酶(testic ACE,tACE);sACE是由1 306個(gè)氨基酸組成的多聯(lián)糖蛋白,存在于內(nèi)皮和上皮細(xì)胞中;tACE含701個(gè)氨基酸殘基,分布在雄性動(dòng)物的睪丸和精子中,它與sACE的C端結(jié)構(gòu)域有相同結(jié)構(gòu)(除前36個(gè)氨基酸殘基)[3]。sACE由兩個(gè)高度同源的具有60%相似性的蛋白結(jié)構(gòu)域N、C-domain組成,包含His-Glu-X-X-His和Zn2+。兩種結(jié)構(gòu)域在底物和抑制劑的特異性及氯離子激活等方面存在較大差異。sACE的C-domain將十肽血管緊張素I(Angiotensin I,AngI)水解為八肽血管緊張素Ⅱ(Angiotensin Ⅱ,Ang Ⅱ);而兩種結(jié)構(gòu)域又可共同完成舒緩激肽的水解。

血管緊張素轉(zhuǎn)換酶粘附在內(nèi)皮細(xì)胞表面,可分解并釋放到血液循環(huán)中。其主要功能是催化血管緊張素I向血管緊張素II的轉(zhuǎn)化,并滅活緩激肽。ACE的分子質(zhì)量為120~150 kDa,最適pH為7.5~8.3,等電點(diǎn)(isoelectric point,PI)為4.7,沉降系數(shù)為7.9s,是一種能被Zn2+和Cl-激活[4-5]的由單肽鏈組成的糖蛋白。ACE是治療高血壓、心力衰竭、2型糖尿病和糖尿病腎病的理想靶點(diǎn)。

1.2 高血壓產(chǎn)生機(jī)制

原發(fā)性高血壓(essential hypertension,EH)的發(fā)生是由于血管收縮活性的增加或舒張活性的降低,血壓的相對(duì)穩(wěn)定受多種活性物質(zhì)以及血壓調(diào)節(jié)系統(tǒng)的影響。這種調(diào)節(jié)系統(tǒng)包括腎素-血管緊張素系統(tǒng)(renin-angiotensin system,RAS)、交感神經(jīng)系統(tǒng)(sympathetic nervous system,SNS)、一氧化氮合酶/一氧化氮(nitric oxide synthase/nitric oxide,NOS/NO)、內(nèi)皮素、胰島素、血漿同型半胱氨酸等[6-7]。腎素-血管緊張素系統(tǒng)和激肽釋放酶-激肽系統(tǒng)(kallikrein-kinin system,KKS)作為一對(duì)拮抗系統(tǒng)用以維持人體血壓平衡。在RAS系統(tǒng)中,ACE使失活的血管緊張素轉(zhuǎn)換酶Ⅰ水解為血管緊張素轉(zhuǎn)換酶Ⅱ,作用于小動(dòng)脈,引起血管平滑肌收縮,增加外周血管阻力,血壓上升。同時(shí)ACE還刺激腎上腺皮質(zhì)球區(qū)分泌醛固酮,增加鈉含量和血容量水平,促使血壓升高;在KKS系統(tǒng)中,舒緩激肽(bradykinin,BK)能夠擴(kuò)張毛細(xì)血管、增加其通透性,從而降低血壓。然而,ACE能將緩激肽降解為無效片段,使其不能發(fā)揮降壓的作用。如果局部組織ACE含量和活性增加,將直接導(dǎo)致緩激肽含量下降和血管緊張素轉(zhuǎn)換酶Ⅱ含量增加,從而促進(jìn)血壓升高。

圖1 腎素-血管緊張素系統(tǒng)、激肽釋放酶-激肽系統(tǒng)血壓調(diào)節(jié)機(jī)制Fig.1 Blood pressure regulation mechanism of RAS and KKS system

1.3 ACE及其抑制肽的相互作用

ACE活性位點(diǎn)中有S1、S'1和S'2三個(gè)亞位點(diǎn),它們易與C末端有疏水性氨基酸殘基或競(jìng)爭(zhēng)性抑制劑的抑制肽作用。位于S1、S'1間的Zn2+從酰胺鍵的酮基得電子參與水解使肽鍵裂解并釋放二肽[8]。ACE和抑制肽間的有多個(gè)氫鍵作用,穩(wěn)定了非催化酶-肽復(fù)合物的結(jié)構(gòu),促進(jìn)ACE抑制肽的活性[9]。

ACE抑制肽直接與血管緊張素轉(zhuǎn)換酶結(jié)合,使其作用喪失,減少血管緊張素II的合成,從而緩解血管收縮、醛固酮分泌造成的血壓升高;同時(shí)無法使緩激肽失活成為無效片段,促進(jìn)血管擴(kuò)張,降低血壓。所以,ACE抑制肽的攝入能有效地抑制局部ACE的含量增加、活性增強(qiáng),有效抑制血壓升高[10]。

1.4 食源性ACE抑制肽的制備

食源性ACE抑制肽活性強(qiáng)、安全性高,多從天然蛋白質(zhì)中水解得到,具有廣泛的生物學(xué)功能。研究者從乳源、發(fā)酵食物、動(dòng)植物、海洋生物中獲得大量ACE抑制肽,為研究打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。ACE抑制肽通常通過酶水解、發(fā)酵和脫氧核糖核酸(deoxyribonucleic acid,DNA)重組等方法制備,最常用的制備方法是通過酶水解的形式。發(fā)酵法是在食品發(fā)酵過程中,利用微生物產(chǎn)生的蛋白酶和肽酶水解蛋白質(zhì),釋放功能性多肽的方法降低了成本。DNA重組法通過鑒定高活性ACE抑制肽的序列,并進(jìn)一步融合成能在體系中高效表達(dá)的ACE抑制肽,克隆至表達(dá)載體并轉(zhuǎn)接至宿主菌進(jìn)行表達(dá)[11]。對(duì)食源性ACE抑制肽來源和序列信息進(jìn)行匯總見表1。

表1 食源性血管緊張素轉(zhuǎn)換酶抑制肽來源和序列信息Table 1 Source and sequence information of foodborne angiotensin converting enzyme inhibitory peptide

續(xù)表

2 定量構(gòu)效關(guān)系研究

圖2 定量構(gòu)效關(guān)系原理Fig.2 Principle of quantitative structure-activity relationship

定量構(gòu)效關(guān)系(QSAR)是研究有機(jī)小分子和生物大分子相互作用和有機(jī)小分子在生物體內(nèi)的吸收、分布、代謝和排泄的一種方法,可以深入研究ACE抑制肽的結(jié)構(gòu)和活性機(jī)制,了解ACE抑制肽活性對(duì)血壓的影響,優(yōu)化ACE抑制肽的結(jié)構(gòu)以改變其活性,指導(dǎo)生產(chǎn)高效、低成本的抗高血壓藥物。QSAR可以建立ACE抑制肽的生物活性與分子結(jié)構(gòu)之間的定量關(guān)聯(lián)模型,篩選和設(shè)計(jì)有效的藥物模型,是ACE抑制肽研究的熱點(diǎn)。

QSAR研究方法最早由HANSCH等確立,將分子電性、立體效應(yīng)與分子活性聯(lián)系構(gòu)建定量模型。隨著計(jì)算機(jī)輔助手段的發(fā)展,QSAR從二維(two dimension,2D)發(fā)展到六維。

2.1 二維定量構(gòu)效方法

2D-QSAR主要包括Hansch法、基團(tuán)貢獻(xiàn)法和分子連接性指數(shù)法三類。多元線性回歸法(multiple linear regression,MLR)、主成分分析法(principal components,PCA)、偏最小二乘法(partial least squares,PLS)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(artificial neural networks,ANN)為其主要的建模方法。Hansch法是假設(shè)化合物活性和可計(jì)算測(cè)量物化性質(zhì)相聯(lián)系,采用多重自由能相關(guān)法,最后再利用多元線性回歸法就能得到目標(biāo)的模型;基團(tuán)貢獻(xiàn)法則適用于對(duì)具有相同母體的有機(jī)物的毒性評(píng)估;分子連接性指數(shù)法是根據(jù)骨架原子連接排列方式來描述分子結(jié)構(gòu)特征的一種方法。

2.2 三維定量構(gòu)效方法

3D-QSAR有分子形狀分析、距離幾何方法、比較分子力場(chǎng)分析、比較分子相似因子分析以及虛擬受體等。其方法是在分子水平上認(rèn)為,影響生物活性的相互作用主要是非共價(jià)性立體和靜電作用,在模型建立后通過非交叉驗(yàn)證的相關(guān)系數(shù)R2、方差比F和絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差S來作為其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確能力的依據(jù)。

2.3 高維定量構(gòu)效方法

四維定量構(gòu)效是在三維的基礎(chǔ)上考慮了分子的多構(gòu)象計(jì)算;五維定量構(gòu)效是在四維的基礎(chǔ)上考慮了受體對(duì)配體的誘導(dǎo)契合;六維定量構(gòu)效進(jìn)一步考慮了受體和配體相互作用時(shí)的溶劑化作用。

表2 定量構(gòu)效關(guān)系方法的原理及優(yōu)缺點(diǎn)Table 2 Principles,advantages and disadvantages of quantitative structure-activity relationship method

3 ACE抑制肽定量構(gòu)效研究進(jìn)展

HELLBERG S等[36-37]對(duì)20種天然氨基酸的29種理化參數(shù)進(jìn)行了分類,將其分為固體大小、分子親水性和電荷性質(zhì)三類,稱為z-標(biāo)度(Z-scales)。采用主成分分析法(PCA)對(duì)29個(gè)理化參數(shù)描述的氨基酸的主要性質(zhì)進(jìn)行了總結(jié)。Z1主要與親水性有關(guān),Z2主要與固體尺寸有關(guān),Z3主要與電荷性質(zhì)有關(guān)。通過偏最小二乘分析得到兩個(gè)潛在變量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型預(yù)測(cè)能力較好,但不能表達(dá)構(gòu)象信息。

COLLANTES E R等[38]構(gòu)建了氨基酸結(jié)構(gòu)并分析了氨基酸的構(gòu)象,優(yōu)化能量,計(jì)算量子化學(xué)參數(shù)。用氨基酸的各向同性表面積(isotropic surface area,ISA)來描述側(cè)鏈基團(tuán)的疏水性和分子體積。用電荷指數(shù)(charge index,ECI)描述受體側(cè)鏈基團(tuán)的極性和受體與側(cè)鏈的偶極相互作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該過程中使用的描述子較少,所有的描述子都是根據(jù)氨基酸的空間結(jié)構(gòu)計(jì)算出來的。ISA-ECI比Z-scales有更大的自由度,因此更容易研究非天然氨基酸。

林治華等[39]基于肽鏈的一級(jí)結(jié)構(gòu),構(gòu)建了分子電負(fù)性邊距矢量(molecular electronegativity edge-distance vector,VMED)。二肽由兩個(gè)氨基酸殘基組成,結(jié)構(gòu)簡單,難以形成復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu)。能方便地計(jì)算出電邊緣矢量,并具有良好的活性相關(guān)性。

彭劍秋[5]將SVHEHS的13個(gè)主成分命名為SVHEHS1-SVHEHS13,分別將多元線性回歸(MLR)、偏最小二乘法(PLS)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)用于ACE抑制肽的QSAR研究。實(shí)驗(yàn)表明,MLR模型方程提供的多肽活性影響信息更有針對(duì)性,模型有較好的預(yù)測(cè)效果;PLS模型獲得了不同長度肽段結(jié)構(gòu)與活性關(guān)系信息,模型的擬合能力、內(nèi)部預(yù)測(cè)能力和穩(wěn)健性良好,外部預(yù)測(cè)能力也在合理范圍內(nèi);結(jié)果顯示ANN模型與PLS模型有相同的預(yù)測(cè)能力。

張艷萍等[40]用PLS、支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)、主成分分析-支持向量機(jī)(principal component analysis-support vector machine,PCA-SVM)對(duì)食源性ACE抑制二肽建模,發(fā)現(xiàn)三種模型的預(yù)測(cè)能力無顯著差異,均能預(yù)測(cè)ACE抑制肽的活性。SVM、PCA-SVM的預(yù)測(cè)力相對(duì)較強(qiáng)。梅虎等[41]用PLS對(duì)苦味二肽和血管舒緩激肽促進(jìn)劑建模,實(shí)驗(yàn)表明,VHSE比Z-scales有更精切的物化意義,并含有更豐富的氨基酸結(jié)構(gòu)信息。

梅虎[42]分析了20種氨基酸的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。從70個(gè)結(jié)構(gòu)和拓?fù)湫再|(zhì)中選取25個(gè)特征。通過主成分分析(PCA)得到三個(gè)主成分。對(duì)于每個(gè)氨基酸都用得分矢量VSTV1、VSTV2、VSTV3作為新的描述子代替原始矩陣。用VSTV描述子比較MLR、主成分回歸(principal component regression,PCR)、PLS、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP算法(artificial neural network and BP algorithms,BP-ANN)、SVM。對(duì)象為苦味二肽、血管收縮素轉(zhuǎn)化酶抑制劑、血管舒緩激肽促進(jìn)劑、后葉催產(chǎn)素和HLA-A*0201限制性CTL表位。研究表明,各種模型的建模結(jié)果基本一致。對(duì)于不同的建模對(duì)象,五種模型各有優(yōu)勢(shì)。

李玲霄[43]對(duì)20種氨基酸建立初始構(gòu)象,通過主成分分析,分別用三類描述子的前6、3、6個(gè)主成分對(duì)氨基酸進(jìn)行結(jié)構(gòu)表征,代替原始矩陣,并命名為SVGMW。對(duì)血管緊張素轉(zhuǎn)換酶抑制劑、苦味二肽和后葉催產(chǎn)素進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)SVGMW能系統(tǒng)表征多肽結(jié)構(gòu)和生物活性間的信息,研究過程簡單可靠,適用范圍廣,不受外界影響。運(yùn)用同樣的方法,篩選出幾何描述符47個(gè)、特征值信息44個(gè)、分子幾何反比度信息41個(gè),通過主成分分析,用三種描述子的前6、3、2個(gè)主成分對(duì)氨基酸進(jìn)行結(jié)構(gòu)表征,代替原始矩陣,命名為SVGER。對(duì)血管緊張素轉(zhuǎn)換酶抑制劑、苦味二肽和后葉催產(chǎn)素進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)SVGER也能夠系統(tǒng)表征多肽結(jié)構(gòu)和生物活性間的信息,適用范圍廣且不受外界影響。

4 展望

在目前研究中,定量構(gòu)效關(guān)系能準(zhǔn)確找到抑制肽結(jié)構(gòu)信息與生物活性的關(guān)系,指導(dǎo)合成高效降壓藥,在藥物研究中起到很重要的作用。隨著研究人員對(duì)ACE抑制肽的深入了解,獲得了越來越多的有效信息,但同時(shí)也存在很多問題:①由于ACE的三維結(jié)構(gòu)和長肽在立體空間中的強(qiáng)柔性,導(dǎo)致二維定量構(gòu)效關(guān)系很難涉及分子空間構(gòu)象的變化。此后應(yīng)針對(duì)長肽分子展開更高維定量構(gòu)效關(guān)系的研究。②目前的肽類結(jié)構(gòu)描述子優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),但從長遠(yuǎn)來看,還需要解決幾個(gè)關(guān)鍵性問題:a.擬肽和環(huán)肽結(jié)構(gòu)表征的問題;b.不同長度肽的結(jié)構(gòu)表征問題;c.結(jié)構(gòu)復(fù)雜導(dǎo)致的計(jì)算復(fù)雜度過高的問題。③在定量構(gòu)效關(guān)系研究中,以支持向量機(jī)為代表基于核函數(shù)的建模方法成為主流,但目前需要解決幾個(gè)基于核函數(shù)的各種方法的問題:a.核函數(shù)的選擇;b.參數(shù)的尋優(yōu);c.計(jì)算速度的提高;d.結(jié)果的可解釋性等。④前人對(duì)多肽空間位阻以及多肽對(duì)ACE活性中心Zn2+正四面體結(jié)構(gòu)的影響進(jìn)行了深入研究,此后可通過熒光猝滅、等溫滴定量熱法等實(shí)驗(yàn)方法對(duì)多肽與ACE之間的結(jié)合能進(jìn)行研究。⑤此前研究多針對(duì)ACE抑制肽活性的體外模擬,此后可通過制備高效的ACE抑制肽進(jìn)行生物實(shí)驗(yàn),探究其生物利用度。

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