——从基因到先导化合物的发现之三

文/阎作伟  创腾科技有限公司

如上篇文章的介绍，在研究靶点结构明晰的情况下，Accelrys公司提供的基于生物大分子靶点信息的合理分子设计工具能够为科研工作者的工作带来前所未有的便利。然而，由于科学研究的前瞻性以及特定靶点在结构确定上仍然存在技术难点，许多研究工作只能从生物活性分子出发。事实上，同基于生物大分子靶点信息的合理分子设计工具相比，基于活性分子结构的方法发展的历史更为悠久，在先导化合物的总结、归纳和优化方面有着非常广泛的应用，是现代药物设计的重要方法。
Accelrys公司综合了众多基于活性分子结构的优秀研究方法，提供了深度挖掘分子结构奥秘的工具。从生物活性分子出发，Accelrys的软件能够帮助科学家进行结构和生物学效应的相关性研究，包括活性、毒性、代谢以及动力学效应；帮助科学家分析活性相近的分子的共性和差异性、构建药效基团模型、了解化合物生物活性的真正来源，并用来发现新的化合物，根据模型预测其活性的大小；帮助科学家计算活性分子关键性的描述符参数，将活性分子放置到特定的化学空间内，根据其聚类分布的特性，发现同样可能具有类似活性的分子。Accelrys的 Cerius2、TOPKAT、TSAR等软件包为QSAR、ADME、毒性、药效团/毒效团模型、组合化学等研究方向提供了完整的解决方案。

定量构效关系研究方法
定量构效关系（QSAR）利用理论计算和统计分析工具来研究化合物结构与其生物学效应之间的定量关系。这种研究方法有上百年的历史，从单一模型逐渐发展到较为成熟的定量研究方法，成为现代药物研究的主要手段。定量构效关系中的 “构”指的是分子的内在性质，这些性质可以通过实验手段获得，也可以通过理论计算的方法获得。在Accelrys的Cerius2软件包内，提供了众多的描述分子宏观和微观结构特征的参数。定量构效关系中的“效”是广义的生物学效应，既包括药物的活性、毒性、药效学性质，还包括药物代谢动力学参数和生物利用度。构和效的相关性数学模型，最终可使用统计学方法获得。在Cerius2中，众多新的统计学技术如偏最小二乘法（PLS），以及人工神经网络（Artificial Neural Network）和遗传算法（Genetic Algorithm）都被引入并应用于数学模型的构建。
Cerius2.MFA （Accelrys, http：//www.accelyrs.com）是应用三维场理论的3D-QSAR方法，它借用了Cerius2.Receptor（图1）生成的分子表面生成网格点，网格点的密度随着分子距离的远近而变化，能够避免因为规则网格点参数的均一化而引起的误差。这种基于分子表面模型方法，能够计算更多类型的分子表面，除了静电、氢键的供体、给体，还能给出非极性表面的特征，因此能够揭示更多的相互作用的信息。Cerius2.MFA能够间接反映药物分子与受体分子之间非键相互作用的特征，能够更加深刻的揭示分子相互作用的细节，揭示药物分子在三维空间中对电荷的空间分布，氢键的形成和分布，结构基团在空间的取向和大小限制以及疏水性分布的要求。研究者能够在合理的模型的提示下，可以对自己设计的组合数据库进行基于模型的虚拟筛选，完成先导化合物的优化。
QSAR 方法除了应用于先导化合物的优化，还能够进行ADME性质以及毒性的预测。由于实验方法建立高通量的药代动力学预测模型的难度比较大且有局限性，因此用理论方法建立可靠的ADME的预测模型，并进行高通量的预测则具有非常重要的意义。ADME的预测模型的构建需要准确的数据，而ADME数据的获得往往会受到环境因素的影响，因此不同的工具虽然在方法上大同小异，但是对于具体对象的预测则会产生明显的差异。评价标准主要是观察其训练集中样本的数目，活性数据来源的可靠性以及分子结构的多样性。只有包含了更可靠的数据，多样性的结构的训练集构建的模型才能具备好的预测能力。
Accelrys公司的 Cerius2.ADME/Tox模块中的用于构建ADME/Tox模型的分子结构和数据都来源于Pharmacopoeia Drug Discovery Services，数据质量高，预测速度快，能够直接对包含大量结构的虚拟组合库进行肠道细胞吸收（图2）、血脑屏障透过能力、血浆蛋白结合能力的快速预测。
Accelrys TOPKAT则是一个专门计算毒物学的软件包。它内置了多个高质量的QSTR模型，利用专利的预测准确性评估验证技术（OPS：Optimum Prediction Space），能够对各类有机化合物的毒理性质进行预测。由于该软件包预测结果可靠，已被包括美国FDA、加拿大环境部、加拿大健康部、美国Abbott 实验室和美国Los Alamos国家实验室等单位广泛应用。

药效团模型技术
在上期文章中，曾重点介绍了Pharmacophore Model（药效团模型）基于受体结构模型构建部分。Cerius2.SBF模块和Catalyst软件包能够基于受体结构进行分析和构造药效团模型，结合活性分子药效团模型进行数据库搜索，高效快速，成为能够和Docking方法相媲美的高通量快速筛选解决方案。
事实上，在基于受体结构的药效团模型广泛使用之前，药效团模型一直被认为是根据活性小分子结构进行研究和发现的间接药物设计的重要手段。Accelrys的药效团模型构建软件 Catalyst，能够在受体结构未知的情况下，根据生物活性分子叠合模式来了解药物分子可能的活性结构模型。Catalyst可以根据药效团模型中的药效特征元素的空间排列和相互关系作为提问，进行数据库的搜索，发现新的先导化合物（图3）。
药效团方法的研究通常分为两个步骤：首先根据活性化合物的信息建立起准确的药效团模型，然后将药效团应用到结构数据库中寻找匹配性的化合物。准确的药效团模型是进行数据库搜索，发现新的先到化合物的基础。 2002年，Patel等[1]对多个药效团分析工具进行了分析和比较，最终认定Catalyst的计算结果最为理想。科学家可以将自己积累的化合物库、设计的虚拟库、或者是商业数据库作为被搜索的对象应用于Catalyst。Catalyst的搜索速度是传统的Docking方法所无法比拟的，基于药效基团的方法已经成为新先导化合物发现的主要手段。
当构建模型的分子活性已知时，科学家甚至能够在Catalyst内建立起具有和3D-QSAR方法相类似的活性预测模型，对用户新设计的化学结构进行快速的评价。基于Pharmacophore Model的方法，能够帮助科学家最大限度的了解已知活性分子结构上的关键信息，根据这些关键信息进行活性更佳的分子的设计和发现。
 
虚拟组合库和分子多样性技术
组合库（CombiChemistry）技术和多样性（Diversity）技术是Accelrys药物设计软件包Cerius2的一个重要的组成部分。科学家能够在Cerius2内根据自己的需求，使用不同的构建方法，构建一个庞大的化合物数目以百万计的组合库，或者是一个小型的专一性的数据库。对于大型的数据库来说，用户能够在C2.LibEngine的帮助下，对多种重要的化学性质参数进行计算，并进行必要的分类分析和定位。对于小型的数据库来说， Cerius2能够帮助科学家进一步提高数据库的结构质量，提高对化学空间的覆盖能力，甚至充分的考虑实际合成实验的难度，降低实体数据库的构建成本。
RSP 公司是一家精细化学品提供商，主要的业务为利用氨基酸标准部件向用户提供化合物实体。为保证向客户提供高质量的化合物，即在有限数目的化合物之内，能将用户关心的性质空间覆盖，同时充分利用已有的库存化合物，RSP选择了Accelrys的Cerius2 组合库与多样性分析工具进行分析和选择。在Cerius2的环境内，RSP使用C2.Descriptor+计算并分析了其库存化合物的化学特性，使用 C2.AnalogBuilder等工具进行了虚拟库的构建，再使用C2.LibCompare进行了化合物库的比较，并用C2.Diversity进行了进一步的多样性分析。最终RSP达到了他们的目的：能够向制药公司、生物技术公司等研发机构提供结构多样性的、经济而且高质量的化合物数据库[2]。
在目前，基于生物活性小分子的结构进行化合物设计应用广泛。在这个方面，Accelrys不但为科学家提供了在计算机上进行基于生物活性小分子的结构的先导化合物寻找，活性构像假说确定，定量构效关系研究的解决方案，为高质量的化合物库的设计合成提供指导，而且在实际的工作之前，还能够帮助科学家们对设计而得的化合物进行药物代谢和动力学性质、毒理学性质的预测。
当然先导化合物的发现不可能是一蹴而就的事情。整个过程可能会经历多个循环和周折。但是Accelrys的科学软件能够帮助研究者辨明方向，提高效率，顺利完成从基因到先导化合物的科学之旅，为人类的福祉做出贡献。■
参考文献：
[1] Patel Y, Gillet V, Bravi G, Leach A. A comparison of the pharmacophore indentification programs： Catalyst, DISCO and GASP. J. Comput. Aid. Mol. Des. 2002,16：653
[2] Accelrys, http：//www.accelrys.com/reference/cases/studies/combi_lib_design/index.html