蛋白酶體抑制劑的定量構效關系及分子設計研究.pdf

1、泛素-蛋白酶體(ubiquitin-proteasome system，UPS)通路是人體最重要的蛋白質代謝途徑，業(yè)已證明該通路與包括腫瘤在內(nèi)的多種疾病密切相關，如多發(fā)性骨髓瘤、神經(jīng)退行性疾病、炎癥、心肌梗死等，這使得以蛋白酶體為靶標的蛋白酶體抑制劑的研發(fā)成為近年來的研究熱點。目前，已經(jīng)上市的蛋白酶體抑制劑僅有2003年美國FDA批準的作為治療多發(fā)性骨髓瘤的藥物硼替佐米(Bortezomib)，而第二代蛋白酶體抑制劑Carfilzomi

2、b也已進入FDA審查階段。截至目前，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的蛋白酶體抑制劑主要有醛肽類、硼酸肽類、環(huán)氧酮類、β-內(nèi)酯類、多酚類和黃酮類等結構類型，同時也出現(xiàn)了一些植物源和金屬絡合物等新型抑制劑分子。雖然一些抑制劑分子已經(jīng)表現(xiàn)出較強的體外抑制活性，但選擇特異性差、毒副作用大和生物利用度不高仍是該類藥物研發(fā)的主要瓶頸問題。
　　 由于蛋白酶體抑制劑的結構復雜多樣、分子柔性大、共價結合等原因，給定量構效關系(quantitative structu

3、re activity relationship，QSAR)、結構優(yōu)化和分子設計研究帶來了極大難度，且相關研究也尚不多見。為此，本論文以Tyropeptin硼酸肽類、環(huán)氧酮肽類、乙烯基砜類、醛三肽類以及非共價作用的二肽衍生物這5類蛋白酶體抑制劑為研究對象，采用比較分子場分析(Comparative molecular fieldanalysis，CoMFA)、比較分子相似性指數(shù)分析(Comparative molecular simil

4、arityindices analysis CoMSIA)、Topomer CoMFA、全息定量構效關系(Hologram QSAR)以及分子對接(Molecular Docking)等方法對上述5類蛋白酶體抑制劑的定量構效關系及與作用機理進行了全面細致的研究。在此基礎上，采用EA-Inventor對相關體系進行了分子設計研究，篩選出了具有高預測活性的新型分子。主要研究結果如下：
　　 ①Tyropeptin硼酸三肽類蛋白酶體抑

5、制劑與蛋白酶體的相互作用以氫鍵和疏水作用為主，最優(yōu)的CoMSIA模型包含氫鍵供體場、疏水場、氫鍵受體場和立體場，其最佳主成分數(shù)、決定系數(shù)R2、標準差S、交互驗證系數(shù)Q2和外部預測R2pred分別為3、0.882、0.188、0.494以及0.660。在此基礎上，通過分子設計篩選出5個目標分子，其預測活性均達到nM水平。
　　 ②環(huán)氧酮肽類蛋白酶體抑制劑：從分子結構表征入手，通過引入一維和二維描述符結合支持向量機(support

6、vector machine，SVM)建模方法，避免了高柔性大分子體系的構象選擇、疊合和過擬合問題。最優(yōu)SVM模型的描述符變量數(shù)、決定系數(shù)R2、交互驗證系數(shù)Q2和外部預測R2pred分別為13、0.681、0.572和0.64.1。研究結果顯示：56個環(huán)氧酮肽分子的電性、拓撲、疏水性和分子體積是影響蛋白酶體抑制劑活性的主要因素。在此基礎上通過分子設計最終篩選出18個目標分子，其預測活性均達到納摩爾水平且都高于模板分子的活性預測值(pIC

7、50=8.921)。
　　 ③乙烯基砜類蛋白酶體抑制劑：最優(yōu)QSAR模型為基于分子一維和二維結構特征的SVM模型，其描述符變量數(shù)、決定系數(shù)R2、交互驗證系數(shù)Q2和外部預測R2pred分別為11、0.581、0.516和0.501。研究結果顯示：56個乙烯基砜類分子的電性、組成和分子體積是影響該類蛋白酶體抑制活性的主要因素，這與分子對接分析結果也相互印證。與此同時，該類抑制劑分子可通過水分子與蛋白酶體β5位點的ALA50以及β6位

8、點的ASP114形成“水橋”相互作用也是影響抑制活性的一個重要因素。
　　 ④醛三肽類蛋白酶體抑制劑：建立了兩個較優(yōu)的QSAR模型：1)TopomerCoMFA模型，其主成分數(shù)、R2、Q2和R2pred分別為3、0.856、0.676和0.5777；2)HQSAR模型，其主成分數(shù)、R2、Q2和R2pred分別為6、0.877、0.555和0.8814。TopomerCoMFA模型的等勢圖分析結果顯示：P4位置適宜負電性且位阻相對

9、適中的基團，而P1、P2和P3位置均以帶電的和大體積基團為宜。
　　 ⑤基于二肽骨架的非共價蛋白酶體抑制劑：最優(yōu)模型為HQSAR模型，其碎片組合為A+B+c+H+Ch，碎片長度為4-7，最佳全息長度(BL)為59。模型的主成分數(shù)、R2和Q2分別為3，0.886和0.565，標準誤差SEE為0.361，模型對8個預測集樣本的預測值與實驗值的回歸方程的決定系數(shù)R2pred為0.6815。研究顯示：抑制劑與蛋白酶體β5活性位點的非共價