一种模拟配体分子与靶标受体反应并计算预测该反应的热力学与动力学参数的方法和系统的制作方法

文档序号:6613812阅读:795来源:国知局

专利名称::一种模拟配体分子与靶标受体反应并计算预测该反应的热力学与动力学参数的方法和系统的制作方法
技术领域
:本发明属于医药、计算化学、计算生物学及药物设计领域,涉及一种基于计算机模拟配体分子(例如,药物分子)与靶标受体(如蛋白,核酸等疾病靶标)的反应,计算获取该反应的热力学与动力学参数的新方法。所述方法能够准确模拟配体分子与靶标受体在分子水平的作用方式和反应(结合/解离)方式,并快速、准确地计算获取该反应的热力学与动力学参数,获取配体分子与靶标受体反应的结合或解离路径,进而发掘靶标受体-配体分子的关键作用位点(活性位点及过渡态位点),适用于定量、定性分析配体分子与靶标受体间的相互作用模式和作用强弱。为设计或改造更高活性的药物分子提供依据,为筛选新型化合物提供定量的热力学与动力学表征,提高发现活性化合物的成功率。
背景技术
:分子识别在生物系统中有着至关重要的作用。配体分子与靶标受体的相互作用模式会引起一系列生理学与药理学效应(CharlesR.CantorPRS(1980)BiophysicalChemistry:PartIII:TheBehaviorofBiologicalMacromolecules(ff.H.Freeman,NewYork),pp849.HeldM,NoeF(2012)Calculatingkineticsandpathwaysofprotein-ligandassociation.EurJCellBiol91:357-364.),这种识别过程包括配体分子与靶标受体的结合或解离反应。特别的,由于多数药物的药效主要依赖于配体与相应的靶标的直接结合过程,于是药物设计则以配体与靶标受体结合理论作为基本依据。鉴于此,详细了解配体与受体的结合机制则对药物设计是至关重要的(TaftCA,DASilvaVB,DaSilvaCH(2008)Currenttopicsincomputer-aideddrugdesign.JPharmSci97:1089-1098.)。传统的药物设计过程中只是关注配体分子与靶标受体的结合亲和力的大小,普遍认为亲和力强的分子会比亲和力弱的分子药效更强(ZhangR,MonsmaF(2010)Bindingkineticsandmechanismofaction:towardthediscoveryanddevelopmentofbetterandbestinclassdrugs.ExpertOpinDrugDiscov5:1023-1029·)。但是这种单纯基于亲和力的药物设计方法成功率极低。究其原因,是由于这种设计方法忽略了反应配体分子与靶标受体结合过程的动力学性质。实质上,药效不仅仅与热力学参数(如结合自由能(AGbinding),结合常数(Ka)与解离常数(Kd))相关,也与结合动力学参数(如结合速率常数(km),动力学常数,药物分子与靶标受体的结合的滞留时间(1/koff))相关(KenakinT,JenkinsonS,WatsonC(2006)Determiningthepotencyandmolecularmechanismofactionofinsurmountableantagonists.JPharmacolExpTher319:710-723),滞留时间即可认为是药物分子的起效持续时间。很多实例证明药效和药物分子与靶标受体的结合亲和力并无直接的相关性,而与药物分子与靶标受体的结合的滞留时间呈现出较强的相关性(SwinneyDC(2004)Biochemicalmechanismsofdrugaction:whatdoesittakeforsuccessNatRevDrugDiscov3:801-808.),因此,基于亲和力的药物设计方法并不全面,而同时注重药物分子与受体的作用过程的热力学与动力学方法则得到了广泛的重视(ZhangR,MonsmaF(2010)Bindingkineticsandmechanismofaction:towardthediscoveryanddevelopmentofbetterandbestinclassdrugs.ExpertOpinDrugDiscov5:1023-1029·)。尽管药物(配体)分子与靶标受体结合的动力学性质在药物(配体)设计领域的重要性被揭示出来,但是近三十年来,还没有发展出可以快速、准确预测配体与受体结合动力学性质的方法。除此之外,尽管在过去的研究中,一直强调亲和力(即热力学性质)的计算预测方法,现有的热力学计算方法也存在一定的缺陷。虽然开发出来了诸如自由能微扰(FEP)这种计算准确性较高的方法,但是由于其计算时间太长而使得其应用存在极大的局限性。而相反地,分子对接过程中采用的打分函数则具有相对快速的优势,但是这种方法由于大量的采用近似、简化等手段,使得计算准确度大大的降低。介于这两种方法之间的MM-GBSA/PBSA具有较准确且较快速的优势(Wang,J.M.;Hou,T.J.;Xu,X.J.(2006)Recentadvancesinfreeenergycalculationswithacombinationofmolecularmechanicsandcontinuummodels.CurrComput-AidedDrugDes2:287-306.)。近些年来该方法得到了广泛的应用,但是这种方法被证实往往具有体系依赖性,虽然对于某些体系可以精确的预测,但是不能保证对所有体系均准确地预测。近些年来,研究者也提出了一种基于分子动力学的方法构建结合势能面或计算热力学和动力学性质的方案,该方案首先通过采用分子动力学模拟采样上百甚至上千条动力学轨迹,然后通过这些轨迹,根据相应理论计算方法获取配体受体动力学参数。这种方法由于需借助动力学方法大量采样轨迹,因此需要耗费大量的计算资源与时间,同时预测得到的热力学参数与动力学参数的也并不准确。如Buchet.al.通过采样495条动力学轨迹来构建zamidine与胰蛋白酶的作用势能面,从而根据势能面较精确的预测了热力学性质(与试验相比差lkcal/mol),但是计算得到的动力学性质与试验相比则具有至少有一个数量级的偏差(BuchI,GiorginoT,DeFabritiisG(2011)Completereconstructionofanenzyme-inhibitorbindingprocessbymoleculardynamicssimulations.ProNatlAcadSciUSA108:10184-10189.)。因此,开发出能够准确、快速地预测配体分子一靶标受体反应的热力学参数和动力学参数的方法依然是亟待解决的问题。
发明内容技术问题本发明要解决的技术问题为模拟配体分子与靶标受体的相互作用方式,获取配体分子与祀标受体(结合或解离)反应的方式,计算该反应的热力学参数和动力学参数,确定配体分子与靶标受体反应时经历的关键结合位点,进而指导药物分子的设计或改造,同时克服现有技术中模拟计算方法耗时长和不准确的缺陷,提高药物研发效率,降低研发成本。具体而言,本发明的目的为根据配体分子与靶标受体在自然条件下相互作用的自然规律,模拟和系统地采样配体分子与靶标受体可能的相互作用模式,量化每个作用模式的作用力(即结合自由能),准确、全面地构建配体分子与靶标受体相互作用模式的结合自由能势能面(BindingFreeEnergyLandscape,BFEL),并根据势能面来快速、准确地计算预测配体分子与靶标受体结合或解离反应过程以及该反应过程中的热力学参数、动力学参数;获取靶标受体上决定配体分子结合或解离通路上的关键结合位点,为配体分子、特别是药物分子的设计或改造提供新思路与有效依据。技术方案及有益效果因此,本发明提供了准确模拟和穷举配体分子与靶标受体的作用方式,探索配体分子祀标受体的反应(结合和解离反应),并计算获取该反应的热力学及动力学参数的新方法及其应用系统。为达到这一目的,本发明根据配体分子和靶标受体之间相互作用模式的自然规律,提出了改进的模拟和评估该相互作用模式方式的分子对接方法与MM-GBSA/PBSA的方法,并融合这两种方法来系统的构建完整的配体分子与靶标受体相互作用的BFEL,进而以获得的BFEL作为预测配体分子与靶标受体结合或解离反应路径的基础,采用反应路径采样方法获得结合或解离反应路径,从而计算得到相应的热力学参数与动力学参数。具体而言,本发明所述的方法为采用计算机程序实现外部数据处理的方案,外部数据为具有技术含义的技术数据(如本发明中处理的配体(药物)分子,及靶标受体分子),处理过程根据分子间相互作用模式的自然规律,所述方法能够实现快速、准确地模拟和评价药物分子与疾病靶标作用方式,从而计算出分子间相互作用模式的热力学参数和动力学参数进而指导药物分子设计或改造而达到有益效果。因此,本发明所述的方法为采用技术手段、实现技术效果的技术方案。所述方法通过以下五个主要步骤(如图I所示)来计算预测配体分子与靶标受体结合或解离时的热力学参数及动力学参数。其中,所述热力学参数为结合自由能(八Gbinding)、结合常数(Ka)、解离常数(Kd);所述动力学参数为结合和解离活化自由能(ΔΟη,ΔΟ:)、结合速率常数和解离速率常数(I^ktjff)步骤SI:从在线的祀标受体晶体结构数据库,如RCSB(http://www.pdb.otr/pdb/home/home,do)下载已通过实验手段(如X_ray衍射和核磁衍射)获得的所研究的靶标受体的三维结构数据,测量配体分子和靶标受体的空间结构数据,基于配体分子和靶标受体的空间结构搭建配体分子与靶标受体的模拟体系;步骤S2:构建配体分子与靶标受体的BFEL;步骤S3:依据BFEL获得配体分子与靶标受体发生结合或解离的反应路径;步骤S4:依据获取的反应路径计算相应的热力学和动力学参数;步骤S5:通过反应路径获取分子反应的作用机制、确定决定反应动力学特征的关键结合位点。其中,所述配体分子为药物小分子或化合物,所属靶标受体为疾病相关蛋白质,本发明实施例采用石杉碱甲作为举例配体小分子,乙酰胆碱酯酶作为靶标受体。其中,所述步骤SI为搭建配体分子与靶标受体模拟体系,即对拟研究的配体分子、靶标受体的预处理步骤以及定义模拟体系空间范围尺寸等。所述步骤Si包括以下步骤(如图2所示)步骤SI.I:定义研究体系空间尺寸范围。具体为通过评估实验获得的靶标受体的三维结构来划定拟采样配体分子与靶标受体相互作用模式的空间尺寸范围,这里需指出的是,对于该尺寸范围的划分与界定,主要依赖于靶标受体的三维结构大小,同时为了保证可以获得配体分子在溶液中的作用模式及作用力,因此该空间范围应充分大,从而可以提供足够的溶液空间供配体分子在不受到靶标受体的作用力干扰的情况下与溶液反应。另夕卜,如果该空间尺寸过大会导致产生大量无谓的计算。鉴于上述原因,本发明建议该空间尺寸应比靶标晶体三维结构大1(Γ20埃,当然该数字并无严苛的界定,其它大小,如20c都应该受到保护,只是太大,比如超过20埃的空间为一成不变的溶液区域,并无计算价值;步骤SI.2:对划定的研究空间进行子空间网格划分。具体为对步骤SI.I定义的所述研究体系空间进行子空间网格划分,并对每个子空间进行标记,本发明以Ii来标记,表示第i个子空间,将划定的整个研究空间划分为若干个小空间,称为子空间。该划分目的有二I)可以将整个模拟计算过程分解,既在每个子空间放入配体分子,采样该局部范围内配体分子与靶标受体的作用模式,这种方式可以使得任务进行分解,便于并行计算,从而大幅度提高计算效率;2)避免了因优化方法收敛而导致错失重要的配体分子与靶标受体的相互作用模式,如决定动力学性质的过渡态的配体分子与靶标受体的相互作用模式。因为对接采样过程中采用的优化方法会使得采样得到的相互作用模式收敛到全局最优(结合自由能最低)或者局部最优(结合自由能较低),如果不进行局部限制采样,则得到的相互作用模式必然会基本收敛于靶标受体的活性位点处(该处配体与受体结合自由能理论为全局最低),而决定反应动力学性质的结合自由能较高的过渡态处的相互作用模式会被错失,从而使得无法计算获得配体分子与祀标受体的反应动力学参数;所述步骤SI.2的有益效果为子空间划分策略使得计算过程可以并行化,大幅度提高时间,同时也可有效避免因优化方法收敛而导致错失重要的相互作用模式,如决定动力学性质的过渡态相互作用模式。步骤SI.3:筛选关键子空间。具体为对步骤SI.2中获得的空间进行筛选,将该空间中与配体分子作用可能性较大的子空间挑选出来,而可能性较小的子空间排除;所述步骤SI.3的有益效果为避免无意义的计算,浪费计算资源。所述步骤SI.3包括以下步骤步骤SI.3.I:从在线的祀标受体晶体结构数据库,如RCSB(http://www.pdb.otr/pdb/home/home.do)下载已通过实验手段(如X_ray衍射和核磁衍射)获得的所研究的革巴标受体的三维结构数据,所述晶体结构包括apo(即仅为靶标受体单体结构,无小分子共存)及holo结构(即与小分子共存的靶标受体复合物结构)。由于靶标受体结构具有动态特征,因此在不同环境条件下,或结合不同小分子的情况下,其三维构象会存在一定的差异,则相应的与配体分子反应的通道构形也可能不同,因此通过富集所有已知的晶体结构,即可避免由靶标受体的三维结构带来的计算结果上的偏向性;步骤SI.3.2:采用靶标受体上供配体小分子结合或解离通道计算采样的第三方软件,如MOLE或CAVER等计算各个靶标受体晶体结构潜在的通道ti;并富集所有通道T=Σti;其特征在于,采用第三方软件,依次采样各个靶标受体上潜在的通道ti;最终将各个靶标受体上获得的通道进行整合T=Σti;(这里,i代表所计算的第i个靶标受体三维结构,i依赖于用户所需要计算靶标受体的三维结构数目,为大于的I的正整数Ai为通过计算获得的第i个结构上潜在的通道;本发明列举的MOLE或CAVER可以自定义每次计算所希望获取的最有可能的通道数目,默认为3。)。步骤SI.3.3:聚类所有关键通道T获得代表性通道;,(具体的分析SI.3.2中获得所有通道T,每个取向的通道仅仅保留一个,其他为冗余而滤掉。);步骤SI.3.4:选择所有覆盖或邻近I;的子空间Ii作为对接模式采样研究部分关键子空间。具体为依据这些通道I;来从步骤S.I.I与S.I.2中获得的所有子空间中遴选出关键的子空间做为下一步相互作用模式采样操作所实施的空间。当然可以选择所有空间,且选择方法也可以适当调整,如包含靶标受体上的通道外的其他潜在结合位点所在子空间,这些都应包含在本专利范围之中;步骤SI.3.5:对所述关键子空间进行边界处理,其特征在于,在相邻的子空间之间插入覆盖边界的额外子空间Ip以j来标记,共插入ΣIj个子额外子空间来覆盖边界;步骤SI.3.6:最终获得对接模式采样的关键子空间L=SIiUΣI」。所述步骤SI.3.I的有益效果是考虑到靶标受体的不同三维结构,避免因结构差异带来的计算偏向性,即避免在下一步骤中的通道采样过程中错失重要结果。所述SI.3.5的有益效果为防止错失边界处可能存在的关键的配体分子-靶标受体作用模式。所述步骤S2包括以下具体步骤,如图4所示步骤S2.I:在每个子空间IiEL放入一个配体分子,进行对接,每个子空间Ii获得一个靶标受体-配体分子相互作用模式集合Pi=ΣPk(这里k为大于等于O的正整数,Pk代表获得第k个靶标受体-配体相互作用模式),具体为采用分子对接方法模拟采样配体分子在该子空间与靶标受体的所有的相互作用模式,为获得精确且多样性丰富的相互作用模式,本发明设计并开发出一个高效、新颖的分子对接方法,该对接方法I)采样过程中对作用模式的预测和评价以本文改进的结合自由能计算函数(MM-GBSA/MM-PBSA)来量度,该函数中的各个能量项依照特征重组并考虑靶标受体构象变化而引起的相对自由能变化;2)同时根据该自由能计算方法,结合多目标优化方法开发出多目标分子对接方法;3)为兼顾对接结果的准确性及计算速率,对靶标受体进行刚性柔性区域划分处理。有益效果为提高了预测配体分子与靶标受体作用模式的准确性,提高了评价每个相互作用模式的结合自由能的准确性;具体地,I)对自由能函数的改进特征在于各个能量项依照特征重组为四项或多个显示项如ΔEvdw,AEes,AGgb,AGsa,;为更清晰说明问题,本发明以上述四项为例来说明,重组能量项也可不仅局限于上述四种,只要是基于能量项拆分,而设计的多目标对接方法均属于本发明保护范围权利要求1.一种模拟配体分子与靶标受体反应并计算预测该反应的热力学与动力学参数的方法,所述方法包括以下步骤步骤Si:从在线的靶标受体晶体结构数据库下载已通过实验手段获得的所述靶标受体和配体分子的三维结构数据,基于配体分子和靶标受体的三维结构搭建配体分子与靶标受体的模拟体系;步骤S2:构建配体分子与靶标受体的BFEL;步骤S3:依据BFEL获得配体分子与靶标受体发生结合或解离的反应路径;步骤S4:依据获取的反应路径计算相应的热力学和动力学参数;步骤S5:通过反应路径获取分子反应的作用机制、确定决定反应动力学特征的关键结合位点。2.根据权利要求I所述的方法,其中,所述在线的靶标受体晶体结构数据库为RCSB(http://www.pdb.otr/pdb/home/home.do),所述实验手段为X_ray衍射和核磁衍射,所述配体分子为药物小分子或化合物,优选石杉碱甲,所述靶标受体为疾病相关蛋白质或核酸,优选乙酰胆碱酯酶。3.根据权利要求I所述的方法,其中,所述步骤SI包括以下步骤步骤SI.I:定义研究体系空间的尺寸范围,其特征在于,通过靶标受体的三维结构来划定拟采样配体分子与靶标受体相互作用的空间尺寸范围;所述采样配体分子与靶标受体相互作用的空间尺寸范围大于所述靶标受体的三维结构的1020埃;步骤SI.2:对步骤SI.I定义的所述研究体系空间进行子空间网格划分,并对每个子空间进行标记,以Ii来标记,表示第i个子空间;步骤SI.3:筛选对接模式采样的关键子空间,其特征在于,对步骤SI.2中获得的子空间进行筛选,挑选与所述配体分子作用的可能性较大的子空间,排除与所述配体分子作用的可能性较小的子空间。4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述步骤SI.3包括以下步骤步骤SI.3.I:从在线的靶标受体晶体结构数据库下载已通过实验手段获得的所述靶标受体的晶体结构数据,所述在线的祀标受体晶体结构数据库为RCSB(http://www.pdb.orR/pdb/home/home.do),所述实验手段为X_ray衍射和核磁衍射,所述晶体结构仅为革巴标受体单体结构无小分子共存的apo晶体结构及与小分子共存的靶标受体复合物的holo结构;步骤SI.3.2:采用靶标受体上供配体小分子结合或解离通道计算采样的第三方软件,优选MOLE或CAVER软件,计算各个靶标受体晶体结构潜在的通道ti;并富集所有通道T=Σti;其特征在于,采用所述第三方软件,依次采样各个靶标受体上潜在的通道ti,最终将各个靶标受体上获得的通道进行整合T=Σti;,其中,i代表所计算的第i个靶标受体的三维结构,i依赖于用户所需要计算靶标受体的三维结构数目,为大于的I的正整数山为通过计算获得的第i个结构上潜在的通道;优选地,采用MOLE或CAVER软件自定义每次计算所希望获取的最有可能的通道数目,i默认为3;步骤SI.3.3:聚类所有关键通道T获得代表性通道;,分析SI.3.2中获得所有通道T,每个取向的通道仅仅保留一个,其他为冗余而滤掉;步骤SI.3.4:选择所有覆盖或邻近I;的子空间Ii作为对接模式采样关键子空间,其特征在于,依据所述通道I;从步骤S.1.2中获得的所有子空间中筛选出关键子空间Sli;步骤SI.3.5:对所述关键子空间进行边界处理,其特征在于,在相邻的子空间之间插入覆盖边界的额外子空间I以j来标记,共插入ΣIj个额外子空间来覆盖边界;步骤SI.3.6:最终获得对接模式采样的关键子空间L=SIiUΣI」。5.根据权利要求I所述的方法,其中,所述步骤S2包括以下步骤步骤S2.I:在每个子空间IieL放入一个配体分子,进行配体分子与靶标受体的对接计算,每个子空间Ii获得一个靶标受体-配体分子相互作用模式集合Pi=Σpk,其中,k为大于等于O的正整数,Pk代表获得第k个靶标受体-配体相互作用模式;步骤S2.2:收集步骤S2.I中所有子空间中计算得到的靶标受体-配体分子的相互作用模式得到P=ΣPi,其特征在于,将所有子空间的配体分子-靶标受体相互作用模式富集而得到相互作用模式集合P=ΣPi=ΣΣpk,作为构建BFEL的数据元;步骤S2.3:定义配体分子与靶标受体反应的坐标轴,将每个配体分子-靶标受体的相互作用模式Pk在配体分子-靶标受体反应的反应坐标轴U,y)进行投映,每个相互作用模式PkU,y)作为靶标受体-配体分子结合势能面构建元素;步骤S2.4:借助第三方三维绘图软件绘制配体分子与靶标受体相互作用模式的三维BFEL,其中,X轴和y轴为反应坐标轴,z轴为结合自由能坐标轴。6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述步骤S2.I的特征在于,在模拟配体分子在所述子空间内与靶标受体的所有相互作用模式的过程中,对自由能函数的各个能量项依照特征重组AEvdw为范德华能量项,AEesS静电能量项,AGgb为溶剂极化自由能,AGsa为溶剂非极化自由能;ωη为各个能量项的权重,其中,η为大于I的正整数,优选4;RL为祀标受体配体分子的相互作用能量项,R为靶标受体自身的能量项,L为配体分子自身的能量项;△Evdw,m为靶标受体与配体分子的构象在识别时发生变化而引起靶标受体一配体分子的相互作用范得华能量项的变化量,AEesI为靶标受体与配体分子的构象在识别时发生变化而引起靶标受体配体分子的相互作用静电项的变化量Α分别是由靶标受体与配体分子的构象在识别时发生变化而引起的靶标受体的范德华能量项和静电项的变化量;^£^、I分别是由靶标受体与配体分子的构象在识别时发生变化而引起的配体分子的范德华能量项和静电项的变化量MG=、Zl(Xgnf)和J(STmf)是由靶标受体与配体分子的构象在识别时发生变化而引起的溶剂极性(/1)与非极性自由能(4&4°Γ)和Zl(Vmf)),σi=O.025σ2=O.015为面积与能量单位kcal/mol的换算常数。7.根据权利要求5所述的方法,其中,所述步骤S2.I的特征在于,在模拟配体分子在所述子空间内与靶标受体的所有相互作用模式的过程中采用基于多目标优化算法而开发的分子对接方法,所述多目标对接方法为柔性对接方法,在所述柔性对接方法中,对于目标函数的构造包括以下两种方案将AEvdw,AEes,AGgb,AGsa,……作为对接的多个目标或适应度函数;或者将AEintM,AEinter,AGgb,AGsa,……作为对接的多个目标或适应度函数,其中,AEvdw为范德华能量项,△Ees为静电能量项,AGgb为溶剂极化自由能,AGsa为溶剂非极化自由能;ΛEintra为靶标受体、配体分子自身的能量项之和,包括,ΔΕ^,’I;AEinte为靶标受体一配体分子之间的相互作用力之和,包括AEvdwi与AEes,RL,ΔGgb,ΔGsa,所述目标优化算法中所采用的目标数目为弹性设定制,即在I-η间选择,η为用户定义的目标函数数目,η为大于I的正整数。8.根据权利要求5所述的方法,其中,所述步骤S2.I的特征在于,在模拟配体分子在所述子空间内与靶标受体的所有相互作用模式的过程中,对靶标受体采用刚性与柔性区域划分处理,其中,柔性区域考虑靶标受体部分结构可变性,并采用基于网格点与原子对的能量评分策略来处理所述柔性区域和刚性区域;优选地所述靶标受体部分结构可变性为蛋白质关键残基或结构域的运动变化;更优选地,所述结构域为loop区。9.根据权利要求5所述的方法,其中,所述步骤S3进一步包括策略(a)或策略(b)策略(a)包括以下步骤步骤S3.I.I:对BFEL进行粗粒度划分DGKXK,Ω代表整个BFEL,分别代表整个势能面的反应坐标轴X,y上划分的格点数目,n、m分别为格点间隔尺寸,决定反应坐标轴X,y上格点数目;步骤S3.I.2:选定反应路径起始位置Stl(Xi,Yj)入^Ry,xi代表反应坐标X上的第i个格点,Yj代表反应坐标I上的第j个格点,初始化反应路径为S:=SUS0;少马聚S3.I.3:Sp-niin{Sp(XiH,yj)Sp(xj-jYj+i)Sp(Xi,yj+1),Sp(xi+1,yj+1),Sp(xi+1,yj)};S:=SUSp+1,依照能量最低原则在粗粒度化的BFEL上进行迭代搜索获取配体分子与靶标受体的反应路径,其中配体分子的每一个即时位置均面临5个可前进的方向,配体分子下一步移动方向即为5个方向中结合自由能最低方向,其中S为最终获得路径,Sp代表配体分子与靶标受体的第P步在粗粒度划分的势能面上的节点位置,P为大于等于O的正整数;步骤S3.I.4:判断即时位置Sp是否到达用户定义的反应终点,是则进入步骤S3.I.5,否则转入步骤S3.I.3,其中,当研究配体分子与靶标受体的结合反应时,反应终点为靶标受体上的催化或结合配体分子的活性位点;当研究配体分子与祀标受体的解离反应时,反应终点为远离靶标受体的区域,所述远离靶标受体的区域为溶剂区域;步骤S3.I.5:将迭代获得的配体分子与靶标受体反应路径S的坐标信息回朔到未进行粗粒度划分的BFEL,获得配体分子与靶标受体反应路径与结合自由能的函数关系f(S),根据反应路径坐标,回归到全势能面,从而更新反应路径相应势能信息f(S),其中,所述S的坐标信息为相应的X,y轴的位置,所述全势能面为未进行粗粒度划分的BFEL;策略(b)包括以下步骤步骤S3.2.I:对BFEL进行粗粒度划分β[K,同步骤S3.I.I;步骤S3.2.2:同步骤S3.I.I,选定反应路径起始位置,S0(Xi,y」)ι<=K^j〔Ry,初始化反应路径S:=SUS0;步骤S3.2.3:判断即时位置Sp是否到达所定义的反应终点,是则进入步骤S3.2.12,否则转入步骤S3.2.4,同步骤S3.I.4;步骤S3.2.4:依据邻居节点势能数值升序排序Sp的邻居节点(SpUh,Yj),SpUh,Yj+i))Sp(xj-jjYj-i))Sp(XijYj-i))Sp(xj+ijYj-i)jSp(xj+ijYj)jSp(xi+1jYj+i),Sp(Xi,yj+1)},返回Tl点有序队列min_STC。,为后续反应路径探索做准备,进入步骤S3.2.5;步骤S3.2.5:检查配体靶标的每个即时位置\(^,71)是否是势能面的边界位点,若不是则转入步骤S3.2.6,若是则转入步骤S3.2.7;步骤S3.2.6:判断配体的即时位置是势能面中的何种地貌特征位点,当即时位点为势阱位置或山峰位置时,依据程序产生的随机数来决定配体分子下一步的移动方向,随机数采用随机函数产生,若取值处于的大概率情况下,配体分子在步骤S3.2.4中返回的有序节点序列min_STC。依次进行选择,转入如下步骤S3.2.11;当随机数取值处于[O.9,I.O]的小概率情况下,配体分子的反应前进方向为随机选择,即转入如下步骤S3.2.12;其中,所述地貌特征位点包括势阱位置、山峰位置及爬坡位置;步骤S3.2.7:判断Sp(Xi,Yi)的相邻节点中势能值最小位置是否已经包含在配体分子与靶标受体反应路径S中,若该位置并不在反应路径S中,则转入步骤S3.2.8;若该位置已经被包括在已探索得到的反应路径中,且该位置在反应路径中不止出现一次,则为避免路径探索过程因徘徊于此位置而陷入死循环,将该位置在反应路径中出现的次数进行限制;其中,当某一个位置已经在反应路径中出现M次,则认为该位置会引起死循环,M为大于O的正整数,M由用户视容忍度来定义,越接近于1,则整个探索获得的反应路径中冗余位置则越少,大于I则可体现出配体分子与靶标受体结合过程中发生的“迂回”特征,优选地,M为3;若该位置在反应路径中出现次数小于M,则转入如下步骤S3.2.8;若该位置在反应路径中出现次数大于等于M,则转入如下步骤S3.2.9;步骤S3.2.8:将当前节点Sp的邻居节点有序队列min_STC。中的势能最低节点位置min_Svec[j]作为下一步移动方向S:=SUmin_Sve;c;[j],更新路径即时位置P=p+1,转入步骤S3.2.3;步骤S3.2.9:随机在有序临节点队列min_Sve;。中选择一个前进方向min_Sve;。[j],更新路径即时位置S:=SUmin_Svec[j],p=p+1并转入步骤S3.2.3;步骤S3.2.10:若Sp(Xi,yi)为势能面中的爬坡节点,则以SpO^yi)为界将邻居节点有序队列min_Sve;。二分,自由能数值大于Sp(Xi,yj的节点组成序列为L_Sve。;小于Sp(Xi,yj的节点组成序列SS_STC。,其中,依据程序产生的随机数来决定配体分子下一步的移动方向,随机数采用随机函数产生,优选地,设定在得到的随机数在小范围内时,反应路径方向仍按照最低能量路径方向,即转入步骤S3.2.11,在S_Sve。序列中选择;否则,产生反应路径随机微扰的效果,即转入步骤S3.2.12,在L_Sve。中进行选择;更优选地,所述小范围设定为[O.3,I];步骤S3.2.11:在Sp邻居节点的有序队列miruS·或S_Sve。中选择最小的位置min_Svec[j]或S_S_[j]作为配体分子下一步的反应方向,同步骤S3.2.7;优选地,为避免路径探索过程因徘徊于此位置而陷入死循环,根据用户容忍度对该位置在反应路径中出现的次数进行限制,更优选地,所述出现的次数设为8;若该位置不满足上述引起死循环的定义则转入步骤S3.2.12,否则将该位置作为下一步的反应位点,更新反应路径S(S:=SUmin_Svec[j]或S:=SUS_Svec[j],P=p+1);步骤S3.2.12:在当前位置的临节点有序队列min_STC。或L_STC。中随机选择一个节点min_SVK;[j]作为路径下一步反应方向,更新路径即时位置S(S=SUmin_Svec[j]或S:=SUL_Svec[j],p=p+1),并转入步骤S3.2.3;步骤S3.2.13:将迭代获得的配体分子与靶标受体的反应路径S的坐标信息回归到未进行粗粒度划分的BFEL,获得配体分子与靶标受体反应路径与结合自由能的函数关系f⑶。10.根据权利要求I所述的方法,其中,所述步骤S4的特征在于,根据获得的配体分子与靶标受体的反应路径,确定反应过程中的活性位点f(S)最小位置,过渡态位点f(S)最大位置和反应终止位点,其中,根据f(S)最小位置、过渡态位点和反应终止位点的结合自由能数据ΔGbind,,ΔGtrans,ΔGunbind,结合过渡态理论获得结合自由能:」Gbinding=ZlGbind-ΔGunbind、结合反应活化能MGot1=Z\Gtrans,-^GunMiid与解尚反应活化能=ZlGtrans,-^Gbind,进而根据艾琳公式,如下公式(6)-(8)计算获得结合常数KD、结合速率常数1^和解离速率常数koff;进一步获得配体分子与靶标受体的作用时间l/\ff;11.根据权利要求I所述的方法,其中,所述步骤S5的特征在于,通过获得的反应路径回归到自由能势能面获取该路径上配体分子的每一个即时位置Sp(Xp,yp)的反应坐标(xp,yp),通过反应坐标找到投影在该位置的配体分子与祀标受体的结合模式Pi(Xi,Yi),在此Xp=Xi,yp=iv由此获得配体分子在活性结合位点、过渡态位点的与靶标受体的结合模式,得知相应的靶标受体上的活性位点以及过渡态位点。12.一种基于计算机的应用系统,其包括第一模块,其执行如权利要求I所述的步骤SI;第二模块,其执行如权利要求I所述的步骤S2;第三模块,其执行如权利要求I所述的步骤S3;第四模块,其执行如权利要求I所述的步骤S4;第五模块,其执行如权利要求I所述的步骤S5。全文摘要本发明涉及一种基于计算机模拟配体分子与靶标受体反应并计算预测该反应的热力学(Thermodynamics)和动力学(Kinetics)参数的方法及应用系统。主要包括1)设计计算配体分子与靶标受体结合自由能的方法,基于该方法设计了多目标分子对接方法并开发出其应用系统;2)采用该系统对配体分子与靶标受体相互作用模式的模拟和采样、获取结合自由能评分,据模拟采样结果构建配体分子与靶标受体的结合自由能势能面的方法系统;3)根据势能面获取配体分子与靶标受体识别反应路径的方法系统;4)确定反应的活性位点和过渡态位点来计算出热力学与动力学参数。本发明为药物研发提供重要依据与预测评价手段,有望提高药物研发效率并大幅度节省实验费用,成为药物研发的有效辅助工具。文档编号G06F19/00GK102930152SQ201210418450公开日2013年2月13日申请日期2012年10月26日优先权日2012年10月26日发明者蒋华良,王希诚,李洪林,白芳,谷俊峰,黄艺佳申请人:中国科学院上海药物研究所,大连理工大学,华东理工大学
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