一种适用于brd4蛋白抑制剂的筛选模型的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种适用于BRD4蛋白抑制剂的筛选模型。
【背景技术】
[0002]近年来，肿瘤成为全球范围内导致人类死亡的主要原因之一。肿瘤普遍具有总体治愈率低且复发率高等特点，因此预防、治疗以及抑制肿瘤复发具有重要的科研价值，实现肿瘤的预防和治愈具有相当的紧迫性和挑战性。
[0003]表观遗传调控的异常是导致肿瘤发生的重要因素之一。最新研究发现，BRD4蛋白介导的表观遗传异常与癌基因的过表达密切相关，并与癌细胞的生长增殖关系密切。BRD4是Bromo and extra C-terminal domain (BET)蛋白家族的一员，由于在抗肿瘤方面的潜在价值，引起了各大制药公司和科研机构的极大关注。BET蛋白也称为表观遗传识别蛋白，可以识别细胞组蛋白中的表观遗传学信息变化，并传递激发细胞分裂等的信号。以白血病为例，血细胞内BET蛋白的基因突变会干扰这种信号传输，导致病变细胞不受控制地分裂，从而损害人体的组织器官。BRD3/BRD4的Bromodomain编码区与NUT (睾丸中的核蛋白)基因染色质易位形成BRD-NUT融合型原癌基因是中线癌的发病机理所在，也是目前BRD4蛋白参与肿瘤发病过程的直接证据。同时研究也发现，在造血系统性癌症包括AML，Burkitt淋巴瘤，多发性骨髓瘤以及B细胞急性淋巴性白血病的模型中，通过干扰BRD4在MYC位点上的结合而直接将MYC沉默。由于已知各种MYC的异构体是细胞增殖和存活的重要调节因子，而且MYC是在许多癌症中过量表达的一个可能的癌基因，因此Bromodomain拮抗性也首次为针对MYC驱动的肿瘤生成提供了一个作用机会。近期还发现BRD4在病毒基因的转录调控中也扮演了重要角色，并且与病毒瘤的发病机制存在一定联系。这些研究结果说明BRD4与多种肿瘤存在密切联系，尤其在一些至今难以治愈或者尚无有效治疗手段的肿瘤中具有重要作用，其与肿瘤关系的研究为肿瘤治疗提供了新的策略。通过作用于BRD4蛋白Bromodomain结构域的小分子化合物，干扰Bromodomain结构域与乙酰化赖氨酸的特异性结合,影响肿瘤细胞内的转录调节和其它细胞过程，可以实现对肿瘤的靶向治疗。因此，BRD4蛋白是一个非常有前景的表观遗传新祀点，而作用于BRD4蛋白Bromodomain结构域的小分子抑制剂在肿瘤研究中也有着广阔的应用前景，而且有可能从中开发出新型抗肿瘤药物。
[0004]已报道了一系列BRD4蛋白的选择性抑制剂，这些抑制剂通过基于结构的分子设计、高通量筛选、基于实验技术的分子碎片筛选等方法发现。近年来，基于计算机技术的虚拟筛选方法已经成功应用于蛋白靶向抑制剂的发现，这一技术较前述的三种方法在蛋白抑制剂的发现速度上有极大的提高，旨在缩小BRD4抑制剂的搜寻范围，同时经验表明这一技术在筛选已知结构的成功率等指标的控制上能够达到或者高于实验技术的要求。因此建立一种适用于BRD4蛋白抑制剂的虚拟筛选方法，对于节约研发成本和提高研发效率具有重要意义。
【发明内容】
[0005]本发明目的是提供一种适用于BRD4蛋白抑制剂的虚拟筛选方法，该方法能够为BRD4蛋白抑制剂的发现提供有力的工具。
[0006]本发明采用如下技术方案来实现，具体步骤包括:
[0007](1)获得多个现有BRD4抑制剂的晶体复合物结构，并通过分子叠合算法将所有晶体结构置于同一坐标体系下；
[0008](2)以抑制剂的重心为坐标中心定义12埃米范围内的氨基酸为参与蛋白-抑制剂相互作用的结合位点残基。
[0009](3)利用Ludi方法探测所有晶体复合物中结合位点残基周围抑制剂的亲脂性原子的分布，并以天蓝色实心圆点(疏水中心)和球形在三维空间分别描述实际坐标和分布范围；
[0010](4)利用Ludi方法探测所有晶体复合物中结合位点残基中极性原子的分布，并定义这些原子为氢键作用位点，并在步骤(3)所采用的坐标体系下以绿色实心圆点描述氢键受体位点的实际坐标，并在步骤(3)所采用的坐标体系下以紫色实心圆点描述氢键受体位点的实际坐标，以相同颜色的箭头描述对应氢键的方向；
[0011](5)利用基于密度的方法，对步骤(3)和步骤(4)中的实心圆点和箭头进行聚类，以各聚类中心用于描述活性位点亲脂性和极性原子分布，得到蛋白-抑制剂相互作用的模型，模型中各聚类中心的相对空间位置如图1所示；
[0012](6)利用步骤(5)得到的相互作用模型对免费或者商业多样性分子库中的化合物进行虚拟筛选，以与模型匹配程度较高的化合物作为虚拟筛选的命中分子。
[0013](7)利用实验方法对步骤￠)中筛选得到的部分分子进行生物活性测试。
[0014]采用这种方法，可以快速发现具有潜在BRD4抑制活性的分子，加快BRD4抑制剂的发现速度。
【附图说明】
[0015]图1表示相互作用模型中各聚类中心的相对空间位置。
[0016]图2表示【具体实施方式】部分中所涉及的分子X1、X2、X3、X4。
【具体实施方式】
[0017]实施例
[0018]所用软件如下:
[0019]1、Discovery Stud1 ；
[0020]2'Excel;
[0021]本实施例对Chembridge商业分子库(含进行了虚拟筛选，其包括如下步骤:
[0022](1)下载Chembridge商业分子库；
[0023](2)为分子库中每个化合物分别生成250个低能构象；
[0024](3)采用Discovery Stud1中计算模块对相互作用模型与步骤(2)中生成的构象进行匹配；
[0025](4)获取匹配程度排名靠前的化合物作为虚拟筛选命中化合物；
[0026]虚拟筛选的有效性评价如下:
[0027]选择与模型匹配程度排名前100的部分化合物进行生物活性测试，结果显示其中1个化合物为已知报道的BRD4抑制剂XI，多个化合物(例如X2，X3，X4)具有已报道抑制剂的骨架结构，如图2所示，这表明建立的相互作用模型具有一定筛选能力，可用于BRD4抑制剂虚拟筛选。
【主权项】
1.一种适用于BRD4蛋白抑制剂的虚拟筛选方法，具体步骤包括: (1)获得多个现有BRD4抑制剂的晶体复合物结构，并通过分子叠合算法将所有晶体结构置于同一坐标体系下； (2)以抑制剂的重心为坐标中心定义12埃米范围内的氨基酸为参与蛋白-抑制剂相互作用的结合位点残基。 (3)利用Ludi方法探测所有晶体复合物中结合位点残基周围抑制剂的亲脂性原子的分布，并以实心圆点(疏水中心)在三维空间进行描述分布范围，实心圆点间的密度为1埃米; (4)利用Ludi方法探测所有晶体复合物中结合位点残基中极性原子的分布，并定义这些原子为氢键作用位点，并在步骤(3)所采用的坐标体系下以实心圆点描述氢键位点的实际坐标，以箭头描述氢键的方向； (5)利用基于密度的方法，对步骤(3)和步骤(4)中的实心圆点和箭头进行聚类，以各聚类中心用于描述活性位点亲脂性和极性原子分布，得到蛋白-抑制剂相互作用的模型，模型中各聚类中心的相对空间位置如图1所示； (6)利用步骤(5)得到的相互作用模型对免费或者商业多样性分子库中的化合物进行虚拟筛选，以与模型匹配程度较高的化合物作为虚拟筛选的命中分子。 (7)利用实验方法对步骤￠)中筛选得到的部分分子进行生物活性测试。2.权利要求1中步骤(5)所示的相互作用模型，含有1个氢键受体，3个疏水中心。
【专利摘要】本发明涉及一种适用于BRD4蛋白抑制剂的虚拟筛选方法。基于活性位点周围配体亲脂性原子和蛋白极性原子的分布建立了蛋白-抑制剂相互作用模型(1个氢键受体，3个疏水中心)，并利用这种模型进行虚拟筛选，发现了多个已知结构的BRD4抑制剂。这种方法能够大大缩小BRD4抑制剂的搜寻范围，具有加快抑制剂发现的重要作用，对于节约研发成本和提高研发效率具有重要意义。
【IPC分类】G06F19/16
【公开号】CN105303066
【申请号】CN201410298305
【发明人】冉挺, 陆旖, 张智敏
【申请人】中国药科大学
【公开日】2016年2月3日
【申请日】2014年6月25日