北京大学 化学信息学 course-13 三维结构的实验数据资源 基于三维结构的计算方法.ppt

1,化学信息学,第十二讲 三维结构的实验数据资源 基于三维结构的计算方法,2,剑桥晶体结构数据库（CSD）,有机物、有机金属和金属复合物 二维结构/三维结构 晶体学数据（空间群、晶胞参数）、X-ray/neutron 衍射数据等 参考文献,3,蛋白质数据库: PDB,Http://pdb 大于10,000个大分子三维结构 包括蛋白质、碳水化合物、DNA、DNA/蛋白复合物 X-ray/Neutron衍射、NMR、结构计算,4,其它非实验数据计算得到的三维结构数据库,商用化合物库 CA Beilsten CMC ACD-3D 开放数据库和专有数据库 NCI,5,其它非实验数据计算得到的三维结构数据库,专业数据库 天然产物 DNP NAPALERT 代谢库 Metabolite 毒性库 Toxicity 药物分子库 MDDR-3D WDI,ACD-3D数据库查询结果浏览界面,6,计算机辅助药物设计的一般过程,7,基于三维结构的计算方法,8,定量构效关系：QSAR,简介 2D-QSAR 3D-QSAR 结构描述符分类 建模方法,9,定量构效关系：QSAR,简介 1867年，Crum-Brow和Fraser提出构效关系的概念 1900年，Overton和Meyer等提出了麻醉作用的类脂学说，即化学结构各异的麻醉剂其活性随着脂水分配系数的增加而增加，这可能是最早提出的化合物生理活性和物理化学性质之间的定量关系模型。 Hansch法和Free-Wilson法的提出， 多变量解析技术的引入使QSAR方法逐渐发展和应用起来。 QSAR/QSPR,10,定量构效关系：QSAR,2D-QSAR Hansch法:从盲目药物设计过渡到合理药物设计（Rational Drug Design）的重要标志 定量Hansch法的原理 假定今采用合适的方法投药于生物体内，经过转运过程，药物（D）和靶点（T）之间产生相互作用。这个相互作用的具体过程我们可能并不清楚，但可假定形成的产物为（P），从而引起所期望的药物活性。,11,定量构效关系：QSAR,对同一药物的不同给药浓度 D0为给药部位浓度，logA表示与转运过程相关的量，G为药物靶点的结合自由能 对不同药物的相同给药浓度 相当于所测定的效应值的对数,12,定量构效关系：QSAR,抛物线模型 在多种情况下，药物在体内的扩散，主要是被动的转运过程。在此条件下，药物要交替穿过水相和类脂构成的体系，其移动难易程度和logP呈现函数关系，则经过一定时间后药物在最末一相中为浓度logC。,13,定量构效关系：QSAR,膜通透的双直线模型,14,定量构效关系：QSAR,Hansch-Fujita公式 Es是与立体效应有关的取代基参数。式中的a、b、和C通过最小二乘法得到,15,定量构效关系：QSAR,Free-Wilson 法 假定分子的活性是由母体化合物和取代基的活性贡献之和 不论其它位置的取代基是否变化，每一取代基对生物活性的贡献是恒定的而且可加和的 如果对于同一母体构成的同系列化合物，当取代基位置为R个，引入各个位置上的取代基种类为Kj个时 化合物的生物活性y是母体结构对活性的贡献加上取代基对活性的贡献之和,16,定量构效关系：QSAR,3D-QSAR 距离几何（distance geometry, DG） 分子形状分析（molecular shape analysis, MSA） 比较分子场分析（comparative molecular field analysis, CoMFA） 虚拟受体（phesudo receptor）,17,定量构效关系：QSAR,3D-QSAR基本假设 生物活性是有待考察的化合物产生的而不是其代谢产物 使用的构象是具有生物活性的构想 所有参与计算的化合物的结合位点是相同的 生物活性主要是由焓变解释 熵效应对所有化合物来说都相似 只考虑平衡体系，不考虑反应的快慢 药理动力学中的溶剂效应、扩散、传输等过程都不考虑,18,定量构效关系：QSAR,分子场 一个分子的场效应可以使用格点的方法表示 每个单元代表目标分子与其相互作用的分子之间的吸引或排斥作用 与目标分子相互作用的分子可以是水、醇及其它溶剂,19,定量构效关系：QSAR,常见分子场 MEP 静电场，（单位正电荷作探针） MLP 疏水场，（不需要探针） GRID 相互作用的总能量（包括空间效应 (Lennard-Jones), 氢键和静电势 (可以使用任意探针) CoMFA 标准的场包括: 空间效应和静电势，此外，也可以考虑氢键等的作用,20,定量构效关系：QSAR,COMFA基本原理： 能量场的计算是通过将探针原子放在每个单元进行计算产生的 分子场的标准类型包括 空间效应 (Lennard-Jones) 静电势作用(库仑作用) 探针原子带有+1.0电荷的sp3杂化的碳原子,21,定量构效关系：QSAR,COMFA使用基本步骤： 确定药物分子的活性构象，再按照一定的规则（一般为骨架叠合或场叠合）进行药物分子的叠合。然后，在叠合好的分子周围定义分子场的空间范围，可以采用矩形或圆形的空间，把定义的空间按照一定的步长均匀划分产生格点 在每个格点上用一个探针离子来评价格点上的分子场特征（一般为静电场和立体场，有时也包括疏水场和氢键场），在CoMFA分子中可以采用不同的分子场势能函数 通过偏最小二乘（PLS）方法建立化合物活性和分子场特征之间的关系,22,23,3D-QSAR/COMFA应用示例,对15个CYP450复合物使用COMFA方法建模,静电场： BLUE 带正电 RED 带负电 立体场: GREEN 空间填充匹配较好区域 YELLOW 空间冲突区域,24,定量构效关系：QSAR,结构描述符的分类 疏水参数： 电子参数： 几何参数： 拓扑参数： 组成参数： 立体参数： 量化计算参数：,25,定量构效关系：QSAR,现代建模方法 输入: n 描述符P1,Pn 和m各化合物的生物活性实验值 (EC50, LD50, IC50等),26,定量构效关系：QSAR,多元统计回归（MLR） 偏最小二乘（PLS） 神经网络 遗传算法,27,药效团模型,简介 药效团的概念在1909年由P. Ehrilich提出，指载有活性必须的特征原子的分子框架。 现在泛指在生物活性分子（一般指配体小分子）中对活性起重要作用的“药效特征元素”的空间排列形式。这些“药效特征元素”可以认为是配体和受体发生相互作用时的活性部位。 这些“药效特征元素”可以是 某些具体的原子或原子团，比如氧原子、羟基、苯环等等 某些特定的化学功能结构，如疏水团、氢键给体、氢键受体等等,28,药效团模型,简介 药效团的概念在1909年由P. Ehrilich提出，指载有活性必须的特征原子的分子框架。 现在泛指在生物活性分子（一般指配体小分子）中对活性起重要作用的“药效特征元素”的空间排列形式。这些“药效特征元素”可以认为是配体和受体发生相互作用时的活性部位。 这些“药效特征元素”可以是 某些具体的原子或原子团，比如氧原子、羟基、苯环等等 某些特定的化学功能结构，如疏水团、氢键给体、氢键受体等等,29,药效团模型,d1=d2=d3=11.0 1.0,90 10,5.0 0.5,d1=4.5 1.0 d2=6.7 1.0 d3=7.6 1.0,30,药效团模型,与QSAR方法的比较 相同：都是以配体效分子作为研究的起点 不同： QSAR: 一般基于母体相似的同系列化合物，它得到的是化合物结构和活性之间的定量关系，这个定量关系一般只能要来指导先导化合物的改造； 药效团模型可以基于不同类的先导化合物，它得到的是与生物活性有关的重要的药效团特征，只要分子拥有这些特征，就可能具有某种生物活性，而这些活性配体分子的结构未必需要相同，因此药效团模型方法可以用来寻找结构全新的先导化合物,31,药效团模型,基本步骤 药效团模型的识别：药效团模型的识别仅仅是得到药效团模型，通过药效团模型，我们希望能够找到新的先导化合物 基于药效团模型的数据库搜索：通过数据库搜索，来寻找具有特定药效团特征的化合物，,32,药效团模型,药效团模型的识别 在受体结构未知或者在作用机制不明确的情况下，对一系列化合物进行结构活性研究，并结合构象分析，分子叠合等手段，得到一些对化合物活性至关重要的原子、基团或化学功能结构，以及其空间关系。 在受体结构已知的情况下，分析受体的作用位点以及药物分子和受体之间的相互作用模式，根据预测的复合物结构或相互作用信息来推知可能的药效团结构。这里我们主要介绍第一种方法，即怎样仅仅根据配体结构得到可能的药效团模型。,33,药效团模型,药效团模型识别基本步骤 活性化合物的选择以及药效特征元素的定义 构象分析。对每个化合物都要进行构象分析，得到在某一能量范围内的构象。这个能量范围一般是根据经验来指定， 分子叠合和药效团映射（pharmacophore mapping）。得到药效特征元素以及构象以后，就需要对这些构象进行叠合以找到共同的药效团模型。 药效团模型的修正。分子叠合得到的药效团模型往往不是最优的，可能还需要根据自己的经验和其它实验或计算的结果对药效团模型做进一步的修正，比如加入排除体积。,34,药效团模型,药效团模型数据库搜索的基本步骤 初筛：把在药效团中出现频率较多的原子或基团作为约束条件，每个约束条件作为一个编码，如果在提问结构中出现的编码也出现在这些在这些被查找的分子中，则这个分子可以通过初筛，否则被淘汰。 二维子结构匹配：这步的目的是确定测试分子中的药效模式间的连接方式是否和提问结构相同。 三维结构搜索：验证它在数据库中的构象和药效团中的药效特征元素是否满足空间的限制条件，如果满足，则该分子是一个命中结构。,35,药效团模型,药效团模型搜索常用软件 DISCO GASP CATALYST,36,Muscarinic M3受体拮抗剂的设计,Muscarinic M3受体是一种非常重要的药物设计靶点，它与过敏性肠道综合症（IBS），慢性阻塞性气管疾病（COAD）以及小便失禁有关 1999年，Marriott等采用基于药效团的数据库搜索的方法进行了Muscarinic M3受体拮抗剂的设计,37,Muscarinic M3受体拮抗剂的设计,用来搭建药效团模型的Muscarinic M3受体拮抗剂的结构,38,Muscarinic M3受体拮抗剂的设计,DISCO产生的两个用于数据库搜索的药效团模型,39,Muscarinic M3受