PPARα、γ、δ三靶点激动剂设计、虚拟筛选及分子动力学模拟

1、 万方数据2天津tf科大学学报第17卷酸结构作为该部分的结构;疏水尾端选取不同体积的环系及不同长度的烷烃链作为该部分模块;连接部分选择了刚性及柔性不同的基团,为研究分子不同取向对结合能力的影响,将该部分分别与苯氧乙酸结构的对位及间位相连。由此将三部分基团分别组合得到一系列小分子配体,共640个。图1benzafibrate与sodelglitazar分子结构Fig1Molecular structures of benzafibrate and sodelglitazarA般性头端;B.疏水尾端;c.连接基团1.2受体及小分子结构处理PPARet、1、8晶体结构由RCSB蛋白数据库下载(PDB

2、编号:2NPA、2ATH、1GWX,其中PPARl晶体结构来自PPARll 蛋白17l,蛋白结构处理由Schrodinger Suite2009软件中的Protein Preparation Wizard完成,对原始结构进行加氢原子及除去水分子。小分子结构由ChemDraw2008绘制,并利用Schrodinger Suite2009中LigPrep模块进行优化。1.3分子对接利用Schrodinger Suite2009中的Glide功能模块,生成以原始配体为中心,长度为20A的正方体对接区域。采用柔性对接方法,对接参数为默认参数。对接结果由Glide中Docking score 打分函数进

3、行评价。2结果2.1PPAR受体结构分析图2所示为PPARet、y、8的配体结合域(LBD,三者配体结合位点具有相似的三维结构,均由12条仅螺旋(HIH12及3条13折叠构成。其中第12条仪螺旋AF_2是PPAR受体激活过程中发挥重要作用的部分,当受体与激动剂结合后可以使AF一2螺旋稳定于激活构象。图2PPARa、r、5受体二级结构叠合图Fig2The secondary structures ofPPARa、Y、and82.2PPARa、弘8三靶点激动剂筛选结果通过将所设计的小分子激动剂与PPARct、1、8各靶点进行对接,发现苯氧乙酸类小分子激动剂中极性的羧酸基团分别与PPARa中Ser2

4、80、Tyr314、His440、Tyr464; PPAR、/中His323、His449、Tyr473及PPAR8中His323、His449、Tyr473等氨基酸残基形成氢键。具有代表性的小分子对接得分如表l所示,连接部分为柔性基团,疏水尾端为适当体积的芳香基团的苯氧乙酸类衍生物有较理想的对接得分。2.3分子动力学模拟结果为进一步描述体系结构的波动情况,计算了体系每个氨基酸残基的均方根波动(RMSF,体系氨基 酸残基的RMSF值可以体现出受体在动力学模拟过万方数据第l期刘旭圆,等.PPARa、1、8三靶点激动剂设计.虚拟筛选及分子动力学模拟研究3表l代表性小分子及阳性三靶点激动剂对接结果T

5、ab1Docking results of typieal small molecules and positivethree-targets pan agonlsts名称,编号结构对接得分*PPARa PPAR'y PPARB,对接得分绝对值越大表明小分子与靶点结合越理想程中相对灵活和稳定的区域。结果如图4所示, PPARct、叮、S与1号小分子激动剂的复合物AF一2螺旋区RMSF值较空蛋白有所降低(受体AF一2螺旋区域以横线标出。图3模拟体系RMSD值随时间变化图Fig3System RMSD雒a function ofsimulation timea.PPARct;b.PPARM

6、c.PPAR8;深色为受体激动剂复合物,浅色为小分子激动剂图4模拟体系氨基酸残基的RMSF值Fig4RMSF as a function of residue numbersa.PPARa;b.PPART;c.PPARb;深色为空载受体,浅色为受体激动剂复 合物万方数据4天津医科大学学报第17卷裹2模拟过程中PPAR一激动剂复合物氢键占有率Tab2The possession rate of hydrogen bonds for PPAR-agonist complexes in simulations受体氢键供体氢键受体氧键占有率PPARa Tyr464小分子激动剂0.064 PPAR3,T

7、yr473小分子激动剂0.119坠坠旦兰:i尘坌王墼垫型Q:塑i l.OO.8鬟0.6獬馘0.4O.202000400060008000l0000模拟时间/ps1.OO.8嚣0.6遭键0.4麓0.2O1.21.OO.8薹0.6篓o.40.202000400060008000i0000模缀对耀磊掩圈5氨键供体与受体原子间距离随时间变化图Fig5Distance between the hydrogen bond donors and acceptors asa function ofsimulation timea.PPARct;b.PPARl:c.PPAR53讨论3.1关于PPARa、1、8三

8、靶点激动荆PPAR三类亚型表现出了不同的组织分布和生物学功能卜m1。PPARa广泛分布于肝、心、肾及骨骼肌等代谢活跃的组织,与配体结合后,PPAR0【在脂质代谢过程中发挥了很大作用,包括降低甘油三酯水平、增高高密度脂蛋白(HDL的水平、减少胰岛素抵抗、心血管危险因子以及脂肪酸的吸收与氧化;PPARy是T2DM 的一个治疗靶点,主要分布于脂肪组织,其被噻唑烷二酮类(TZD配体激动后可以增加胰岛素的敏感性,然而TZD类药物可导致水肿、体重增加及心脏毒性等诸多副作用,从而限制了该类药物的临床应用。选择性激动PPAR8可以增加HDL水平,减少胰岛素抵抗及肥胖症等。可见,PPARot、.y、8=三类亚型

9、在对代谢过程调节中可以相互协调与补充。Fer-nandesSantos等111嗵过实验证明,在喂以高糖、高脂饲料的小鼠中,PPARa、1、8i靶点激动剂可以有效地减少小鼠体重及葡萄糖不耐受,而PPAR选择性激动剂不能有效地改变上述症状。因此在对他DM 等代谢疾病的治疗中,同时激动PPARot、儿8三靶点效果优于单一激动其中一个靶点。3.2关于分子对接分子对接是一种行之有效的计算机辅助药物设计方法,其可以从大量小分子化合物中筛选出与靶点结合理想的配体,将这一方法应用于药物研发可以大大加快发现药物先导化合物的速度。本研究小分子配体与靶点的对接得分是由Schrodinger Suite2009的Glide功能模块中Docking score打分函数进行评价而得出,该打分函数综合考虑了配体与受体间的静电作用、氢键作用、疏水作用以及范德华相互作用等,其结果具有一定可靠性。3.3关于分子动力学分子动力学模拟是利用牛顿力学基本原理,体系里的所有粒子都遵循牛顿运动方程,通过求解运动方程得到所有原子的轨迹,并从轨迹中计算得到粒子的各种性质,其广泛应用于研究蛋白质等生物大分子的构象随时间演化的信息。3.4虚拟筛选结果分析PPAR受体第12条仅螺旋AF一2是该类受体激活过程中发挥重要作用的螺旋,在没有激动剂结合时AF一2螺旋可以自由运动,当受体与