全程計算機輔助設計新葯轉讓1.4億美元

近年來，分子模擬與建模技術催生出一系列計算機輔助藥物設計（CADD）工具，涉及到新葯研發的方方面面，包括發現靶標蛋白與小分子的結合口袋、發現小分子與靶標結合的關鍵分子間相互作用、預測結合強度、預測候選化合物ADMET性質、先導化合物結構優化等，幾乎覆蓋了新葯研發的整個流程，充分發揮了計算方法的高效率、低成本的優勢。這篇文章與大家分享一個真實的藥物發現案例，英屬哥倫比亞大學溫哥華前列腺研究中心FuqiangBan團隊充分利用CADD理念與技術，以相對較短的時間和較少的資源，從hit發現到候選化合物ADMET評價，完成雄激素受體新型抑制劑藥物臨床前研究，成果轉讓1.42億美元。文末有成功者乾貨分享哦~

圖1

MOA：老靶標雄激素受體的新成藥口袋

阻斷雄激素受體是治療前列腺癌的一種主要策略。然而現有藥物都佔據的是同一個口袋（雄激素結合位點），因此受限於化學空間，容易產生耐藥性。所以，結合其它位點的雄激素受體阻斷劑具有十分廣闊的前景。他們在仔細研究了雄激素受體的生物功能的基礎上，使用分子模擬套件MOE的Site Finder功能，在雄激素受體的晶體結構數據中，找到了位於DNA結合域的全新小分子結合位點。以此為基礎研發新型雄激素受體抑制劑。

圖2 分子模擬發現雄激素受體抑制劑新口袋。

虛擬篩選發現亞微摩爾級苗頭分子

從已有蛋白口袋的三維結構信息出發的基於結構虛擬篩選（structure-basedvirtual screening, SBVS），在發現新骨架苗頭分子（hit）方面，深受新葯發現工程的青睞。該團隊基於雄激素受體DNA結合域的晶體結構，使用三種分子對接程序（Glide、eHits和ICM）篩選了ZINC化合物庫的約300萬lead-like分子，保留三種打分都較好的前5000個小分子。然後對入圍小分子計算各種配體描述符，如配體效率、logP、pKi等。最終挑選了50個化合物實體，測試生物活性，得到IC50約3μM的hit vpc14203。為了探索這個母核的成藥空間，他們在ZINC資料庫的1200萬化合物中搜索相似分子，綜合運用子結構匹配技術、拓撲分子指紋相似性、ROCS分子形狀相似性等計算方法。並對找到的相似分子再次使用多種對接打分評價，最終挑選45個vpc14203類似物再次測試生物活性，發現了IC50 0.5μM的活性分子vpc14228。生物膜干涉實驗證實了vpc14228對雄激素受體的抑制活性來自於全新的分子機制，即作用於非底物結合口袋。

圖3 虛擬篩選流程

CADD輔助先導化合物優化

儘管vpc14228的結合活性較好、也無明顯的副作用，但它的半衰期非常短，僅有10分鐘。因此，必須對其優化以提高代謝穩定性。他們利用ADMETPredictor 7.2，發現這個分子包含的苯環是極易被CYP酶修飾的片段。因此，針對這個片段，他們使用ROCS軟體設計了替代片段（比如取代基修飾或替換成雜環），並對設計的衍生物用薛定諤軟體的自由能微擾演算法（FEP）預測活性。他們合成了34個預測較優的衍生物，其中6個衍生物活性比vpc14228還要好，並且半衰期提高到半小時。

圖4 CADD輔助先導化合物代謝性質優化

圖5 生物活性進一步確證

圖6 MOA確證

成果轉化1.42億美元

已報道的用於治療前列腺癌的雄激素受體抑制劑眾多，臨床前研究30個，一期臨床24個，二期臨床81個，三期臨床27個。但是該團隊的vpc系列化合物作用機制與以往藥物都不相同，屬於非常有前景的firstin class新葯。他們申請了美國臨時專利，相關論文發表在葯化領域權威期刊Journalof Medicinal Chemistry和Journalof Biological Chemistry，引起了企業界的強烈興趣。最終獲得1.42億美元的成果轉讓費。

案例總結與CADD研究建議（乾貨）

深入研究靶標，掌握儘可能多的生物功能知識和實驗技術細節。

驗證虛擬篩選工具，全面準備好小分子資料庫。在虛擬篩選過程中使用多種不同的軟體和技術，綜合考慮基於受體和基於配體的方法，使用一致性打分。

重視陰性結果，建立化學信息模型來區分陰性和陽性分子。建立QSAR模型給結果重新打分，并迭代優化你的工作流程。

手動分析和檢查對接產生的構象，根據化學經驗提出合理的構效關係假設，併購買或合成化學實體進行驗證。

在新葯發現的各個階段與實驗員密切合作，從陰性結果中吸取經驗，不斷調節優化CADD流程。

分析hit的構效關係，搜索hit的類似物，探索這類活性分子的化學空間，評估合成可行性。

在先導化合物優化過程中，使用FEP方法預測結合能力，同時考慮所設計的化合物的ADMET性質。

參考文獻：

Fuqiang Ban et al. Best Practices ofComputer-Aided Drug Discovery (CADD): Lessons Learned from the Development of aPreclinical Candidate for Prostate Cancer with a New Mechanism of Action; J.Chem. Inf. Model., Just Accepted Manuscript. Publication Date (Web): 25 Apr2017

整理：邢婧

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