Structure Based Drug Design (SBDD),中文译作基于结构的药物设计。随着对药物靶标卵白三维结构的认识,和靶标卵白与先导化合物或者天然配体间相互作用位点的了解不绝加深,一种基于靶标-配体相互作用的分子设计战略崭露头角。卵白表达、纯化和卵白晶体学的快速生长为与疾病相关卵白靶标提供了详细的结构信息。同时化学合成的生长也很实时,新型的有效试剂、掩护基、催化转移以及多步合成战略为基于结构的药物设计提供了巨大立异潜能。基于结构进行药物设计这一手段,革命性地改变了药物化学的研究战略,同时也改变了新药筛选和优化的要领。
卵白质外貌的clefts(管道状、凹槽状、浅洼状区域)和pockets(口袋状区域)也是推测其功效的重要线索,许多与卵白相互作用的其他卵白、底物和调控元件通常会更有可能结合在clefts和pockets区域。好比在一些酶的外貌找到两个最大的clefts,通常情况下,这之中的一个会是它们的活性位点或者催化位点。
图(二)K-Ras卵白中的药物结合口袋结构示意图
3)Residue template methods
具有某种特定功效的卵白质往往都能找到其受三维结构中某一个小规模区域的少量残基影响的证据。酶的催化功效会由位于活性位点的少量催化残基来执行;DNA结合卵白外貌的几个特定残基,就决定了它能与某段DNA序列特异性结合,或者通过自己结构基序(Motif)中的一部分来结合DNA,例如最常见的HTH基序。残基的特定排列和构象对卵白行使功效至关重要,且在进化历程中高度守旧,变革很小。
4)Phylogenetic relationships
由于卵白质结构中决定功效的重要区域在进化历程中极有可能高度守旧,因此可以通过系统发育剖析或tree-determinant residues 来推测和评定卵白的功效。
5)Machine learning techniques
除了依照现有的结构相似性来推测卵白质的功效,我们还可以通过盘算秘密领,例如统计要领、数据挖掘要领和机械学习技术(支持向量机和神经网络),来实验预测催化残基、卵白质-卵白质结合位点和酶家族分类。
2. 成药性评价
想要获得一个有作用效果的、有选择性的,且有口服活性的药物分子,其卵白靶点上必须保存有合适的结合口袋。结合口袋分为两类,一类允许药物抵达作用位点,另一类在药物抵达作用位点之后,介导其与分子靶点之间的相互作用。
图(三)基于卵白结构对分子成药性进行判断
可成药靶点的am8亚美判断标准为:具有巨细合适的结合位置(一般可容纳分子量抵达500Da的化合物)、适当的亲脂性和足够氢键成键位点。这些特性都可以从卵白晶体结构中判断出来。 别的,如果卵白中保存变构结合位点和差别的结构构象,也可以大大增加药物结合的概率。
基于结构评估药物的靶向性,主要是预测卵白质上是否保存与药物性质互补的配体结合位点。自动识别配体结合位点主要使用两种方法:
am8亚美是单独使用几何因素。通过视察2D或3D的卵白质构象来区分其上是否有合适的结合口袋。卵白质从空间结构上可以分为3个区域:一是焦点主体区域,由卵白自身原子组成的内部致密区域;二是溶剂接触界面,卵白质与承载它的溶剂所接触的外外貌区域;三是腔体区域,腔体区域一般隶属于溶剂接触界面的一部分,但该部分深入卵白质主体区域内部形成一个凹陷空间,药物结合口袋一般就在卵白的腔体区域内。
除此之外,还可以结合卵白质腔体外貌的特定物理化学性质进行判断。可成药的卵白靶点应当与药物样分子自己具有镜像的物理化学性质。因此,卵白口袋的巨细和形状特征,疏水性的丈量(即氢键供体与受体的相对数量,以及卵白腔体内极性与疏水原子的相比照例),是识别药物结合口袋时重要的评价指标 。
基于结构评估靶点成药性的要领通常有三种:am8亚美,通过结构算法预测并评估潜在的药物结合位点;第二,基于卵白的结合口袋的理化性质使用特定的判别函数;第三,凭据已知结果(成药难度)标记的靶点参考荟萃来对一个大型化合物库进行比对和筛选。