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娑罗子中抗炎活性成分的计算机虚拟筛选

2020-06-24宋炜袁桥玉王静胡贝李竣刘新桥

绿色科技 2020年2期

宋炜 袁桥玉 王静 胡贝 李竣 刘新桥

摘要:利用计算机辅助药物设计探究了植物娑罗子中抗炎的活性成分。在TCMSP数据库中利用里宾斯基五规则筛选出娑罗子的化学成分,用SYBYL软件对小分子与抗炎作用相关的16个蛋白靶点进行分子对接,通过对接打分函数(Total Score≥7)筛选出活性成分;采用Discovery Studio软件分析了蛋白复合体的相互作用;利用admetSAR软件分析了对接结果较好的几个化合物的ADMET预测。结果表明:七叶皂苷苷元A与JINK3结合最好,山奈酚与iNOS结合最好,槲皮素和七叶苷与JAK1结合最好,秦皮苷ERKI、JNK3、MIF结合都好;蛋白复合体的分析结果显示疏水作用力和氢键在对接中发挥重要作用。5个化合物的ADMET存在一定的不足,成药时应该稍加修饰使其具有更好的ADMET。此研究为中药娑罗子化学成分的抗炎研究提供了参考,也为新药研发提供了理论基础。

关键词:娑罗子;计算机辅助药物设计;分子对接;ADMET预测

中图分类号:R284 文献标识码:A 文章编号:1674-9944( 2020)2-0180-05

1 引言

娑罗子为七叶树科植物七叶树(Aesculus chinensisBge.)、浙江七叶树(Aesculuschinewis Bge. var. cheLzi-angensis( HuetFang) Fang)或天师栗(Aesculus wil.soniiRehd.)的干燥成熟种子;均作为常用中药收入到《中国药典》。其性温,味甘,归肝、胃经,具有疏肝、理气、和胃、止痛之功效[1]。娑罗子具有抗炎消肿作用[2],但是确切的抗炎靶点和作用机制尚未报道。通过常规筛选和高通量筛选需要大量的人力和物力,而计算机辅助药物分子设计( computer- aided drug design,CADD)是利用计算机化学基本原理,通过模拟药物与受体生物大分子的相互作用,合理设计新型先导化合物的药物设计方法,它的使用也极大地减少了新药创制的盲目性和偶然性[3]。根据配体与受体作用的“锁匙原理”,分子对接可以有效地确定与靶受体活性部位空间和电性特征相匹配的小分子化合物;目前,计算机辅助药物设计已广泛运用于中药及其复方药效的物质基础和分子机制的研究[3]。

药物开发中不良的药物代谢动力学性质和毒性( ADMET)是药物开发失败的主要原因之一,因此在药物研发的早期,即对化合物的ADMET性质进行评价,以便将具有不良ADMET性质的化合物尽早排除,这样能有效降低药物开发的失败率。但实验评价化合物的ADMET性质,代价大、周期长,且动物数据与人体数据并不完全一致,因而不能满足现代药物研究的需求。最经济合理的办法是使用计算机模型对ADME-性质进行预测,这样的预测可以放在化合物成药之前进行,因此具有重要的研究意义[4]。

因此,本实验基于分子对接技术和ADMET预测,从中药娑罗子中筛选抗炎活性的天然配体的可能作用靶点,为今后开展研究娑罗子抗炎作用机制和新药的开发提供理论基础和参考。

2 材料与方法

2.1 程序系统

蛋白数据库(PDB,美国纽约结构生物信息学研究实验室开发,http://www. rcsb. org/pdb/home/home.do);Sybyl l.0软件(美国Tripos公司);Discovery Stu-di0 2017 R2 Client(DS,美国Accelrys公司开发,ht-tps://www. 3dsbiovia. com/)。中药系统药理学数据库与分析平台( TCMSP,http://lsp. nwu. edu. cn/tcmsp.php);小分子化合物结构下载(PubChem,美国国家生物技术信息中心,下载网址:https://pubchem. ncbi. nlm.nih. gov/); admetSAR( http: //lmmd. ecust. edu. cn/ad-metsarl);ChemDraw。

2.2 方法

2.2.1 配体的准备

配体分子信息键见表1。以“娑罗子”为关键词,在TCMSP数据库中搜索娑罗子的化学成分,加以I_ipin-ski限制(里宾斯基五规则指的是氢键供体不超过5(Hon≤5),氢键受体不超过10(HAcc≤10),脂水分配系数(ALogP)在-2~5之间,可旋转键数的数量(RBN)不超过10,分子量(MW)小于500[5]),筛选出12个候选化合物。从Pubchem数据库下载相应化合物结构,未能在Pubchem下载的化合物用ChemDraw2D画出其结构,并用Chem3D转为m012格式,建立配体小分子配体化合物库。所有配体小分子均采用分子力学程序中的Minimize进行结构优化,赋予Tripos力场及Gasteiger- Huckel电荷,以Powell能量梯度法进行能量优化,最大重复次数为10000次,优化后得到稳定构象并保存m012格式,为后面分子对接做准备。

2.2.2 靶点的准备

根据文献[3,6~11]报道选取了16个与炎症相关的靶点蛋白作为受体,从PDB数据库中下载这16个蛋白的晶體结构,具体蛋白靶点见表2。对下载的靶蛋白在SYBYL软件中用Application中的Docking模块进行去水、加氢,加电荷;并根据靶蛋白复合物中的配体确定对接的活性位点,并将处理好的蛋白保存,为后续分子对接研究做准备。

2.2. 分子对接

以16个抗炎蛋白靶点作为受体,12个小分子化合物为配体在SYBYLI.O软件中Surflex - dock模块进行分子对接。对接结果以对接总得分( Total Score)呈现;Total Score用来反应配体与受体的亲和力大小,它综合考虑到了极性作用、疏水作用、焓和溶剂化等因素,该值越大,对接复合物越稳定,说明小分子配体与大分子蛋白质结合的越好。Total Score≥7认为小分子配体与靶点蛋白结合活性较好[12]。采用DS软件中Re-ceptor- Ligand Interactions模块对分子对接的结果进行分析,并制作二维和三维的效果图。

2.2.4

ADMET预测

根据分子对接的结果,选择对接打分高的小分子配体进行ADMET预测,在admetSAR数据库中输入小分子配体的Smiles格式,然后点击Predict即可得到该小分子配体有关数据,主要包括血脑屏障通透性( BBB),人肠道吸收( HIA),人肠细胞系渗透性(Cac02 Cell per-meability,CCP),细胞色素(CYP)酶系的抑制性,AMES测试用于检测可能的诱变剂(ATT),致癌性(Carcino-genicity,Carcino),50%大鼠的致死量(LD50 in Rat)。

3 结果

3.1 分子对接结果

从上述得到的候选化合物的分子对接结果来看,筛选出七叶皂苷苷元A与C - jun N- terminal kinase 3(JNK3)结合最好,山奈酚与诱导性一氧化氮合酶(iN-OS)结合最好,槲皮素与酪氨酸激酶1(JAKI)结合最好,七叶苷与酪氨酸激酶I(JAKI)结合最好,秦皮苷与Extracellular signal regulated kinase l(ERKI)、C-junN- terminal kinase 3 (JNK3)、巨噬细胞迁移抑制因子(MIF)结合都好。由表3对接结果可知,多成分对多靶点蛋白共同作用的特点,为娑罗子的抗炎作用机制研究提供了理论基础;同时,各成分也可作为相应靶蛋白抑制剂的先导化合物加以研究。具体的对接打分见表3。

3.2 对接结果分析

5个候选化合物与对应的炎症靶点之间形成的氢键与疏水作用见表4。以对接打分最高化合物12(秦皮苷)与ERK1相互作用蛋白复合物为例做它们间相互作用力的分析图(图1、图2)。

从图2可以看出,秦皮苷与氨基酸残基LEU173、ALA69、VAL56有疏水相互作用力,与残基GLU50、GLY54、CYS183、ASP184、SER170形成了氢键。

3.3 ADMET预测结果

5个具有潜在抗炎活性分子的ADMET预测结果见表5。

BBB的阳性结果代表药物分子能轻易透过血脑屏障,接近1的值表示透过BBB的更好的渗透性,阴性结果代表不能轻易透过血脑屏障;肠是吸收口服药物的的主要部位,HIA的阳性结果表明它们的化合物可以通过人肠吸收或同化,接近1的值表示通过肠更好的吸收。CCP的阳性结果代表能轻易透过人肠细胞系,接近1的值表示透过CCP的更好的渗透性。AMES测试值“None”代表该化合物无诱变毒性,“AMES toxic”代表该何物有诱变毒性。Carcino代表致癌性。LD50 inRat的值代表着能使半数老鼠死亡的所需的最低化合物浓度(单位:mol/kg),其数值越大代表该化合物成药后安全性更高。

3.4 ADMET结果分析

七叶皂苷苷元A、山奈酚与七叶苷能透过血脑屏障,槲皮素与秦皮苷不易透过血脑屏障;5个候选化合物均能经人肠吸收或同化,其中七叶皂苷苷元A、山奈酚与槲皮素能很好地经人肠吸收或同化;秦皮苷易透过人肠细胞系,具有很好地渗透性,其它4个候选化合物不易透过人肠细胞系,但秦皮苷具有诱变毒性;5个化合物均无致癌性。山奈酚与槲皮素对细胞色素( CYP)酶系具有高抑制,七叶皂苷苷元A、七叶苷与秦皮苷对细胞色素(CYP)酶系的抑制性低。综上可得5个候选化合物在人体的吸收、分布、代谢、排泄和毒性某一个方面或多个方面存在的问题。成药时应该考虑其AD-MET性质,对其结构稍加修饰,使其化合物有更好的ADMET性质,在人体内有适宜的吸收、分布、代谢、排泄且无毒。

4 结论

本研究以Sybyl软件的Surflex- dock模块对娑罗子中的12个化学成分与16个炎症靶点对接,虚拟筛选出七叶皂苷苷元A、山奈酚、槲皮素、七叶苷、秦皮苷5个化合物具有抗炎活性的小分子化合物( Total score≥7)。从计算机虚拟筛选的角度验证中药娑罗子具有抗炎作用的化学成分,为阐述娑罗子抗炎机制提供理论基础。然后应用Discovery Studio Visualizer软件对对接结果最好的蛋白复合物的相互作用力进行分析,说明疏水作用与氢键在分子对接中起着重要的作用。最后对筛选的5个化合物做ADMET预测,ADMET的预测可以给新药研发的成药过程中的给予一定理论指导和帮助。综上所述:计算机辅助药物设计和ADMET预测不仅显著提高了药物设计速度,还减少了新药创新所需要的人力与物力,提高了先导化合物的发现率和成药的可能性,为中药的抗炎活性奠定了基础。

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作者简介:宋炜(1993-),男,硕士研究生,研究方向为药物化学。

通讯作者:刘新桥(1978-).男,副教授,博士,研究方向为天然药物化学。