信息技术在药物设计中的应用
摘要：生物信息学的飞速发展为药物开发提供了新的手段，计算机辅助药物设计是多学科交叉发展的产物。结合近些年来的一些成功实例，对数据库搜寻、计算机直接生成(全新药物设计)和进一步优化等计算机辅助药物设计技术及相关重要算法软件的新进展做一综述。
关键词：生物信息学；药物设计；全新药物设计
生物信息学是一门新兴的极具发展潜力的交叉学科。它以发达、互动的数据库系统为基础，以功能强大、先进的算法和软件为工具，把浩如烟海的生物学数据作为研究的对象进行分析、解读，破译其中的生物学含义[1]。生物信息学通过研究基因信息和反映蛋白质结构及其相互作用的数据，进行蛋白质空间结构的模拟和蛋白质功能的预测，从而为新型药物的设计拓宽了思路并提供了有力的手段。长久以来在寻找新药物的过程中，传统的方法是基于动物器官、组织、或细胞的药物筛选方式[2]。实践证明这种方式是行之有效的，但是时间长、花费大、药物作用机理不明确是其显著缺点。而生物信息学的发展为我们提供了第二种设计药物的方式，那就是选定致病的分子靶标，利用生物信息技术手段快速确定能作用于靶标的小分子化合物，进一步设计出新颖有效的药物。总的来说，有两种主要方法：一是数据库比较搜寻法；二是计算机直接生成法。在利用这两种方法找到先导化合物之后，还要进一步进行优化。现对这两种方法的应用作一综述。
1．数据库比较搜寻法
这类方法充分利用现有的数据库资源，通过分析比较化合物之间的结构和活性数据来设计高活性的药物分子。主要有药效基团模型法和分子对接法两种。
1．1 药效基团模型法 通过分析一组活性分子的药效构象，找出它们共同的特征结构，建立起药效
基团模型，据此在三维结构数据库中(如PDB)进行搜寻，找到符合药效基团要求的化合物。该方法中常用的软件有Catalyst[3]、Unity[4] 及Apex一3D[5 ]专家系统。Catalyst是常用的简易设计分子结构模型的操作平台，它能提供先进的信息检索、信息分析功能，模拟访问相关的数据库，设计假设化合物及相关模型，解释构效关系；进行组化合物间结构、功能对比设计特定药效基团；筛选特定结构化合物。Apex一3D专家系统模拟药学专家通过构效关系分析进行新药设计，即识别某类药物三维空间结构中共同具有的对药物活性起关键作用的药效基团，然后基于药效基团设计新化合物并对其是否具有该种活性做出预报。在哮喘及炎症疾病的治疗中，对5一脂氧化酶抑制剂的研究是一热点方向[6]，Arockia等利用Apex一3D专家系统对51种苯基苯乙烯酮化合物的5一脂氧化酶结合位点进行了分析，确立了两个模型，这两个模型都具有三个生物活性位点，四个次级结合位点，从而显示出非常好的相关性和精确性。
1．2 分子对接法(docking) 它是将配体对接到受体的活性位点上，就象停泊一样，将小分子当作船，靶标受体当作陆地，不但要寻找可能的停靠位置，还要评估停靠的稳定性。对药物与蛋白质问的作用而言，就是要从数据库中搜寻具有合理的取向和构象、能与受体有高亲和力的小分子；寻找结合能较低的接合位置，使受体与配体的相互作用达到最佳。常用的对接软件DOCK，DOCK程序由加州大学旧金山分校的Kuntz在1982开发 。它将靶标分子与三维数据库中上百万个小分子化合物逐一对接，断优化小分子官能团的位置和构象，同时计算结合能，找出与靶标分子能最佳结合的化合物。从1982年至今，DOCK程序经历了不断的发展，从最初的刚性对接到引入分子力场势能函数，对表面进行平滑处理，允许原子相互穿透，考虑柔性对接，直到最新的5.0版本采用C++语言编程，引入打分法(SCORE)，能更好地计算配体与受体间的亲和力[6]。Mai等 在研究组蛋白脱乙酰酶抑制剂时，利用DOCK对数据库进行搜索，对不同的化合物进行打分比较 .
2．计算机直接生成法 这种设计方法的理论来源是锁钥学说，根据靶标分子的结构特征及性质要求让计算机自动构建出与受体活性部位能很好契合的新的药物分子，是全新的药物设计，目前主要有片段连接法和片段生长法两种主要方法。
2.1 片段连接法 该方法根据受体分子活性位点的特征，在关键位点放置与之相匹配的基团，之后计算机进行三维模拟，把它们连接成一个完整的分子。
2.2 片段生长法 在这种方法中，计算机根据受体分子的三维结构，先从受体活性部位的某一点开始延伸，逐渐形成与受体蛋白活性位点相吻合的小分子。在延伸每一个原子或基团的时候，都要考虑配体和受体的结构特点、基团种类、结合能的大小及分子动力学特征，进行比较优化[6]。再进行下一步的延伸，直至完成。现在已经有了基于以上两种方法进行全新药物设计的功能强大的软件，如：LUDI。其中LUDI是较为著名的软件。LUDI是进行全新的合理药物从头设计的有力工具，其特点是以蛋白质三维结构为基础，通过化合物片段自动生长的方法产生候选的药物先导化合物。这个软件帮助研究人员在实验之前，在计算机上进行模拟筛选；在合成化合物之前，将先导化合物按优先级排队打分，还能够帮助研究人员开发潜在配体的数据库，或者根据蛋白质活性位点给候选物打分，根据打分结果修改已有的配体。HIV蛋白酶抑制剂的设计就是应用这种方法开发新药物的成功范例。研究人员首先从HIV 蛋白酶的基本结构出发，以酶活性区域的氨基酸残基为作用位点，充分考虑了活性中心及侧的相互作用，通过分子模拟，确定了抑制剂所需的最短长度及手性。从而研制出新一代抗AIDS药物。
3．优化
药物分子的活性除了取决于其基本活性结构以外，还受到取代基的种类、位置、大小、电负性等因素的影响，有时，取代基直接影响药物的作用机制和临床毒副作用。因此在用上述两种方法初步确定了先导化合物之后，还要利用一些分析方法对此先导药物分子作进一步的结构优化和设计来提高其与靶点的匹配性。常用的方法有CoMFA ，GRID ，MCSS 等。CoMFA 属于3D—QSAR方法 。它将化合物周围的静电场、范德华力场、氢键场、疏水场等力场的空间分布作为描述化合物结构的变量，通过数学方法建立化合物的生物活性与上述各力场空间分布之间关系的模型。根据这一模型和相应的计算机处理，显示出应当如何进行结构的改造，以提高化合物的生物活性。左旋氧氟沙星是优良的喹诺酮类抗菌药物，陈凯先等。采用CoMFA方法对其类似物进行三维定量构效关系研究，预测了高活性化合物的结构要求。在此基础上，设计了一些新化合物。经合成和药理测试，发现其中3个新化合物对一些重要致病菌的抑制活性超过氧氟沙星。GRID是由Goodford开发，他将蛋白的活性部位用规则的网格点来表示，并使之与探针(常是水分子或甲基)相互作用，采用分子力场的方法计算探针与活性位点的结合能，从而找出最佳作用位点[6]。Monash大学以胺为探针分子，用GRID程序搜寻了神氨酸酶的结合部位，发现用胍基取代抑制剂，有利于活性的提高，分子模拟预测结果被后来的晶体结构证实，现正作为抗感冒病毒A 的药物进行II期临床试验[7]。最近根据美国《科学》周刊报道，此药临床工作已结束，即将上市。此分子有很强的抗感冒病毒变异能力，服了以往抗感冒病毒药物抗药性的缺陷，具有很好的市场前景。
4．小结
计算机辅助药物设计是生命科学、信息学、物理学、化学等几大学科交叉发展的产物。随着人类基因组、蛋白质组研究计划的进行，互连网和超级计算机的发展以及相关物理化学技术方法的发展，新型药物设计必将取得举世瞩目的成就，成为一个充满挑战和机遇的新的科学前沿。
参考文献：
[1] 赵国苹.生物信息学,北京:北京科学出版社.2002,178-179
[2]郑衍等.药物生物信息学[M].第1版,北京:化学化工出版社,2004:214-215
[3]kurogi Y el.Curr Med.2001,8(9):1035-1055
[4]Marriott Dp etl.J Med Chem.1999,42(17):3210-3216
[5]Anockia BM et al.bioorg Med Chem,2002,10(12):4035-4041
[6] 陈国先.计算机辅助药物设计—原理方法及运用,上海:上海科学技术出版社.2000,12-13
[7] 俞庆森等.药物设计[M]. 第1版,北京:北京化学化工出版社,2005:160-164
