文献来源

De Luca, L.; Ferro, S.; Damiano, F. M.; Supuran, C. T.; Vullo, D.; Chimirri, A.; Gitto, R. Structure-Based Screening for the Discovery of New Carbonic Anhydrase VII Inhibitors. Eur J Med Chem 2013, 71C, 105–111.

 摘要

在哺乳动物碳酸酐酶(Carbonic Anhydrase，CA)的诸多同工酶中，hCA VII主要表达于大脑并与多个神经生理与疾病相关。已经证实hCA VII是一个有潜力的靶标，选择性的抑制剂可用于治疗癫痫和神经性疼痛。为了发现碳酸酐酶抑制剂(Carbonic anhydrase inhibitors, CAIs)全新的化学实体，作者用了一种基于结构的方法：借助于LigandScout软件从两个著名的CAI于hCA VII复合物晶体结构开始建立药效团模型，获得合并后的药效团模型。随后，用这个药效团模型筛选集中库，将感兴趣的命中化合物进一步对接到hCA VII的晶体结构中。结果识别出几个新的化合物，它们显示出nM水平的CA抑制活性。

用到的软件与关键技术

LigandScout的药效团识别、药效团叠合与合并技术，GOLD的分子对接计算。

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文献来源

MatjažBrvar, Andrej Perdih, Miha Renko, Gregor Anderluh, Duš an Turk, Tom Solmajer. Structure-Based Discovery of Substituted 4,5’-Bithiazoles as Novel DNA Gyrase Inhibitors. Journal of Medicinal Chemistry. 2012, 55, 6413-6426.

 摘要

细菌DNA促旋酶是一种久经检验并得到确认的新型抗菌药的靶标。它对细菌的DNA复制周期起到关键作用，却不存在于哺乳类动物。这使得细菌DNA促旋酶成为了发展具有选择毒性的抗菌药物的良好靶标。DNA促旋酶B亚型的ATP结合位点非常重要，并已有广泛研究。为了发现细菌DNA促旋酶B亚型ATP结合位点的全新抑制剂，作者采用了两步设计策略：第一阶段中使用LigandScout软件分析CBN（一种香豆素类抑制剂）与G24蛋白（包含ATP结合位点的N端最小的片段）之间的相互作用，构建药效团模型进行虚拟筛选，然后用分子对接方法进一步筛选；第二阶段，对第一阶段识别出来的4,5’-二噻唑结构类型构建集中库，采用对接方法进行筛选。抗菌活性测试结果确证了几个化合物具有DNA促旋酶B型的抑制活性，对其中最好的抑制剂还采用SPR、MST、DSF及X-ray等多种实验技术进行结构表征。

亮点

1. 采用两步设计策略：先以天然抑制剂的结构数据为基础进行筛选，再以第一阶段的苗头化合物建立集中库进一步筛选；
2. 对药效团命中的化合物进一步进行分子对接计算；
3. 采用LigandScout基于结构的药效团建模技术与GOLD分子对接方法，可发现全新骨架的抑制剂；
4. 先后发现9个化合物具有低微摩尔水平的抑制活性。
5. 采用多种生物物理和结构生物学技术，揭示了抑制剂的结构特征与结合模式。

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文献来源

Anna Vuorinen et al. Ligand-Based Pharmacophore Modeling and Virtual Screening for the Discovery of Novel 17β -Hydroxysteroid Dehydrogenase 2 Inhibitors. J. Med. Chem. 2014, 57, 5995 −6007.

 摘要

17β-羟基类固醇脱氢酶2（17β-HSD2）催化雌二醇到雌素酮的失活转化，对它的抑制可作为治疗骨质疏松症，改善雌激素缺乏症的治疗选择。作者使用LigandScout构建了17β-HSD2抑制剂的药效团模型，进行虚拟筛选，生物实验证明29个苗头化合物中有7个具有低微摩尔级IC50活性。为了进一步研究其构效关系（SAR），从SPECS数据库中又挑选了30多个衍生物用于测试。最终发现3个活性最好的化合物，最低活性达240 nM。还发现了1个对17β-HSD1具有选择性的抑制剂，3个对其他相关HSD具有选择性，6个对其他HSD没有影响。

亮点

1. 采用多种药效团组合虚拟筛选策略：以4个不同结构的抑制剂为基础，构建3个药效团模型，进行组合筛选。避免因结构差异过大而产生公共特征过少或合并特征过多的药效团模型，导致筛选结果失去意义；
2. 通过测试集检验结果对自动化产生的模型进行调整，包括：去除部分特征、调整排除体积大小以及设置可选特征；
3. 采用多条件过滤，对药效团筛选结果进行浓缩，包括：改良的Lipinski规则、聚类分析、化合物性质预测（类药性、诱变性、刺激性以及致癌性）。
4. 构效关系研究：对第一轮筛选结果进行配体扩张，结合简单的2D结构相似度与药效团模型，搜索全新骨架的衍生物，进行构效关系研究；
5. 根据构效关系研究的结论，进一步调整药效团模型，提高特异性与敏感性。
6. 进行多靶标活性测试，获得选择性良好的化合物。

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文献来源

Yvonne Krautscheid et al. Pharmacophore Modeling, Virtual Screening, and in Vitro Testing Reveal Haloperidol, Eprazinone, and Fenbutrazate as Neurokinin Receptors Ligands. J. Chem. Inf. Model. 2014, 54, 1747 −1757.

 摘要

神经激肽受体（Neurokinin receptors，NKRs）被报道参与多种生理过程，因此是有前景的药物靶标，但是它同时也可能是许多药物的副作用的诱因。作者在亚型选择性和非选择性NKR拮抗剂的基础上，使用LigandScout构建了一组基于配体的公共特征药效团模型。使用该模型对已批准药物进行虚拟筛选。该前瞻性研究结果得到体外实验的证实，他们发现氟哌啶醇、依普拉酮及芬布酯是NKR的配体。该研究表明，药效团模型不仅用于常规的药物发现，还可用于建立化合物的活性谱，同时本文也是药效团在老药新用开发的典范。

亮点

1. 通过精心准备的数据库的检验，从众多药效团模型中挑选命中结果较少重叠的一批药效团，进行组合模型筛选，以达到更大的命中覆盖面；
2. 通过药效团模型筛选的方法，从老药中寻找新功能（副作用）。

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文献来源

Cresset自有案例:用SPARK进行侧链替换，设计全新的DPP-IV抑制剂

 摘要

药物设计的一个目的之一是避开专利跟进新的治疗领域或新的治疗靶点药物；药物设计的再一个目的是化合物优化，期望保留活性，但改善ADME或毒性。无论哪种目的，通常需要进行骨架跃迁或侧链替换。Cresset的SPARK就是多目标优化的药物设计软件，可以全自动的进行骨架或侧链替换，发现ADME性质优秀的化合物。

新发布的SPARKv10.3带来新的片段数据库和新的高级过滤功能可以用来控制结果的化学和物理化学性质的空间。在本案例中我们在一个二肽基二肽酶IV抑制剂( Dipeptidyl Peptidase IV, DPP-IV) 的搜索中应用这些新功能特性，您可以了解到如何用SPARK快速的生成新的DPP-IV抑制剂，并设计出各种性质良好的、具有自主知识产权的新化合物。

我们下载PDB文件1X70，用SPARK v10.3 读入，用蛋白导入工具，文件被分成为配体和蛋白的排斥体积（仅保留其中A链）两个部分。我们选择配位的头部作为要被替换的部分，然后选择搜索chembl_common、Very Common, Common, Less Common与Rare Database数据库。

结果

SPARK只需30分钟不仅可以找到许多”已知“的骨架替代，不仅能够创造出性质理想的活性化合物，而且还能生成结构全新具有自主知识权的新化合物。通过平铺视图，你可以轻而易举且迅速地找到最理想的计算骨架或侧链替换结果。

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文献来源

Timothy J. Cheeseright, et al. Novel Lead Structures for p38 MAP Kinase via FieldScreen Virtual Screening. J. Med. Chem. 2009, 52, 4200–4209.[PDF下载]

 摘要

P38 MAPK一直以来都得到制药工业的青睐，至今仍是治疗炎症的有效而引人注目的靶点。为了发现全新的p38抑制剂，Timothy和同事们使用了FieldScreen这一基于配体的虚拟筛选技术，对120万个可购买化合物进行筛选。根据与已知配体的分子场相似性，，从中挑选了58个不同于已报道的p38抑制剂骨架的化合物进行生物学分析。其中，11个化合物在10 μM浓度下表现出≥ 20%的抑制率。然后，通过购买或合成方式对其中两个骨架进行衍生化，获得了一个潜在先导化合物（pIC50 = 6.4）。最后，使用FieldAlign工具对这些衍生物进行叠合，以研究他们的SAR。

亮点

1. 对比蛋白-配体复合物晶体结构中的配体结合模式与Cresset产生的场点模式，对参照分子进行适当的结构裁剪，提高了模拟的准确性；
2. 采用多个参照分子叠合能更好地描述配体的结合要求，获得与观察一致的结果。

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文献来源

Caroline M. R. Low and J. G. Vinter. Rationalizing the Activities of Diverse Cholecystokinin 2 Receptor Antagonists Using Molecular Field Points. J. Med. Chem. 2008, 51, 565-573.[PDF下载]

 摘要

缩胆囊素2（Cholecystokinin 2，CCK2） G-蛋白偶联受体（GPCR）是治疗胃酸相关疾病以及肠胃和胰腺癌症的有吸引力的药物靶标。迄今，已经有大量多样性化CCK2受体竞争性拮抗剂被报道出来。定点突变实验证明，这些多样性化合物都结合到与荷尔蒙激动剂同一个位点中。但由于CCK2受体拮抗剂涉及到大量化学类型，因此很难从中得到一个有意义的构效关系。传统的3D-QSAR方法包括CoMFA和CoMSIA是在格点场能量或者相似度指数的基础上使用偏最小二乘法进行建模，但最大的缺点是结果高度依赖于化合物的生物活性构象和它们叠合的方式。这就限定了这些方法只能在同类化合物中使用。
为解决这个问题，作者使用一种基于分子场点叠合的3D QSAR建模方法：首先合并3个高活性、有选择性的CCK2拮抗剂的场模式（field patterns）作为“受体模板”（receptor template），再将其他化合物与之比较进行场叠合，将叠合打分与实验测定的结合力比较，建立3D-QSAR模型。计算结果表明，使用该方法能够合理解释CCK2受体多种化学类型拮抗剂的活性。该方法的优点在于比较分子不再局限于传统的化学结构表示，而能够自然地处理分子多样性，可用于骨架跃迁，有助于设计新型化合物。

亮点

1. 采用基于场点的叠合方式，突破使用传统方法进行不同化学类型化合物叠合时的局限性；
2. 与Catalyst建立的药效团3D-QSAR模型相比，对于训练集中不存在的化学类型，Field同样预测良好；相反，Catalyst研究中的测试集化合物都能在训练集中找到对应的化学类型。由此可见，场点方法特别适用于通过骨架跃迁产生新的先导化合物。
3. 使用密切相关的蛋白受体CCK1拮抗剂作为验证，检验由CCK2拮抗剂产生的场叠合模板是否具有选择性。

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文献来源

Marina Tuyishime et al. Discovery and optimization of novel small-molecule HIV-1 entry inhibitors using field-based virtual screening and bioisosteric replacement. Bioorg. Med. Chem. Lett. 24 (2014) 5439–5445.[PDF下载]

 摘要

目前的治疗方案产生了大量耐药株和累计毒性，因此，迫切需要发展抑制HIV-1复制的新型药物。而对HIV-1进入抑制仍然是一个引人注目却尚未开发的治疗方法。本文中，作者将使用由场（field）获得的生物活性构象模板进行虚拟筛选以及进行生物等排体迭代替换，联合ADME预测，发现新型的HIV-1进入抑制剂。

亮点

1. Cresset的FieldTemplater技术(实现自产品Forge)：活性构象识别，模型建立。
2. Cresset的Blaze：虚拟筛选。
3. Cresset的Spark：生物等排替换。

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