利用CoMFA和CoMSIA對大腸桿菌DXR抑制劑進行3D-QSAR研究

肖 玉，李天恩，覃初新，戴 康

(中南民族大學 藥學院，武漢 430074)

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利用CoMFA和CoMSIA對大腸桿菌DXR抑制劑進行3D-QSAR研究

肖 玉，李天恩，覃初新，戴 康

(中南民族大學 藥學院，武漢 430074)

指出了1-脫氧-D-木酮糖醇-5-磷酸還原異構酶(DXR)是細菌細胞壁合成中的關鍵物質2C-甲基-D-赤蘚糖醇-4-磷酸(MEP)合成途徑中的限速酶，該酶作為新型的抗菌藥物的靶點，被廣泛的研究。利用CoMFA和CoMSIA方法建立了大腸桿菌DXR抑制劑的3D-QSAR模型，通過該模型主要分析了化合物的結構對活性的影響。結果表明：CoMFA模型預測值和實驗值的交叉驗證相關系數q2為0.671,回歸相關系數R2為0.950；CoMSIA模型預測值和實驗值的交叉驗證相關系數q2=0.559，回歸相關系數R2=0.973。說明所建立的模型具有較好的預測能力，能為DXR抑制劑的結構優化提供指導。

大腸桿菌；DXR抑制劑；CoMFA；CoMSIA；3D-QSAR模型

1 引言

類異戊二烯以其衍生物在細胞壁的合成和能量代謝過程中具有重要的作用[1]。在絕大多數細菌體內，類異戊二烯的前體異戊酰焦磷(IPP)或二甲烯丙基焦磷酸(DMAPP)只能通過2C-甲基-D-赤蘚糖醇-4-磷酸(MEP)途徑進行生物合成[2,3]。其中，1-脫氧-D-木酮糖醇-5-磷酸還原異構酶(DXR)催化MEP途徑的第二步反應，并且是該途徑中的限速酶.由于人體內不存在MEP途徑和DXR類似酶[4,5]，因此DXR可以作為潛在的靶點進行抗菌藥物的研發。

研究發現膦胺霉素及其衍生物是DXR的有效抑制劑[6,7]，對絕大多數革蘭氏陰性和某些革蘭氏陽性菌具有較強的抗菌活性[8]，但是對大腸桿菌的抑菌作用較弱[9]。因此研究大腸桿菌DXR抑制劑的結構與生物活性之間的關系具有重要的臨床意義和應用前景。以大腸桿菌DXR作為靶向蛋白，選擇活性較高的化合物進行分子對接，以對接生成的構象作為模板建立CoMFA和CoMSIA模型，使模型的顯著性強于經典的分析方法，從而為膦胺霉素類抑制劑的結構優化提供理論依據。

2 實驗部分

2.1 分子庫的準備

從相關文獻[10～12]上獲取39個大腸桿菌DXR抑制劑的分子結構和生物活性數據, 其中生物活性數據以pIC50表達。對化合物的結構進行初步分析，發現包含A和B兩種母核結構.從RCSB PDB下載蛋白質(code：3ROI)的晶體結構，選擇分子庫中活性最高的化合物(Template，pIC50 = 7.553)與蛋白質進行分子對接。從剩下的38個化合物中隨機的選擇7個化合物作為測試集，其余的31個化合物作為訓練集(圖1)。

圖1 A、B及Template的分子式

2.2 分子疊合

在3D-QSAR分析中，通常選取能量最小的活性構像作為分子排列的模版。本文選擇活性最好的分子(Template)中對接打分最高的構象作為模板，利用Open3DALIGN軟件進行分子疊合。將疊合生成的化合物構象輸入新的數據庫中并加載相對應的生物活性值。

2.3 CoMFA和CoMSIA分析

利用SYBYL-X軟件進行CoMFA和CoMSIA分析，對訓練集化合物加Gasteiger-Marsili電荷并計算CoMFA場參數。首先運用留一法(LOO)進行交叉驗證分析，獲得交叉驗證相關系數q2和最佳主成分數(ONC)。然后利用獲得的ONC做非交叉驗證的PLS分析并利用Region Focusing對初始的CoMFA值和PLS分析結果進行優化。在CoMSIA分析中，還需考慮疏水場、氫鍵供體和氫鍵受體對化合物活性的影響，CoMSIA的PLS分析過程與CoMFA基本相同。

3 結果與討論

3.1 PLS分析結果

如表1所示，利用訓練集建立的CoMFA和CoMSIA模型的交叉驗證相關系數q2值分別為0.671和0.559。當q2≥0.5時，表明由相應的變量建立的模型具有可靠的預測能力。這說明建立的CoMFA模型和CoMSIA模型可以對化合物的活性進行有效的預測.由于CoMFA模型的q2值明顯大于CoMSIA，因此在理論上CoMFA模型的預測結果會更好。在CoMFA模型中，還獲得非交叉驗證相關系數(R2)為0.950，標準偏差(SEE)為0.229以及顯著性因子(F)為95.309，立體場和靜電場對模型的貢獻值分別為58.1%和41.9%。在CoMSIA模型中，獲得的非交叉驗證相關系數(R2)值為0.973，立體場、靜電場、疏水場、氫鍵供體、氫鍵受體的貢獻值分別為19.1%、21.9%、24.8%、27.6%、6.6%。為了進一步檢測模型的預測能力，對測試集的化合物活性進行預測。訓練集和測試集化合物的結構及實驗活性和預測活性見表2。通過對實驗活性和預測活性做線性相關分析，發現測試集化合物的活性基本分布在回歸直線的兩側(圖1、2)，這說明模型有較好的預測能力。

表1 CoMFA 和CoMSIA 模型的統計結果

表2 38個化合物的結構和活性數據

續表2

22?H5．0905．0115．30323H5．1805．0565．21324bCH34．9595．1395．08925CH36．1906．3736．36326CH36．7966．9126．68027H6．5056．3706．66028CH35．6305．8085．88129COOCH2CH34．8004．5184．72430H5．1905．0775．07631H7．2297．3527．31832?CH37．0047．0527．06633CH36．9256．8386．89634H6．8076．9326．88535CH36．5506．4676．44736b?CH36．5386．6577．14237CH36．4026．5256．52538CH36．3386．4456．314

注：其中R1的左側與磷酸根相連；b表示化合物的母核結構為B類，其余為A類；*表示測試集

圖2 CoMFA中實驗活性和預測活性散點

圖3 CoMSIA中實驗活性和預測活性散點

3.2 三維等高線圖

圖4和圖5分別顯示的是CoMFA模型中立體場和靜電場對化合物活性的影響。在立體場中，綠色區域表示增加取代基的體積有利于增加化合物的活性，黃色區域表示減小取代基的體積有利于增加化合物的活性。如圖4所示，R1位于黃色區域和綠色區域之間，當R1體積較小時主要靠近黃色區域，此時減小R1體積可以提高化合物的活性。例如化合物26和28在R1處的取代基分別為環丙基和環戊基，由于環丙基的體積小于環戊基，所以化合物26的活性大于化合物28。化合物19和21的R1取代基分別為CH(CH2CH3)CH2CH2和 CH(CH2CH2CH3)CH2CH2，它們的pIC50值分別為6.150和5.180也驗證了這一點。但是，當R1取代基上連有較大體積的支鏈取代基時，此時體積大的支鏈部分主要靠近綠色區域，所以增加支鏈的體積可以提高化合物的活性。例如化合物30和34，由于化合物34的苯環上連有-OCH3,所以化合物活性30<34。R2主要位于綠色區域，因此增加R2的體積可以提高化合物的活性。例如化合物19與20以及化合物26與27，由于CH3的體積大于H原子，所以它們的活性：19>20,26>27。

圖4 CoMFA模型的立體場等值線

在靜電場中，藍色區域表示此區域范圍內引入正電性基團會增加化合物的活性，紅色區域表示此區域范圍內引入負電性基團會增加化合物的活性。如圖5所示，R1無論是體積較小的取代基還是連有較大體積支鏈的取代基，均位于紅色區域附近，因此增加R1的電負性可以增加化合物的活性。例如化合物7和15，它們的R1分別為CH2CH2CH2和CH2NHCH2，所以化合物7的活性大于化合物15。比較化合物32、35和38的活性也可以驗證這一點，由于吸電子的能力：Cl>H>OCH3，因此它們的活性大小為32>35>38。R2基團主要位于藍色區域附近，因此增加正電性基團可以提高化合物的活性。比較化合物3和9的活性，由于供電子的能力CH2CH(CH3)OH

圖5 CoMFA模型的靜電場等值線

圖6 CoMSIA模型的疏水場等值線

4 結論

以CoMFA和CoMSIA方法為基礎, 結合docking、Open3DALIGN進行綜合分析，成功地建立了DXR抑制劑的3D-QSAR模型。不僅直觀的解釋了這些化合物的結構與活性之間的關系，為改進這些化合物的結構提供了理論依據和指導方向，而且利用建立的模型還可以對可能具有潛在抑制活性的化合物進行分析，從而發現一些新的高活性的大腸桿菌DXR抑制劑.

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The 3D-QSAR Study on the E.coli DXR Inhibitors by CoMFA and CoMSIA Methods

Xiao Yu, Li Tianen, Qin Chuxin, Dai Kang

(CollegeofPharmacy,South-CentralUniversityforNationalities,Wuhan,Hubei430074,China)

This paper pointed out that 1-deoxy-d-xylulose-5-phosphate reductoisomerase(DXR) is the rate-limiting enzyme in the synthesis of 2-methyl-D-erythritol-4-phosphate(MEP)which is essential for the formation of bacterial cell walls. This enzyme has been widely investigated and considered to be one of the most promising targets for screening novel antibiotics. In this paper, the CoMFA and CoMSIA methods were used to analyze the three-dimensional quantitative structure-activity relationship(3D-QSAR) for the inbititory activity against E.coli DXR. The results showed that the cross-validated correlated coefficient q2 was 0.671 and the conventional correlated coefficient R2 was 0.950 in the CoMFA model and the q2 was 0.559 and the R2 was 0.973 in the CoMSIA model, which illustrated that the predictability of the built models were reliable, and they could provide useful insights for designing novel and potent DXR inhibitors.

E.coli；DXR inhibitors；CoMFA；CoMSIA；3D-QSAR model

2016-07-30

省部科研基金(編號：BZY14027)

肖 玉(1990—)，男，中南民族大學藥學院碩士研究生。

戴 康(1972—)，男，副教授，主要從事藥物合成及分子設計方面的研究工作。

R284

A

1674-9944(2016)18-0171-05