基于Topomer CoMFA方法對芳基硫代吲哚衍生物的分子建模與設計

仝建波， 吳魯陽， 曹 旭， 雷 珊， 馬養民, 2

(1.陜西科技大學化學與化工學院，西安 710021； 2.陜西省輕化工助劑重點實驗室，西安 710021)

1 引 言

微管[1]是細胞骨架的主要組成部分，由α-微管蛋白和β-微管蛋白異二聚體組成，在維持細胞形態、細胞分裂、信號轉導等過程中起著重要作用. 此外，微管具有中空管狀結構的特點，其調節劑能促進微管聚合或引起微管解聚，從而干擾細胞的有絲分裂，達到抑制細胞增殖的作用[2]. 在細胞內各種物質運輸中可作為運輸軌道, 并參與細胞信號轉導及細胞的遷移[3]. 微管在細胞分裂前期聚合成為紡錘體，而紡錘體在有絲分裂中牽引染色體向兩極移動進入兩個子細胞中完成細胞增殖. 由于微管在細胞分裂過程中的重要作用，微管蛋白已經成為研究與開發全新抗癌藥物的重要靶點之一，作用于微管系統的微管蛋白抑制劑也已成為一類有效的抗腫瘤藥物. 有研究文獻表明，吲哚衍生物分子既是其中一種有效的微管蛋白抑制劑，在抗腫瘤藥物方面具有潛在的研究價值.

定量構效關系[4](Quantitative structure-activity relationship，QSAR)是基于配體的計算機輔助藥物設計的主要方法之一，具有代表性的方法有CoMFA[5]和CoMSIA[6]. 本文采用的是第二代Topomer CoMFA[7,8]對30個芳基硫代吲哚衍生物進行研究. 通過分析化合物靜電場和立體場的分布特點，獲得受體生物活性的結構調控因素，從而進行分子設計，提出新的具有較高活性的抗腫瘤吲哚衍生物，為合成該系列新藥物提供理論參考依據.

2 研究方法與步驟

2.1 易位體比較分子場

Topomer CoMFA是Topomer 和CoMFA的聯合技術，能夠在較短時間內準確，快速的構建出3D-QSAR模型. 采用Topomer技術將整個配體分子切割成兩個或兩個以上的小片段，切割形成的小片段會自動生成三維構象碎片，碎片根據一定的經驗規則進行調整，生成Topomer模型，一般q2>0.5，r2>0.6，表明統計結果所建模型是比較理想的Topomer CoMFA模型[9]，計算每個分子周圍立體場和靜電場參數，作為自變量，以IC50的負對數pIC50[10]作為建模響應值，用偏最小二乘線性回歸分析法[11]尋找這些三維結構的特征信息和化合物活性關系，實現模型擬合.

2.2 數據來源和分子結構構建

通過選擇具有確定活性的30個芳基硫代吲哚衍生物來進行分析，樣本來源于文獻[12]，其基本骨架如圖1所示，化合物的結構如表1所示.

圖1 芳基硫代吲哚衍生物分子基本骨架 Fig. 1 Basic skeleton of Arylthioindole derivatives

隨機選取24個分子作為訓練集用來建立模型，其余6個作為測試集用來驗證模型的外部能力. 利用SYBYL-X 2.0軟件包中的Sketch Molecule模塊繪制化合物的結構，采用最陡梯度下降法[13]，Tripos力場[14]，powell能量梯度法對所有小分子進行優化，得到分子的最低能量構像，對分子荷載電荷為 Gasteiger-Huckel電荷，Maximum Iterations最大迭代次數設置為1000，能量收斂梯度值設為0.005 kcal/mol，其余參數采用SYBYL-X 2.0的默認值.

表1 化合物的結構

*代表測試集

表2 化合物實驗活性值及預測活性值

*代表測試集

2.3 虛擬篩選

Topomer search是基于3D配體的虛擬篩選工具，它可以命中訓練集中未出現過的化學結構類型，可靠地進行基于配體的虛擬篩選[15]. 其原理為：首先指定活性最高的化合物作為模板結構進行分子切割，得到分子片段，然后在數據庫中基于R基團搜索技術尋找形狀相似的化合物，通過比較其Topomer相似性和閾值進一步打分，用模型預測其對活性的貢獻. 采用Topomer search技術在ZINC數據庫中對切割的R基團進行虛擬篩選，Topomer最大距離設置為185.0，其余參數均采用SYBYL-X2.0默認值[16].

3 結果與討論

3.1 Topomer CoMFA模型的統計結果及預測能

圖2 芳基硫代吲哚衍生物活性實驗值與預測值的關系圖Fig. 2 Relationship between experimental values and predicted values of arylthio fluorene derivative

3.2 3D-QSAR模型分析

圖3顯示了以13號分子為模板的立體場和靜電場的三維等勢圖，其中13號分子是生物活性最高化合物. 圖3(A)、(C)分別為Ra，Rb的立體場三維等勢圖，圖3(B)、(D)分別為Ra，Rb的靜電場三維等勢圖，圖3(A)、(C)中綠色區域表示引入較大體積的取代基有利于分子活性增加，而黃色的區域代表引進小體積的取代基有利于分子活性增加；圖3(B)、(D)中藍色區域表示引入帶正電荷的基團有利于分子活性提高，而紅色的區域代表引進帶負電荷的基團有利于分子活性提高.

由圖3(A)可觀察到在Ra集團上有綠色區域，表明在這個區域中，將大分子基團引于此可以增加分子活性. 如將19號分子的R4、R5基團以較大的基團-OCH3取代18號分子R1基團上較小的取代基-H，其分子活性從原來的6.82提高到7.40； 圖3(C)立體場等勢圖中可觀察到在Rb集團上也有綠色區域，表明在這個區域中，將大分子集團引于此可增加分子活性. 例如：在R6取代基上，15號分子以較大的-OCH2CH2OH替換14號分子中的-OH，分子活性由原來的6.72提高到7.02.

由圖3(D)靜電場等勢圖可知，在Rb基團附近有藍色區域，表明若此區域引進正電性基團，可增加化合物活性. 如19號分子的R6基團以-H取代24號分子中的-Cl，其分子活性有所提高，由原來的6.96提高到7.40. 在R6取代基上有紅色區域，表明在此區域若引入帶負電的取代基可促使化合物活性增加. 如6號分子的R6基團以-Br取代7號分子的取代基-F，其分子活性相對提高，分子活性由原來的7.17提高到7.37. 圖3(B)中，Rb基團上聚有藍色等勢域，表明在此區域若引入帶正電的取代基可促使化合物活性增加，如19號分子的R4、R5基團以-OCH3取代18號分子的取代基-H，其分子活性明顯提高，由原來的6.82提高到7.40.

3.3 基于QSAR的分子設計

采用Topomer search技術在ZINC數據庫中的drug-like分子庫中(其中有130000個化合物)，以R1和R2為提問結構，通過篩選，從數據庫中得到330個R1結構片段和360個R2結構片段，在這些分子結構片段中挑選出R基團活性貢獻值高于模板分子的R1和R2的結構片段，選擇R1-Score最大的3個基團和R2-Score最大的3個基團根據排列組合原理分別交替取代R1和R2基團進行分子設計，共設計了9個新化合物. 按照以上化合物的構建方法，在SYBYL-X2.0中構建建新分子的三維結構，隨后優化、命名，預測其9個新設計的化合物活性. 9個化合物結構和預測活性值(pIC50)見表3.

圖3 Topomer CoMFA模型三維等勢圖：(A)Ra立體等勢圖; (B)Ra靜電等勢圖; (C)Rb立體等勢圖; (D)Rb靜電等勢圖.Fig. 3 3D contour of Topomer CoMFA model: (A) Steric contour map of Ra; (B) Electrostatic contour map of Ra; (C) Steric contour map of Rb; (D) Electrostatic contour map of Rb.

表3 新設計化合物結構和預測活性值

從表3可知，有5個新設計化合物的預測活性值比模板分子高，可以作為抗腫瘤新藥的候選化合物. 從新設計化合物分子的結構中可以觀察到，其在R1環基上引入了較強的吸電子基團，而且在R2的位置引入了體積較大的基團，所以化合物的生物活性有所提高. 例如，1-2，2-2，3-2號化合物的R1位置上有電負性較強的-CN三鍵，因此具有較模板分子高的生物活性值. 而1-1號化合物和1-3號化合物的R1位置上無強吸電子基團且R2的位置上取代基的體積較小，故生物活性值均低于模板分子. 上述2個化合物活性值低還可能是由于雖然篩選出的R1與R2基團均具有較高的貢獻值，但化合物組合后的能量及空間結構不相匹配，阻礙了其活性增大. 以上解釋均符合Topomer CoMFA模型三維等勢圖分析.

4 結 論

本文利用Topomer CoMFA方法對30個芳基硫代吲哚衍生物分子進行研究，建立了3D-QSAR模型. 該模型等勢面圖提供了立體場和靜電場的可視化圖像，直觀地揭示此類化合物中不同的取代基結構對其生物活性的影響，應用這些信息進行分子設計，并設計出具有較高活性的5個新化合物，為合成新藥提供理論參考依據.