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基于計算機平臺構建活血化瘀中藥3D結構數據庫

2020-09-18 11:47:28尹玉玲李亞輝馮俐宋今輝熊浪龍肖榮鋒
中醫藥信息 2020年4期
關鍵詞:中藥數據庫

尹玉玲,李亞輝,馮俐,宋今輝,熊浪龍,肖榮鋒

(貴州中醫藥大學,貴州 貴陽 550025)

科學技術的不斷發展,計算機技術作為改變世界的科學技術,結合大數據時代,計算機數據庫技術發展迅速,為人類的數據分析、采集、數據庫的建立提供較好的平臺,尤其在文獻數據庫、數字數據庫中有一定的指導價值[1-2]。計算機輔助藥物設計是以計算機為基礎,運用化學和生物學的相關知識,基于計算機對一些相關數據進行計算,獲得藥物結構與生物活性的關系以及模擬藥物分子與受體蛋白質之間的相互作用,對藥物的結構進行優化,從而對新型藥物分子的設計起到指導作用,幫助我們更有效的研發及合成藥物。近年來隨著計算機輔助藥物設計方法的發展,計算機輔助藥物設計已經成為一門新興的研究領域,計算機輔助藥物設計方法的出現為新型藥物的研究和開發另辟蹊徑,不但降低了成本,縮短了藥物開發的周期,而且成功率很高[3]。

活血化瘀中藥為臨床治療心血管疾病的常用藥。臨床顯示活血化瘀中藥在抗血栓、改善流動力學以及抗炎等方面發揮重要作用[4-5]。但是中藥具有多成分的特點,導致對活血化瘀中藥(丹參、川芎、銀杏葉、益母草、紅花、桃仁、延胡索和莪術)研究的不全面,往往是集中于某一點或某一角度,需要一種從宏觀到微觀,多角度、多層次梳理和整合活血化瘀中藥對心血管的作用。以往評價體系多采用動物模型,存在實驗周期長、成本相對較高、工作量大等不足。因而,本研究整合TCSMP數據庫信息,結合PubChem數據庫得到活血化瘀中藥化學成分更為詳細的信息,基于SYBYL對活血化瘀中藥小分子(丹參、川芎、銀杏葉、益母草、紅花、桃仁、延胡索和莪術)加氫、加電荷及能量優化。從而構建活血化瘀中藥3D結構的數據庫。

1 計算平臺及數據庫

SYBYL2.1.1(Tripos)軟件,TCMSP(http://ibts.hkbu.edu.hk/LSP/tcmspsearch),使用的相關軟件已授權或開源軟件。詳見表1。

表1 計算的硬件平臺

2 實驗方法

2.1 活血化瘀中藥小分子收集

基于TCSMP(http://lsp.nwu.edu.cn/tcmspsearch.php)數據庫結合PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)數據庫得到活血化瘀中藥(丹參、川芎、銀杏葉、益母草、紅花、桃仁、延胡索和莪術)化學成分更為詳細的信息[6]。主要內容包括:活血化瘀中藥名稱、中藥成分(組分)、下載有效成分的mol2分子結構文件。

2.2 活血化瘀中藥初始構象

基于SYBYL2.1.1對活血化瘀中藥(丹參、川芎、銀杏葉、益母草、紅花、桃仁、延胡索和莪術)小分子加氫、加電荷,每個分子進行 Minimize能量優化及加氫處理,優化參數為[7-8]:優化次數設置為10 000、能量收斂標準設置為0. 005 kcal/(moL·A)、選擇Tripos 標準分子力場、添加 Gasteiger-Hückel 電荷,基于 Powell能量梯度法優化得到最低能量構象,進行能量優化的目的是尋找配體分子的最低能量構象以模仿自然體系中的分子穩定構象,建立活血化瘀中藥小分子數據集。優化過程中使用的參數見表2。

表2 配體分子的優化參數

2.3 活血化瘀中藥3D 結構的生成

活血化瘀中藥(丹參、川芎、銀杏葉、益母草、紅花、桃仁、延胡索和莪術)3D結構通過能量函數計算某個構象的內部原子相互作用的能量總和,依能量最小化尋找某個分子最穩定的空間構象。本研究中所有化合物3D結構的生成通過SYBYL2.1.1中能量最小化模塊(Energy Minimization)實現[9]。

2.4 活血化瘀中藥共有化學成分的理化性質分析

活血化瘀中藥(丹參、川芎、銀杏葉、益母草、紅花、桃仁、延胡索和莪術)化學成分基于TCMSP進行分子量(Molecular Weight,MW)、口服生物利用度(oral bioavailability,OB)、氫鍵供體數(H-bond donors,HBD)、類藥性(drug likeness,DL)、分子量(Molecular Weight,MW)、氫鍵受體數(H-bond acceptors, HBA)、脂水分配系數等理化性質分析。應符合以下規則[1-2]:1)HBD(連接在N和O上的氫原子數)<5;2)HBA(N和O的數目)<10;3)MW<500;4)脂水分配系數<5[10-11]。

3 實驗結果

3.1 活血化瘀中藥小分子收集

將丹參、川芎、銀杏葉、益母草、紅花、桃仁、延胡索和莪術分別輸入TCMSP數據庫,下載丹參化學成分202個,川芎化學成分189個,銀杏葉化學成分307個,莪術化學成分81個,紅花化學成分189個,桃仁化學成分66個,延胡索化學成分77個,益母草化學成分51個,共收集活血化瘀中藥1 162個化學成分。

3.2 活血化瘀中藥3D結構生成

基于TCMSP收集活血化瘀中藥共1 162個化學成分。所有活血化瘀中藥化合物3D 結構的生成通過SYBYL2.1.1中能量最小化模塊實現?;钛鲋兴幮》肿盈B合圖詳見圖1。

圖1 活血化瘀中藥小分子疊合圖

圖2 活血化瘀中藥小分子網絡模型

3.3 活血化瘀中藥共有成分理化性質分析

根據Lipinski規則,化合物應該具備氫鍵受體數(HBD)<10,分子量(MW)<500,氫鍵供體數(HBA)<5,生物利用度(OB)>30%,類藥性(DL)>0.18,脂水分配系數(AlogP)<5?;钛鲋兴? 162個化學成分,其中丹參化學成分54個,川芎化學成分3個,銀杏葉化學成分10個,莪術化學成分2個,紅花化學成分9個,桃仁化學成分15個,延胡索化學成分46個,益母草化學成分6個,活血化瘀中藥共145個化學成分符合Lipinski規則。采用Cytoscape3.5.1[12]構建活血化瘀中藥小分子網絡模型見圖2。

4 討論

基于TCMSP數據下載活血化瘀中藥1 162個化學成分,每個分子進行 Minimize 能量優化及加氫處理,所有活血化瘀中藥化合物3D 結構的生成通過SYBYL2.1.1中能量最小化模塊實現。根據Lipinski規則對活血化瘀中藥1 162個化學成分進行篩選,發現145個化學成分符合Lipinski規則。本研究選擇活血化瘀中藥結合計算機進行多學科交叉分析,初步建立活血化瘀中藥小分子配體庫,為研究者發現心絞痛、心肌梗死和心源性猝死等心血管疾病的先導化合物提供依據。

藥物開發過程中常常涉及到Lipinski經驗性規律,能初步預測化合物的吸收、分布、滲透性等,為研究者初步提供小分子的基本情況,降低開發藥物的成本[13]。所以本研究在建立3D活血化瘀中藥小分子配體庫的基礎上,對1 162個小分子又進行了初步篩選,篩選出145個化合物在“五規則”的閾值范圍內,我們將進一步深入研究。

SYBYL是專業分子模擬平臺,涵蓋了分子模擬與顯示、組合化學和分子多樣性、數據處理、化學信息學和數據庫、定量構效關系和、生物信息學等多種與藥物研究和開發相關的模塊[14]。丹參、川芎、銀杏葉、益母草、紅花、桃仁、延胡索和莪術分子構型優化的目的是尋找分子的最低能量構象,最低能量構象相對應的是分子體系的穩定構象。本研究基于 Powell能量梯度法優化得到最低能量構象,建立活血化瘀中藥小分子數據集。

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