摘要：在本研究中，作者用了一个独特的策略：形状匹配与静电相似性比较进行基于配体的虚拟筛选，从ASDI数据库中命中几个活性在微摩尔水平的化合物。用活性最高的化合物作为模板，接着针对更大的数据库进行子结构搜寻得到系列化合物、订购、活性测试，部分化合物活性达到纳摩尔水平。这个工作表明，当基于结构的虚拟筛选方法证实无效时，基于形状与静电的虚拟筛选方法依然适用。本项目得到的先导物在全细胞水平证实具有抗生素的活性，包括革兰氏阳性与阴性菌。

OpenEye案例 | 基于形状静电相似性虚拟筛选发现全新的FabI抑制剂

原文：Hevener, K. E.,S. Mehboob, et al. (2012). "Discovery of a novel and potent class of F.tularensis enoyl-reductase (FabI) inhibitors by molecular shape andelectrostatic matching." J Med Chem 55(1): 268-279.
编译：肖高铿

一. 背景介绍

寻找新的抗生素很重要，来自美国芝加哥伊利诺伊大学的Kirk E. Hevener等人瞄准了一个靶点FabI，该靶点负责细菌合成脂肪酸时关键的一步还原反应，见图1。FabI在动物感染的模型上已经展示出其做为抗生素靶点的前景。

图1，FabI催化双键还原为单键

实际上，针对这个靶点，已经有多个抑制剂与FabI的复合物结构解释出来，比如三氯生与FabI的复合物结构，见图2.

图2，A，三氯生与FabI的复合物结构及其活性位点处关键的柔性loop区（红色）。B，三氯生（展示表面），柔性loop（红色），NAD+以及关键的相互作用残基

借助于公开的多个晶体结构，照理应该可以用基于结构的药物设计发现多样的抑制剂，但是，绝大部分的抑制剂是通过传统的HTS获得。实际上，纯粹基于结构的药物设计发现抑制剂的研究极少有报道。Irwin等人的分子对接验证还专门讨论了该体系，很难取得好的富集率。作者自己也尝试分子对接的方法，但鲜有成功。

如图3所示，当与不同的抑制剂结合时，FabI酶的活性位点会发生显著地构象变化：包括环区上的几个关键残基以及柔性环区自身。作者提出一个理论：当与不同抑制剂结合时，关键柔性环区的构象变化是分子对接失败的根本原因。

图3. 三种抑制剂与FabI共晶结构的比较表明：FabI柔性环区与两个关键环区残基的位置是多变的。

为了克服基于结构药物设计的缺陷，在这个项目中，作者采用了基于配体的设计方法：基于形状与静电匹配的流程发现全新的FabI抑制剂。全部的计算用ROCS与EON（OpenEye Scientific Software，Inc.）来完成：建立筛选模型、验证筛选模型、对商品化的数据库进行筛选，找出形状与静电相似的化合物----发现全新的FabI抑制剂。

二. 虚拟筛选流程

图4. 虚拟筛选流程

三. 虚拟筛选结果

开发、验证了4个形状虚拟筛选模型(图5)；用这4个模型针对ASDI数据库（65000个化合物）进行虚拟筛选，形状相似最高前10%化合物（6500个）保留下来用EON进行基于静电的虚拟筛选，取打分最高的前10%化合物（65个）。目测这些化合物，选择结构多样的化合物60个，其中50个可以从公司购买到并进行活性测试。三个化合物展示出的活性值高于预先设定的苗头化合物（Hits）的标准，见表1。

图5. 4个虚拟筛选的形状模型

表1. 命中3个化合物

针对化合物2，用SciFinder的子结构检索工具(Substructure searchingtool)搜寻有商品供应的具有该骨架的化合物，进一步订购化合物并进行生物活性测试，结果见表2。

表2. 化合物2骨架搜寻命中化合物的结构及其活性

四. 结论

在本研究中，作者用了一个独特的策略：形状匹配与静电相似性比较进行基于配体的虚拟筛选，从ASDI数据库中命中几个活性在微摩尔水平的化合物。用活性最高的化合物作为模板，接着针对更大的数据库进行子结构搜寻得到系列化合物、订购、活性测试，部分化合物活性达到纳摩尔水平。这个工作表明，当基于结构的虚拟筛选方法证实无效时，基于形状与静电的虚拟筛选方法依然适用。本项目得到的先导物在全细胞水平证实具有抗生素的活性，包括革兰氏阳性与阴性菌。

五. 用到的软件

OpenEye/ROCS: 基于形状与药效团的虚拟筛选
OpenEye/EON: 静电相似性比较

六. 联系我们

软件试用：http://blog.molcalx.com.cn/2017/05/31/openeye-evaluation.html