HIV-1逆轉(zhuǎn)錄酶及其抑制劑的分子模擬研究.pdf

1、獲得性免疫缺陷綜合征(艾滋病)是由人類免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus，HIV)通過破壞人體的免疫體統(tǒng)而導(dǎo)致的一系列癥狀。從HIV病毒開始在人類中傳播，世界上大約有25000000人死于艾滋病。當(dāng)前，40300000左右的人是艾滋病毒的攜帶者。自然界中，艾滋病毒有兩種存在類型；艾滋病毒1型(HIV-1)和艾滋病毒2型(HIV-2)。其中，以HIV-1的影響最為廣泛。 艾滋病的流行嚴(yán)重危害人類

2、的安全，艾滋病藥物的研究是世界的熱點(diǎn)問題。艾滋病毒逆轉(zhuǎn)錄酶(reverse transcriptase，RT)在HIV的生命周期中起到至關(guān)重要的作用，它利用病毒RNA基因組作為模板合成DNA，通過人體免疫系統(tǒng)中扮演重要角色的T細(xì)胞來(lái)實(shí)現(xiàn)自身的復(fù)制，從而產(chǎn)生新的病毒。所以，逆轉(zhuǎn)錄酶已經(jīng)作為一個(gè)重要的靶點(diǎn)應(yīng)用于抗艾滋病毒藥物的研發(fā)。逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑(reverse transcriptase inhibitors，RTIs)能夠抑制逆轉(zhuǎn)錄酶的

3、功能，阻止病毒雙鏈DNA的合成，從而阻斷HIV病毒的增殖。根據(jù)其抑制劑機(jī)理，逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑分為兩種：核苷類/核苷酸類逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑(nucleoside/nucleotide reverse transcriptase inhibitors，NRTIs/NtRTIs)和非核苷類逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑(non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors，NNRTIs)。 近年來(lái)，計(jì)算機(jī)輔助藥物的

4、發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)已經(jīng)被成功的應(yīng)用于很多研究項(xiàng)目。在抗HIV病毒藥物的研究中，二維定量構(gòu)效關(guān)系(2dimension-quantitative structure-activityrelationship，2D-QSAR)、三維定量構(gòu)效關(guān)系(3D-QSAR)和分子對(duì)接(Molecular Docking)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。分子動(dòng)力學(xué)(Molecular Dynamics)模擬在HIV領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在研究HIV-1蛋白質(zhì)酶、逆轉(zhuǎn)錄酶、整合酶等酶

5、與其抑制劑之間的關(guān)系。同時(shí)，量子化學(xué)方法也被引入這個(gè)領(lǐng)域。 本論文采用定量構(gòu)效關(guān)系、分子對(duì)接和分子動(dòng)力學(xué)多種技術(shù)和手段，研究逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑的分子結(jié)構(gòu)與其生物活性之間的關(guān)系，以及抑制劑與逆轉(zhuǎn)錄酶的作用機(jī)理。目的在于比較不同抑制劑與逆轉(zhuǎn)錄酶的不同作用模式，獲得有關(guān)分子的何種結(jié)構(gòu)特征能夠有效地提高其抗HIV病毒的生物活性的信息，用于輔助設(shè)計(jì)和合成更高效的抗HIV病毒抑制劑。 論文第一章，我們對(duì)艾滋病、HIV-1逆轉(zhuǎn)錄酶及其抑制

6、劑做了一些介紹，同時(shí)，描述了計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法及其應(yīng)用。第二章對(duì)本論文中使用的各種方法做了詳細(xì)描述。 論文第三章研究了一系列嘧啶核苷類逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑，采用多元線性回歸(multiple linear regression，MLR)、支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)和投影尋蹤回歸(projection pursuit regression，PPR)方法，以幾何、靜電和量子化學(xué)參數(shù)建立了定量結(jié)構(gòu)

7、-生物活性關(guān)系模型。MLR產(chǎn)生的線性模型，其訓(xùn)練集的相關(guān)系數(shù)(R2)和均方誤差(mean square error，MSE)分別為0.729和0.36；其測(cè)試集的R2和MSE分別為0.662和0.42。SVM和PPR方法用于建立非線性模型，同樣的訓(xùn)練集，SVM和PPR得到相關(guān)系數(shù)R2分別為0.850和0.841，MSE分別為0.22和0.21；SVM和PPR測(cè)試集的R2分別是0.830和0.840，MSE分別為0.27和0.30。預(yù)測(cè)結(jié)

8、果表明，SVM和PPR方法優(yōu)于MLR。建立的模型也許對(duì)新的嘧啶核苷類逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑設(shè)計(jì)起到一定幫助。 第四章中，我們采用相似的方法對(duì)一系列2-氨基-6-苯磺酰基芐腈及其類似物非核苷逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑進(jìn)行研究。用拓?fù)涿枋龇?、幾何描述符和量子化學(xué)描述符描述分子結(jié)構(gòu)特征。通過比較多元線性回歸(MLR)、多元自適應(yīng)樣條回歸(multivariate adaptive regression splines，MARS)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ra

9、dial basis function neural networks，RBFNN)、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(general regression neural networks，GRNN)、投影尋蹤回歸(PPR)和支持向量機(jī)方法(SVM)六種不同方法，分別對(duì)抗HIV-1活性數(shù)據(jù)集和HIV-1 RT抑制活性數(shù)據(jù)集建立不同的QSAR模型。結(jié)果表明PPR和SVM模型具有最好的預(yù)測(cè)能力。 為了深入探討藥物與蛋白質(zhì)的相互作用關(guān)系，繼二維定量關(guān)

10、系以后，我們又對(duì)這些抑制劑進(jìn)行三維定量構(gòu)效關(guān)系、分子對(duì)接和分子動(dòng)力學(xué)的研究。首先，通過分子對(duì)接方法將抑制劑與RT的活性位點(diǎn)相結(jié)合，找出兩者的作用模式和抑制劑最合理的構(gòu)象。然后，采用比較分子力場(chǎng)分析(comparative molecular field analysis，CoMFA)和比較分子相似性分析(comparative molecular similarity indices analysis，CoMSIA)方法建立基于配體和受

11、體的預(yù)測(cè)模型。CoMFA和CoMSIA模型的交互檢驗(yàn)系數(shù)q2分別為0.723和0.760。CoMFA和CoMSIA等勢(shì)圖和受體的三維結(jié)構(gòu)重疊圖可以幫助我們更清楚的了解RT蛋白與抑制劑的相互作用，以及抑制劑的結(jié)構(gòu)特征對(duì)活性的影響。比如，2-氨基-6-苯磺酰基芐腈及其類似物的B環(huán)C-3位和C-5位如果引入較大的或者疏水性較強(qiáng)的基團(tuán)有利于提高分子的生物活性；在化合物A環(huán)C-2位置引入氫鍵給體基團(tuán)，且能夠與RT蛋白殘基Lys101形成氫鍵，則有

12、利于提高分子的生物活性。 然后，我們對(duì)數(shù)據(jù)集中三個(gè)代表不同類結(jié)構(gòu)化合物的分子進(jìn)行水溶劑體系的分子動(dòng)力學(xué)模擬研究。采用分子力學(xué)/泊松-波爾茲曼表面積方法(Molecular Mechanics Poisson-Boltzmann Surface Area，MM-PBSA)和分子力學(xué)/廣義博思表面積方法(Molecular Mechanics Generalized Born Surface Area，MM-GBSA)，用MD模擬的

13、軌道計(jì)算體系的結(jié)合能。并且，分析了三個(gè)不同代表性分子與RT蛋白的作用模式、氫鍵作用，三個(gè)體系的結(jié)合自由能，以及重要氨基酸殘基對(duì)結(jié)合自由能的貢獻(xiàn)。結(jié)果表明由于抑制劑含有不同的含硫官能團(tuán)，導(dǎo)致抑制劑與殘基的相互作用不同，因?yàn)椴煌愐种苿┡c與RT的結(jié)合模式也不同。 第五章中，我們對(duì)一系列硫代氨基甲酸酯類非核苷類逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑進(jìn)行2D-QSAR和3D-QSAR研究。在2D-QSAR研究中，我們采用MLR、RBFNN、PPR、SVM和最小

14、二乘支持向量機(jī)(least squares support vector machines，LS-SVM)方法建立QSAR模型。啟發(fā)式方法用于選擇描述符。70個(gè)化合物選擇56個(gè)作為訓(xùn)練集建模。PPR方法建立的模型具有最好結(jié)果：訓(xùn)練集和測(cè)試集的R2分別為0.873和0.755?；谕瑯拥姆肿訕?gòu)型和子集劃分，又對(duì)這一系列分子進(jìn)行基于配體的3D-QSAR研究。CoMFA模型的交叉檢驗(yàn)系數(shù)q2為0.701(5個(gè)主成分)，最好的CoMSIA(SH

15、)模型的q2為0.672。 為了獲取更多的抑制劑與RT受體的相互作用關(guān)系信息，我們進(jìn)行了分子對(duì)接研究。對(duì)接結(jié)果顯示絕大多數(shù)配體與蛋白質(zhì)Lys101形成氫鍵。同時(shí)，其他的作用力，如范德華力也對(duì)受體-配體的結(jié)合有重要影響。然后，對(duì)其中53個(gè)具有閉環(huán)鄰苯二甲酰亞胺結(jié)構(gòu)的化合物的對(duì)接構(gòu)象進(jìn)行基于受體的3D-QSAR研究。53個(gè)化合物分為49個(gè)化合物的訓(xùn)練集和10個(gè)化合物的測(cè)試集。通過訓(xùn)練集建立的CoMFA模型的q2為0.488，CoMS