引言
高通量篩選（HTS）與基于片段的篩選（FBS）已經成為一種成熟的藥物發現方法，與典型的HTS庫相比，FBS對類藥物分子化學空間的采樣效率有很大提高，但藥物發現過程仍像大海撈針一樣。生物物理方法，往往不夠靈敏，無法檢測到有機小分子與蛋白質表面非常弱結合。而X射線晶體學能夠檢測高達毫摩級親和力范圍的特異性結合，并提供可直接用于基于結構的藥物設計（SBDD）的結構信息。另外，X射線晶體學篩選方法和基于配體競爭飽和位點識別(SILCS)的計算方法這兩個使用化學探針的概念具有很強的互補性。因此，本文開發了一種VSFs的結晶學和SILCS計算片段混合篩選方法用于快速發現HITS以及潛在的結合位點，并提供可用于SBDD的結構信息。
先睹為快
單位與作者
德國勃林格殷格翰制藥公司Daniel Rangel Rojas、Dennis Fiegen等
研究靶點
對肽脯氨酰順/反式異構酶（PPIase）FKBP51的FK1結構域（PDB ID：4JFM）
數據庫
自構建小型的極小片段數據庫（15個）
計算方法
配體競爭飽和位點識別(SILCS)
分子動力學模擬
計算軟件
GROMACS 4.5、AMBER99SB*-ILDN
計算流程??
作者利用基于配體競爭飽和位點識別（SILCS）的計算方法和X射線結晶學的實驗方法對肽脯氨酰順/反式異構酶FKBP51的FK1結構域的配體進行了篩選，從15個極小片段中最終確定了3個結合位點，得到了6個X射線共晶結構，命中率為40%。通過比較兩種方法識別的相互作用位點表明，實驗篩選與計算篩選結果在互作模式上具有良好的一致性。隨后用HSQC NMR求出了低親和力結合的結合常數，顯示這些片段具有毫摩爾級親和力。作者提出了一種基于SILCS派生的藥效團模型與X射線結晶學相互結合的混合篩選方法，該方法能夠快速識別命中和識別配體，并提供可用于使用基于結構的設計方法識別的結構信息。
極小片段數據庫（VSF）的構建
一個典型的HTS數據庫包含一百萬個類藥物分子，而一個典型的FBS數據庫（HAC<=17）包含一萬個分子。本研究中所采用的數據庫被限制為重原子數（HAC）小于等于11。為了比較實驗和計算篩選方法，作者構建了一個小型的VSFs數據庫，該數據庫滿足以下幾個要求：
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數據庫中的分子具備化學多樣化，并包含一組具有代表性的官能團、氫鍵供體和受體；
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VSFs必須滿足因其較低親和力而產生的苛刻物理化學性質。所選擇的VSFs應表現出良好的溶解性，從而允許在高濃度下工作；
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數據庫的大小不僅在學術和工業環境中建立起來既便宜又快速，而且運行虛擬篩選步驟迅速并可快速提供結果。
圖1.?極小片段庫的二維結構
圖片來源JMC
基于X射線晶體學的VSF篩選
作者通過實驗篩選了構建的VSFs數據庫，得到了15個不同類型的片段分子，它們與FKBP51的FK1結構域結合。以X射線晶體學方法確定了五個殘基：Asp68，Gln85，Ile87，Trp90和Tyr113，它們要么直接參與，要么以水介導的方式參與和配體相互作用。其中片段4與Asp68和Ile87相互作用。芳香族氮與Asp68發生水介導的氫鍵相互作用。片段5和6與Gln85和Ile87相互作用，兩個片段的羰基都與Ile87的主鏈氨基結合。除了這些定向極性相互作用外，還有許多疏水相互作用?？偟脕碚f，由VSFs庫命中的片段分子具有極性和疏水相互作用總體均勻分布的特點。該結果表明，較少的VSFs庫可以有效地采樣化學空間，同時識別關鍵的相互作用。
SILCS分子動力學模擬
為分析計算結果與實驗結果是否具有一致性，作者進行了SILCS分子動力學模擬。并創建了每個片段官能團的3D概率圖（FragMap）以可視化顯著的相互作用模式。FragMap主要是在具有相同5個殘基（Asp68、Gln85、Ile87、Trp90和Tyr113）的活性位點上直接獲得或通過參與相互作用的水分子獲得的。其中具有氫鍵供體和受體特征的片段證實了與Ile87的相互作用，多個片段的FragMaps證實了與Gln85的水介導的相互作用。該結果表明了實驗和計算方法的結果是一致的，并確定了相同的互作位點。另外，作者通過15N HSQC NMR進行了命中VSF與蛋白結合的親和力測定，這些命中VSF的親和力在1.3到4.4 mM之間。
總結
基于SILCS的FBS提供了在選擇化合物、類似物或片段時可以考慮的潛在相互作用。正如本文研究結果顯示的那樣，相比于X射線晶體法，SILCS提供了更為詳盡的相互作用的信息。因此，作者認為，首先進行計算篩查，然后再進行實驗篩選是一種更加有效的篩選方法?；诖?，作者提出了一種新的混合篩選模式，該模式可簡化篩選流程，并節省資源和時間。即首先利用SILCS方法進行虛擬篩選，隨后基于FragMap生成藥效團模型，該模型可有效的提高命中率并縮小數據庫，最后，使用NMR進一步分析X射線命中的配體，通過Kd測定結果對識別的配體進行排序?？傊?，本文所提出的VSFs的結晶學和計算片段混合篩選方法可用于快速鑒定HITS以及潛在的結合位點，并提供可用于SBDD的結構信息。
圖2.?識別的命中片段
圖片來源JMC
?圖3.?命中的極小片段生成的FragMap
圖片來源JMC
圖4.混合篩選的工作流程
圖片來源JMC
參考文獻
Draxler S W, Bauer M, Eickmeier C, et al. A hybrid screening approach for very small fragments-X-ray and Computational Screening on FKBP51[J]. Journal of Medicinal Chemistry, 2020. DOI: 10.1021/acs.jmedchem.0c00120