引言
蛋白-多肽相互作用涉及許多細胞生理和病理過程，大多數治療性多肽因其具有高生物活性和低毒性而廣受制藥業青睞。分子對接作為基于結構的藥物設計（SBDD）中的重要工具，在理性藥物設計領域幫助開發了許多新的安全藥物。多肽比小分子具有更大的柔性和分子量，適用于此體系的對接方法較少，為評估現有可用的蛋白-多肽對接程序，巴西國家科學計算實驗室Laurent E. Dardenne團隊基于蛋白-多肽基準數據集LEADS-PEP對DockThor及另外七種對接程序AutoDock、AutoDock Vina、Surflex-Dock、GOLD、Glide、rDock和HPepDock進行了性能評估。
蛋白-多肽基準數據集LEADS-PEP
LEADS-PEP數據集在原文獻上已不可得，故作者從PDB重新下載了53種蛋白-肽共晶結構，并去除水分子及輔結晶因子。這些肽長度在3-12個氨基酸，最多有51個可旋轉鍵，具有很大的柔性。復合物結構準備是使用Schro?dinger的Maestro組件中的Protein Preparation Wizard完成的，去除配體并用MacroModel使未結合的蛋白能量最小化。
DockThor
DockThor程序利用內部PdbThorBox和MMFFLigand分別生成的配體文件（.top）和蛋白文件（.in）在相同的立場MMFF94S下進行對接，利用參考配體自動確定格點盒子大小。每次對接運行過程中，程序會產生不同的隨機種子，因此可以為配體的所有旋轉、平移和構象自由度設置隨機數以產生不同的構象。對接之后的構象由打分函數Etotal進行評估。DockThor可網頁訪問（https://www.dockthor.lncc.br/），Web服務器利用了巴西高性能平臺SINAPAD和超級計算機SDumont的計算功能。
性能比較方法
以對接結果中得分最高的構象與天然構象骨架原子的均方根偏差（RMSD）來評估對接構象和實驗構象的吻合度，即對接程序的性能。因為肽有較大柔性，故RMSD閾值根據文獻設置為2.5 ?，RMSD≤閾值的構象占所有對接構象的比例稱為成功率。對所有對接后的前10構象都使用DTStatistic進行分析，并選擇其中RMSD最小的構象來評估程序能正確生成類天然構象但未能匹配最低得分的情況。同樣的自對接實驗也在另外七種對接程序AutoDock、AutoDock Vina、Surflex-Dock、GOLD（ASP、ChemPLP、ChemScore和GoldScore scoring functions）、Glide（SP precision mode和GlideScore scoring function）、rDock（SF3 scoring function）和HPepDock上進行。
性能測試結果
DockThor及7款軟件在LEADS-PEP數據集上對接的最高得分姿勢的骨架RMSD熱點圖如圖1所示。DockThor是除Glide、rDock和HPepDock外對接成功復合物最多的，成功率幾乎達到40%（表現最好的HPepDock成功率為53%），體現出良好的總體性能。?
圖1. 對接構象骨架RMSD的熱點圖.
圖片來源：JCIM
盡管DockThor的成功率在所有程序中排第三，但它在低RMSD范圍（RMSD≤0.5 ?）內有著超越所有程序的表現。為了了解肽的柔性對于對接性能的影響，根據可旋轉鍵的數量對肽進行分組，發現隨著可旋轉鍵數量的增加，正確預測結合模式變得越來越困難，DockThor在31-40個可旋轉鍵的范圍內表現優于其他程序，成功率為30%。可旋轉鍵超過41時，只有使用高精度的Surflex有最高的成功率，為50%。另外，還考慮了肽的二級結構對性能的潛在影響，根據DSSP將蛋白-肽復合物分為三類，發現所有對接方法對片狀二級結構的變現更好，其中HPepDock的成功率達到66%，不同的方法在不同的分組里有各有千秋。肽與小分子有著明顯的不同，需要考慮其大小柔性和選擇合適的對接方法。
圖2. 8款對接程序的成功率.
圖片來源：JCIM
對DockThor的對接性能進行多方位的深度分析，如圖3所示，對于不同RMSD范圍，排名最高，排名前三及前十，排名最高的骨架RMSD構象和排名最高的全原子RMSD構象中（后兩種代表最接近共晶結構的構象），隨著RMSD閾值的增大，接近共晶構象的構象總數會增加，考慮最小RMSD構象時，DockThor預測成功率能達到60%；隨著肽的可旋轉鍵數目增多，DockThor的對接平均RMSD也越來越大，對接成功率越低。DockThor預測的一些結合模式與實驗結合模式的對比如圖3D所示。?
圖3. DockThor的對接性能.
圖片來源：JCIM
總結
本文介紹了DockThor程序在LEADS-PEP基準數據集上的性能表現，同時評估一些最新的蛋白-肽對接程序。當選擇最佳得分構象時，DockThor可以在骨架RMSD低于2.5 ?范圍下達到40%的對接成功率，和Glide相似且優于其他程序，表現僅次于HPepDock和rDock。當考慮最接近共晶結構構象（RMSD最小的構象）時，DockThor的預測成功率達到60%。由于處理肽化合物的出色性能，DockThor可被認為適用于對接可旋轉鍵高達40的高度柔性肽以及其他具有挑戰性的配體，有利于多肽的虛擬篩選。
參考文獻
Highly Flexible Ligand Docking: Benchmarking of the DockThor Program on the LEADS-PEP Protein?Peptide Data Set. Karina B. Santos, Isabella A. Guedes, Ana L. M. Karl, and Laurent E. Dardenne. J Chem Inf Model. 2020 Feb 24. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00905