基于SARS和H5N1病毒关键蛋白酶的计算机辅助药物设计

基于SARS和H5N1病毒关键蛋白酶的计算机辅助药物设计

论文摘要

近年来随着环境的变化,日益频繁的病毒变异引发猖獗的疾病爆发流行,首先是HIV,随后是SARS和H5N1。病毒全球范围内大规模的传播不仅造成了巨大的经济损失,而且严重威胁了人类的健康和生命安全。尤其是H5N1病毒可能引发的世界范围的流感爆发更引起了世界性的广泛关注,使得禽流感病毒及其药物成为当前的研究热点。生物信息学的研究表明,在SARS病毒生命圈中的各种关键性蛋白酶中,以冠状病毒主蛋白酶(SARS-CoV Mpro, or 3CLike)为最重要,在硕士论文研究期间进行了以SARS冠状病毒主蛋白酶为靶标的药物设计研究。最近的研究发现了另外一种关键蛋白酶-组织蛋白酶L在SARS病毒感染和进入宿主细胞的过程中起了重要作用。抑制组织蛋白酶L的活性,就有可能阻止SARS病毒的入侵。在博士论文研究期间,利用计算机虚拟筛选技术,以SARS组织蛋白酶L为靶标,对中药数据库进行了筛选,得到了11个很有前途的抑制剂。尤其是Mol736分子与组织蛋白酶L分子的结合能量比文献[29]中提到抑制剂MDL21870还要好,是一个有希望的抗SARS药物。紧密结合全球抗击禽流感病毒药物的研究新成果,以分子生物学为基础,以分子模拟为手段,以禽流感病毒最主要的蛋白酶-神经氨酸酶NA的同源模建的三维结构为靶点,系统研究了当前的抗流感药物与H5N1的神经氨酸酶NA之间的相互作用,对当前新出现的禽流感H5N1-NA病毒株的抗药性进行了研究。得出了NA活性口袋骨架性氨基酸的变异导致口袋疏水环境的变化可能是病毒对药物产生抗药性的原因。对神经氨酸酶NA的三维结构的研究为我们对药物的修饰提供了分子结构的信息。以H5N1-NA晶体结构为药物修饰的靶点,以活性口袋的疏水变化为契机,提出了对当前药物Oseltamivir的修饰和改进的路线,利用分子对接(Docking)计算的结果,研究修饰后分子与靶点间的作用。计算结果表明,修饰分子的取代基很好地匹配了口袋固有的活性位点及变异位点,修饰的分子的抑制效果理论上要好于Osetamivir。结合基于分子片段的药物设计的新方向,提出了“基于分子片段的定量构效关系”方法(FB-QSAR)。这个方法的本质就是根据同族或同系列药物分子的骨架,按照取代基的位置,把分子分解成片段,再把分子片段的理化性质与药物的生物活性相关联,建立预测模型。分子的生物活性通过由两组系数表达的线性自由能方程与分子片段的物理化学性质相联系。其中一组系数是分子片段的物理化学性质的权重因子,另外一组是分子片段的微环境的权重因子。与此同时,应用迭代的双最小二乘(IDLS)算法在训练集里交替和反复迭代,求解两组系数。与传统的2D-QSAR和Free-Wilson QSAR相比,FB-QSAR方法可以显著的提高预测能力。以H5N1禽流感病毒神经氨酸酶抑制剂为例,应用FB-QSAR方法建立了H5N1神经氨酸酶抑制剂的预测模型,对于未来合理药物设计提供更多的关于分子结构和性质的信息。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 文献综述
  • 1.1 计算机药物设计简介与展望
  • 1.1.1 间接药物设计方法
  • 1.1.2 直接药物设计方法
  • 1.1.3 药物设计未来的期望与挑战
  • 1.2 SARS冠状病毒
  • 1.2.1 计算机辅助设计在抗SARS药物上的进展
  • 1.2.2 新关键蛋白酶的发现
  • 1.3 禽流感病毒
  • 1.3.1 病毒简介
  • 1.3.2 禽流感药物
  • 第二章 基于组织蛋白酶L的中药数据库虚拟筛选
  • 2.1 抑制剂MDL28170
  • 2.2 组织蛋白酶L
  • 2.3 相似性搜索
  • 2.4 分子对接计算(DOCK软件)
  • 2.4.1 活性位点的确定
  • 2.4.2 匹配原则
  • 2.4.3 得分函数
  • 2.4.4 格点对接
  • 2.4.5 柔性策略
  • 2.5 计算结果与讨论
  • 2.6 结论
  • 第三章 H5N1 神经氨酸酶结构变异与其抗药性的研究
  • 3.1 抗原转变(antigenic shift)
  • 3.2 NA蛋白的同源模建
  • 3.3 结构和序列比对
  • 3.4 抑制剂和受体之间的相互作用
  • 3.5 结论
  • 第四章 基于神经氨酸酶N1 晶体结构对达菲的修饰
  • 4.1 NA药物(Oseltamivir、Zanamivir)发展史
  • 4.2 H5N1-NA(2HTY)晶体结构
  • 4.3 Oselatmivir的修饰
  • 4.4 分子对接结果及讨论
  • 4.5 结论
  • 第五章 基于分子片段的定量构效关系方法在药物设计中的应用
  • 5.1 理论简介
  • 5.2 FB-QSAR方法介绍
  • 5.3 计算及结果
  • 5.4 结论
  • 第六章 论文结论
  • 参考文献
  • 发表论文和科研情况说明
  • 附录
  • 致谢
  • 相关论文文献

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