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導(dǎo)讀

研究者通過藥效團(tuán)模型和 3D QSAR 研究，篩選并優(yōu)化 HDAC3 抑制劑。

• ?? HDAC3 是一種表觀遺傳調(diào)節(jié)因子，與多種癌癥和神經(jīng)退行性疾病的過表達(dá)有關(guān)
• ??? 對 50 種苯甲酰胺基 HDAC3 選擇性抑制劑進(jìn)行藥效團(tuán)建模，篩選出具有相似藥效團(tuán)特征的分子
• ?? 使用 3D QSAR 模型進(jìn)行預(yù)測，顯示出良好的預(yù)測能力
• ?? 對篩選出的分子進(jìn)行分子對接研究，識別出潛在抑制劑
• ?? 進(jìn)行 Prime MM/GBSA、結(jié)合自由能和 ADMET 研究，選出先導(dǎo)化合物
• ?? 對先導(dǎo)化合物進(jìn)行 MD 模擬，評估其穩(wěn)定性

數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備

收集與選擇

研究團(tuán)隊(duì)從眾多文獻(xiàn)中精選出 50 種結(jié)構(gòu)類似且針對 HDAC3 表現(xiàn)出高選擇性的已知苯甲酰胺基抑制劑。

結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換與活性數(shù)據(jù)

運(yùn)用 Schrodinger 套件中的 2D 草圖工具繪制了這些化合物的結(jié)構(gòu)，并將其轉(zhuǎn)化為 3D 結(jié)構(gòu)。同時(shí)，他們還將抑制活性的 IC50 值轉(zhuǎn)換為 pIC50 值，以得到清晰的線性輸出值。

配體的準(zhǔn)備

通過 Maestro 面板的 2D 草圖工具繪制的 50 種分子，經(jīng)過進(jìn)一步優(yōu)化，包括應(yīng)用 OPLS-2005 力場，并在配體準(zhǔn)備模塊中選取能量最低的構(gòu)象。

藥效團(tuán)模型的構(gòu)建與評分

藥效團(tuán)假設(shè)

藥效團(tuán)模型基于活性分子所共有的關(guān)鍵特征，如氫鍵供體、氫鍵受體、疏水性和芳香性等。

3D QSAR 模型

研究者利用藥效團(tuán)模型構(gòu)建了 3D QSAR 模型，用于預(yù)測化合物的活性，并指導(dǎo)改進(jìn)活性的先導(dǎo)化合物的設(shè)計(jì)。

蛋白質(zhì)的準(zhǔn)備與網(wǎng)格生成

處理過的 HDAC3 晶體結(jié)構(gòu)，在蛋白質(zhì)準(zhǔn)備工作流程模塊的幫助下，被用于網(wǎng)格生成和分子對接研究。此步驟涵蓋了填補(bǔ)缺失的側(cè)鏈、指定鍵序和添加氫原子的過程。

基于藥效團(tuán)的 PHASE 配體篩選

研究者選取了具有高生存分?jǐn)?shù)的共有藥效團(tuán)假設(shè)，用于 PHASE 配體數(shù)據(jù)庫的篩選，目的是尋找具有相似藥效團(tuán)特征的小分子。

分子對接

分子對接是計(jì)算藥物發(fā)現(xiàn)中不可或缺的一環(huán)。研究者通過 GLIDE 模塊的虛擬篩選工作流程面板，進(jìn)行了分子對接研究，以預(yù)測分子與靶標(biāo)活動(dòng)區(qū)域的結(jié)合取向和構(gòu)象。

結(jié)合自由能的計(jì)算

研究者使用了 Schrodinger 套件的 Prime 模塊，計(jì)算了配體-受體復(fù)合物的結(jié)合自由能，以優(yōu)化從對接研究中得到的先導(dǎo)化合物。

ADMET 預(yù)測

成功的藥物發(fā)現(xiàn)離不開對先導(dǎo)化合物藥代動(dòng)力學(xué)屬性的評估。研究者通過 QikProp 模塊評估了命中分子的 ADME 參數(shù)，并使用 pkCSM 工具對它們的體內(nèi)毒性進(jìn)行了預(yù)測。

分子動(dòng)力學(xué)（MD）模擬

MD 模擬是評估受體-配體復(fù)合物穩(wěn)定性的關(guān)鍵手段，對于確定配體分子的結(jié)合親和力至關(guān)重要。這些模擬在 Desmond 模塊中進(jìn)行，并提供了關(guān)于配體-蛋白接觸和氫鍵相互作用的詳細(xì)信息。

主要結(jié)果

• ?? 藥效團(tuán)模型是基于 50 種苯甲酰胺類 HDAC3 選擇性抑制劑構(gòu)建的。
• ??? 采用 ADRR_1 假設(shè)的藥效團(tuán)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行虛擬篩選，結(jié)合 HDAC3 分子對接，發(fā)現(xiàn)了潛在的先導(dǎo)抑制劑。
• ?? 3D QSAR 模型揭示了結(jié)構(gòu)-活性關(guān)系，預(yù)測了新抑制劑的活性。
• ?? 排名前十的分子 M1 至 M10，經(jīng)過分子對接和優(yōu)化后，確定 M1 和 M2 為潛在的先導(dǎo)化合物。
• ?? M1 和 M2 的分子動(dòng)力學(xué)模擬評估顯示，它們與 HDAC3 形成的復(fù)合物不穩(wěn)定。
• ?? 新設(shè)計(jì)的先導(dǎo)化合物 M11 和 M12，在對接得分和動(dòng)力學(xué)行為方面表現(xiàn)出色。

首先基于 50 種苯甲酰胺類 HDAC3 選擇性抑制劑構(gòu)建了藥效團(tuán)模型，用于識別具有類似特征的新 HDAC3 潛在抑制劑。通過 ADRR_1 假設(shè)進(jìn)行藥效團(tuán)數(shù)據(jù)庫的虛擬篩選，并將篩選結(jié)果應(yīng)用于 HDAC3 分子對接中，識別出潛在的先導(dǎo)抑制劑。接著，運(yùn)用基于原子的 3D QSAR 模型，描述了結(jié)構(gòu)與活性之間的關(guān)系，并預(yù)測了新識別先導(dǎo)抑制劑的活性。

通過 HDAC3 分子對接，作者篩選出了排名前十的分子 M1 至 M10，并對這些分子進(jìn)行了優(yōu)化。四種潛在的先導(dǎo)化合物 M1、M2、M3 和 M4 被識別出來，它們展示了可接受的 ADME 和毒性參數(shù)。特別是 M1 和 M2，在與 HDAC3 的對接復(fù)合物的分子動(dòng)力學(xué)模擬中，表現(xiàn)出了不穩(wěn)定的特征。

基于 MD 模擬的構(gòu)象分析和 3D QSAR 模型的洞察，作者對先導(dǎo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了修改，并重新進(jìn)行了 MD 模擬分析。新設(shè)計(jì)的先導(dǎo)化合物 M11 和 M12，在 HDAC3 對接研究中展示了良好的對接得分、MM/GBSA 結(jié)合自由能以及 3D QSAR 預(yù)測活性。在 MD 模擬中，這些化合物與 HDAC3 的復(fù)合物展示了穩(wěn)定且一致的相互作用，并在 50 納秒的模擬期間保持了良好的 RMSD、RMSF、蛋白質(zhì)-配體（PL）、配體-蛋白質(zhì)（L-P）接觸。此外，M11 和 M12 的配體扭轉(zhuǎn)剖面表明它們在整個(gè)模擬過程中維持了穩(wěn)定的相互作用，有效地結(jié)合在 HDAC3 的活性位點(diǎn)。

與已報(bào)告的抑制劑相比較，MD 模擬分析也支持了 M11 和 M12 對 HDAC3 的穩(wěn)定和潛在行為。同時(shí)，通過預(yù)測 ADMET 參數(shù)，評估了這些新設(shè)計(jì)的先導(dǎo)化合物的藥物樣性，顯示出可接受的結(jié)果。M11 和 M12 作為先導(dǎo)抑制劑的藥效團(tuán)骨架，在與 HDAC3 殘基 His134、Gly143 和 Phe144 的對接和 MD 模擬中顯示出一致的相互作用，表明它們能夠穩(wěn)定地結(jié)合到 HDAC3 的活性位點(diǎn)，這對其抑制活性至關(guān)重要。

圖表一：HDAC 抑制劑的藥理學(xué)研究

• A： 獲得 FDA 批準(zhǔn)的小分子泛 HDAC 抑制劑。
• B： 含有強(qiáng)效苯酰胺基團(tuán)的 ZBG HDAC3 抑制劑。
• C： 典型 HDAC 抑制劑的共同藥效團(tuán)特征。

圖表二：藥效團(tuán)假說與結(jié)構(gòu)對齊分析

• a： 最佳藥效團(tuán)假說 ADDRR_1 展示了由兩個(gè)氫鍵供體（D3, D5）、一個(gè)受體（A1）以及兩個(gè)芳香環(huán)（R8, R9）組成的共同藥效團(tuán)特征，分別以青色、粉色和黃色立方體表示。
• b： 與參考配體（化合物 2）一起的 ADDRR_1 假說。
• c： 最佳藥效團(tuán)假說 ADDRR_1 的立方體之間的距離。
• d： 用于 3D QSAR 建模的 40 個(gè)數(shù)據(jù)集抑制劑的結(jié)構(gòu)對齊。

圖表三：活性化合物與藥效團(tuán)假說的對齊

• 最活躍的化合物 16（3a）和最不活躍的化合物 38（3b）與 ADDRR_1 假說的對齊情況。

圖表四：數(shù)據(jù)集抑制劑適應(yīng)性得分分析

圖表五：3D QSAR 模型的實(shí)際活性與預(yù)測活性的相關(guān)性

• a： 整個(gè) 50 個(gè)數(shù)據(jù)集抑制劑的實(shí)際活性與預(yù)測活性的散點(diǎn)圖。
• b： 訓(xùn)練集的實(shí)際活性與預(yù)測活性具有良好的平方相關(guān)系數(shù)（R2）為 0.89。
• c： 測試集的散點(diǎn)圖顯示了交叉驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)（Q2）為 0.88（圓圈內(nèi)的點(diǎn)表示異常值）。

圖 6: 3D QSAR 輪廓圖分析

• 氫鍵供體效應(yīng)：呈現(xiàn)了化合物 16（圖 a）和化合物 38（圖 b）的氫鍵供體效應(yīng)。
• 疏水基團(tuán)效應(yīng)：對化合物 16（圖 c）和化合物 38（圖 d）的疏水基團(tuán)效應(yīng)進(jìn)行分析。
• 吸電子基團(tuán)效應(yīng)：探討了化合物 16（圖 e）和化合物 38（圖 f）的吸電子基團(tuán)效應(yīng)。圖中，活性的增加和減少分別用青色和紅色輪廓線標(biāo)示。

圖 7: 潛在先導(dǎo)化合物的 2D 配體相互作用

圖 8: HDAC3 與先導(dǎo)化合物的模擬復(fù)合體的 RMSD 和 RMSF 圖

圖 9: 設(shè)計(jì)的先導(dǎo)化合物 M11 和 M12 與 HDAC3 的 3D 和 2D 分子對接構(gòu)象及其殘基相互作用

圖 10: 先導(dǎo)化合物 M11 與 HDAC3 分子對接復(fù)合體的 RMSD 圖

潛在問題:

• 缺乏實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：
• 該研究完全基于計(jì)算模型，未進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，可能會引起對發(fā)現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用性的關(guān)注。
• 缺乏體外或體內(nèi)實(shí)驗(yàn)等實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，限制了確認(rèn)所鑒定化合物生物活性的能力。
• 方法問題：
• 研究中使用的 50 種基于苯甲酰胺的抑制劑的選擇標(biāo)準(zhǔn)描述不夠詳細(xì)，可能會引起關(guān)于潛在偏見的問題。
• 未能充分討論三維 QSAR 模型過擬合的可能性，這可能影響預(yù)測準(zhǔn)確性。

改進(jìn)建議

• 加入實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：
• 為加強(qiáng)研究發(fā)現(xiàn)，作者應(yīng)考慮包括實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，例如體外實(shí)驗(yàn)，以測試通過計(jì)算機(jī)模型生成的假設(shè)中鑒定的頂級候選物的生物活性。
• 與實(shí)驗(yàn)研究人員合作測試計(jì)算機(jī)模型生成的假設(shè)，將大大增強(qiáng)論文的影響力。
• 增強(qiáng)方法論透明度：
• 對研究中所使用的 50 種基于苯甲酰胺的抑制劑的選擇提供更詳細(xì)的理由。
• 討論采取了哪些措施以防止三維 QSAR 模型過擬合并確保其預(yù)測可靠性。

• Lanka, G., Begum, D., Banerjee, S., Adhikari, N., P, Y., & Ghosh, B. (2023). Pharmacophore-based virtual screening, 3D QSAR, Docking, ADMET, and MD simulation studies: An in silico perspective for the identification of new potential HDAC3 inhibitors. Computers in Biology and Medicine, 166, 107481. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.107481 IF: 7.7 Q1 B2

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