積極推進(jìn)校企合作，整合多方優(yōu)勢，協(xié)同創(chuàng)新平臺，解決新藥研發(fā)中的關(guān)鍵性技術(shù)瓶頸，助力生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)生態(tài)共建！
近日，MCE (MedChemExpress) 與華東師范大學(xué)正式簽署合作協(xié)議，共同建立“AI 藥物探索聯(lián)合實驗室"，該實驗室將依托校企雙方的科研優(yōu)勢與產(chǎn)業(yè)資源，重點突破 AI 技術(shù)在藥物研發(fā)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，構(gòu)筑“AI +生物醫(yī)藥"創(chuàng)新高地，為新藥研發(fā)及科研成果轉(zhuǎn)化注入強勁動力。
作為世界前沿的科研化學(xué)品和生物活性化合物供應(yīng)商，MCE 設(shè)有專業(yè)的實驗中心和嚴(yán)格的質(zhì)控驗證體系，提供 HNMR、LC/MS、HPLC、手性分析、元素分析、SDS-PAGE、SEC-HPLC、活性檢測等各項質(zhì)檢報告。MCE 深得全球數(shù)十萬科學(xué)家信賴，文獻(xiàn)引用高達(dá) 50,000+，產(chǎn)品種類豐富，涵蓋 80,000 多種特異性抑制劑，11,000+ 重組蛋白、3,000+ 染料、數(shù)百款試劑盒、抗體等，擁有為全球科研客戶及新藥研發(fā)群體提供一站式藥物發(fā)現(xiàn)的平臺，且不斷升級更新。
同時，MCE 多年的發(fā)展歷程和豐富的行業(yè)經(jīng)驗，吸引了眾多資深的化學(xué)家和生物學(xué)家的加入，從產(chǎn)品的 HNMR 數(shù)據(jù)解析到生物活性數(shù)據(jù)，從客戶的詢價到產(chǎn)品的售后服務(wù)，MCE 擁有著完善的管理體系，服務(wù)更加高效、準(zhǔn)確，得到了全球客戶的一致認(rèn)可和好評。
我們始終將創(chuàng)新作為核心驅(qū)動力，積極探尋前沿科技在藥物研發(fā)中的應(yīng)用，加速賦能全球超 13,000家合作伙伴實現(xiàn)從臨床前到商業(yè)化生產(chǎn)的全過程。MCE 愿積極承擔(dān)更多的責(zé)任和使命，深層次開展多領(lǐng)域合作，努力在藥物研發(fā)等領(lǐng)域取得重大的成果，為生物醫(yī)藥的研發(fā)創(chuàng)新做出更多貢獻(xiàn)！
華東師范大學(xué)作為國家A 類建設(shè)高校，在人工智能、計算化學(xué)以及藥物設(shè)計等多個學(xué)科領(lǐng)域擁有深厚的學(xué)術(shù)底蘊和強大的科研實力。此次攜手打造“AI 藥物探索聯(lián)合實驗室"，將整合雙方優(yōu)勢資源，聚焦藥物空間探索應(yīng)用場景，運用先進(jìn)人工智能算法與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，著力解決新藥研發(fā)中的關(guān)鍵性技術(shù)瓶頸，為生物醫(yī)藥研發(fā)和科研成果轉(zhuǎn)化進(jìn)程按下“快進(jìn)鍵"。
傳統(tǒng)小分子藥物開發(fā)具有周期長，投入高，成功率低……隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI（人工智能）相關(guān)技術(shù)將在藥物設(shè)計中扮演更加重要的角色。AI 不僅可以提高藥物發(fā)現(xiàn)的速度，還能夠根據(jù)復(fù)雜的生物數(shù)據(jù)和化學(xué)信息進(jìn)行智能分析，從而實現(xiàn)更為精準(zhǔn)的藥物開發(fā)。
MCE 一站式藥篩平臺聚焦于藥物發(fā)現(xiàn)早期，積極擁抱 AI 帶來的巨大機遇和挑戰(zhàn)，將 AI 技術(shù)應(yīng)用到藥物篩選、化合物庫設(shè)計等各個業(yè)務(wù)模塊，開發(fā)了多種 AI 算法助力藥物篩選服務(wù)。MCE 還通過 AI 算法生成 MegaUni 1,000 萬虛擬類藥多樣庫及 Mini 化合物庫的構(gòu)建，幫助客戶更高效地獲得符合自己需求的化合物。
圖 1. MCE 一站式藥篩平臺簡介。
借勢咱們就來聊聊計算機輔助藥物設(shè)計 (CADD)，當(dāng)計算機遇到 PROTAC……是否能在一定程度上縮短 PROTAC 藥物開發(fā)的周期，提高成功率呢？本期看點：虛擬篩選、分子對接及分子動力學(xué)模擬技術(shù)在 PROTAC 開發(fā)中的應(yīng)用！
計算機輔助藥物設(shè)計 (CADD):
Section.01
虛擬篩選
在 PROTAC 設(shè)計中的應(yīng)用
虛擬篩選是通過計算機模擬和預(yù)測的方法，在大量化合物數(shù)據(jù)庫中篩選出具有潛在結(jié)合活性的化合物，能夠大大加速藥物研發(fā)過程。靶蛋白配體（Ligand for Target Protein for PROTAC）作為 PROTAC 的導(dǎo)向基團，負(fù)責(zé)對靶蛋白的捕獲，因而需要有較高的配位能力與選擇性。
虛擬篩選技術(shù)在靶蛋白配體及 E3 泛素連接酶配體篩選中發(fā)揮重要作用?？梢哉f虛擬篩選技術(shù)擴展了 PROTAC 技術(shù)的應(yīng)用。
靶蛋白配體的篩選是 PROTAC 設(shè)計的第一步。靶蛋白的結(jié)合位點通常決定了配體的親和力和特異性。因此，了解靶蛋白的三維結(jié)構(gòu)是進(jìn)行虛擬篩選的前提。目前報道的 PROTAC 所用的靶蛋白配體多是已經(jīng)報道的該靶蛋白的抑制劑，激動劑等。針對目前沒有相應(yīng)配體報道的靶蛋白，虛擬篩選技術(shù)結(jié)合后期的實體驗證實驗可以加速靶蛋白配體的篩選，降低篩選成本。
近日，中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院藥物研究所劉曉輝課題組就利用了虛擬篩選和體內(nèi)外實驗成功獲得了親和分子#129，并進(jìn)一步設(shè)計合成了一系列 PROTAC 分子。結(jié)果顯示，PT-129 能夠特異性地靶向降解 G3BP1/2，抑制應(yīng)激細(xì)胞中應(yīng)激顆粒的形成，并有效解體已存在的應(yīng)激顆粒。后續(xù)的藥理學(xué)研究表明，PT-129 可以通過促使應(yīng)激顆粒解體，阻斷 ATF4 在成纖維細(xì)胞與腫瘤細(xì)胞間的傳遞，顯著抑制了腫瘤細(xì)胞的增殖和體內(nèi)腫瘤的生長[1]。
圖 2. 基于虛擬篩選和 SPR 的 G3BP1 蛋白配體篩選及 PROTAC 設(shè)計[1]。
Section.02
分子對接
在 PROTAC 設(shè)計中的應(yīng)用
分子對接是分子模擬的重要手段之一，它依據(jù)小分子配體與蛋白受體作用的“鎖-鑰原理"，通過能量匹配、空間匹配和化學(xué)性質(zhì)匹配而相互識別形成分子復(fù)合物，是模擬配體小分子與受體生物大分子相互作用的一種技術(shù)方法。
配體與受體相互作用是分子識別的過程，主要包括靜電作用、氫鍵作用、疏水作用、范德華作用等。通過分子對接預(yù)測靶蛋白和配體分子間的結(jié)合模式和親和力，也在 PROTAC 設(shè)計中發(fā)揮著重要作用。
在 PROTAC 設(shè)計中，Linker 與靶蛋白配體的附著位點從根本上影響 PROTAC 降解活性和選擇性，當(dāng)配體與靶蛋白的共晶結(jié)構(gòu)可用時，從這些高分辨率共晶結(jié)構(gòu)中識別出配體的溶劑暴露位置可以確定為 Linker 附著位點。因此，可以通過分子對接或分子動力學(xué)模擬技術(shù)分析配體與靶蛋白結(jié)合關(guān)系來確定合適的 Linker 附著點。
Yalin Tu 等科學(xué)家在基于 EZH2 抑制劑 EPZ-6438 設(shè)計 EZH2 PROTAC 時，通過分子對接分析 EPZ-6438 的嗎啉環(huán)處于溶劑暴露區(qū)，可以作為 Linker 附著位點[2]，所以在后續(xù)設(shè)計中，用 PEG Linker 替換嗎啉環(huán)，進(jìn)行后續(xù) PROTAC 設(shè)計，并獲得兩種有效的EZH2 PROTAC 分子，YM281 和 YM181。
圖 3. EPZ6438 與 EZH2 活性口袋對接圖[2]。
Gilberto P. Pereira 等科學(xué)家基于 LightDock 工具開發(fā)了一種高效預(yù)測與 PROTAC 兼容的蛋白-蛋白相互作用界面的方法，在對包含 13 個三元復(fù)合物晶體結(jié)構(gòu)的手動收集數(shù)據(jù)集進(jìn)行基準(zhǔn)測試時，該方法從結(jié)合結(jié)構(gòu)出發(fā)的準(zhǔn)確率達(dá)到 92%，從未結(jié)合結(jié)構(gòu)出發(fā)的準(zhǔn)確率達(dá)到 77%。該方法僅需提供 E3 連接酶和靶蛋白的單體形式的配體結(jié)合結(jié)構(gòu)，因而具有通用性、準(zhǔn)確性和高效性[3]。
圖 4. LightDock PROTAC 對接流程[3]。
Section.03
分子動力學(xué)模擬
在 PROTAC 設(shè)計中的應(yīng)用
分子動力學(xué)（Molecular Dynamics, MD）模擬是一種基于牛頓力學(xué)，綜合了物理、數(shù)學(xué)和化學(xué)等多種學(xué)科的計算機模擬方法，可以依據(jù)當(dāng)前分子體系的位置、速度和動能等信息，推測該體系未來的位置、速度和動能，從而揭示分子運動的客觀規(guī)律。通過計算機分子模擬，研究人員能夠在分子水平上理解生物大分子的運動與生物功能、蛋白-小分子之間相互作用機理。
PROTACs 的核心要素之一，便是要擁有細(xì)胞膜通透性，確保它們能夠順利抵達(dá)目標(biāo)蛋白所在之處。然而，這一要求在 PROTAC 的設(shè)計過程中構(gòu)成了不小的挑戰(zhàn)。分子動力學(xué)模擬這一強大的計算機模擬技術(shù)，能夠深入探索分子的動態(tài)行為。通過 MD 模擬，可以精確分析 PROTAC 分子在細(xì)胞滲透方面的潛力，從而在 PROTAC 分子的初步設(shè)計階段就賦予其顯著的優(yōu)勢。
Vasanthanathan Poongavanam 等人就使用了核磁共振光譜和分子動力學(xué)模擬，深入了解三種具有相似結(jié)構(gòu)的靈活小分子 cereblon PROTACs，分析其在細(xì)胞滲透性方面表現(xiàn)出差異的原因[5]。研究表明，在非極性環(huán)境中，PROTACs更傾向于形成低溶劑可接觸的折疊構(gòu)象，這一特性與它們的高細(xì)胞滲透性密切相關(guān)。鏈接子的化學(xué)性質(zhì)和靈活性對于 PROTACs 聚集由分子內(nèi)氫鍵、π-π 相互作用和范德華相互作用穩(wěn)定的折疊構(gòu)象是至關(guān)重要的。
通過此研究，研究人員得出結(jié)論，分子動力學(xué)模擬可用于在 cereblon PROTACs 的設(shè)計中前瞻性地評估細(xì)胞滲透性的排名。
圖 5. 對三種 PROTAC 的分子動力學(xué)模擬[4]。
目前研究人員已經(jīng)開發(fā)了幾種 MD 方法來模擬三元結(jié)構(gòu)，深入理解 PROTAC 的機制，從而促進(jìn)新型 PROTAC 的合理設(shè)計。
Section.04
小結(jié)
PROTACs 藥物的問世，標(biāo)志著藥物研發(fā)領(lǐng)域的一場革命，盡管其發(fā)展歷程僅有短短二十年，卻已展現(xiàn)出巨大的潛力與希望。然而， PROTACs 藥物的開發(fā)仍面臨著諸多挑戰(zhàn)：當(dāng)前，PROTACs 的研發(fā)大多依賴于一種“試錯法"——即通過不斷地調(diào)整 linker（連接子）的長度、成分、附著位點，或是更換配體類型，以期在無數(shù)次的嘗試中偶然發(fā)現(xiàn)一種具有活性的分子。相信隨著計算機技術(shù)及人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，CADD 及 AIDD 相關(guān)技術(shù)一定會在藥物設(shè)計領(lǐng)域有著更大的發(fā)展！
MCE 是世界前沿的科研化學(xué)品和生物活性化合物供應(yīng)商，可以為科學(xué)家提供相關(guān)模塊化產(chǎn)品，包括熱門 E3 泛素連接酶配體、靶蛋白配體、Linker 及配體與 Linker 偶聯(lián)物，已報道的活性 PROTAC、SNIPER 等。同時，我們還提供 PROTAC 產(chǎn)品的一體化合成服務(wù)。
產(chǎn)品推薦 |
PROTAC 相關(guān)定制服務(wù) PROTAC 全稱為 PROteolysis-TArgeting Chimeras (蛋白降解靶向嵌合分子)，是一種雜合雙功能小分子化合物，結(jié)構(gòu)中含有兩種不同配體，一個是泛素連接酶 E3 配體，另一個是與細(xì)胞中目標(biāo)靶蛋白結(jié)合的配體，兩個配體之間通過 linker 相連，從而形成 “ 三體 " 聚合物——靶蛋白配體-Linker-E3 配體。 |
虛擬篩選 虛擬篩選 (Virtual Screening, VS) 是基于小分子數(shù)據(jù)庫開展的活性化合物篩選。利用小分子化合物與藥物靶標(biāo)間的分子對接運算，虛擬篩選可快速從幾十至上百萬分子中，遴選出具有成藥性的活性化合物，大大降低實驗篩選化合物數(shù)量，縮短研究周期，降低藥物研發(fā)的成本。 |
AI 篩選 人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 藥物篩選是一種結(jié)合 AI 技術(shù)與計算化學(xué)的高通量篩選方法，廣泛應(yīng)用于蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測、新藥研發(fā)和分子設(shè)計與優(yōu)化等領(lǐng)域。其主要目的是利用機器學(xué)習(xí) (Machine Learning，ML) 算法分析大量數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)規(guī)律，生成 AI 打分函數(shù)，以此提高篩選效率，加速候選藥物的發(fā)現(xiàn)過程。 |
分子動力學(xué)模擬 分子動力學(xué) (Molecular Dynamics, MD) 模擬是一種基于牛頓力學(xué)，綜合了物理、數(shù)學(xué)和化學(xué)等多種學(xué)科的計算機模擬方法，用于研究分子體系的運動和相互作用、預(yù)測分子體系的行為和結(jié)構(gòu)性質(zhì)。通過計算機分子模擬，研究人員能夠在分子水平上理解生物大分子的運動與生物功能、蛋白-小分子之間相互作用機理。 |
[1] Dong T, et al. G3BP1/2-Targeting PROTAC Disrupts Stress Granules Dependent ATF4 Migracytosis as Cancer Therapy. J Am Chem Soc. 2025 Jan 8;147(1):446-461.
[2] Tu Y, et al. Design, Synthesis, and Evaluation of VHL-Based EZH2 Degraders to Enhance Therapeutic Activity against Lymphoma. J Med Chem. 2021 Jul 22;64(14):10167-10184.
[3] Pereira GP, et al. Rational Prediction of PROTAC-Compatible Protein-Protein Interfaces by Molecular Docking. J Chem Inf Model. 2023 Nov 13;63(21):6823-6833.
[4] Poongavanam V, et al. Linker-Dependent Folding Rationalizes PROTAC Cell Permeability. J Med Chem. 2022 Oct 13;65(19):13029-13040.
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