基于结构指导的新型亲环素A抑制剂与灵芝醇-F衍生物的设计与开发：一种计算机模拟方法
2026年6月23日
本文介绍了一种基于结构指导的蛋白-配体结合相互作用设计方法，该相互作用涉及 Sanglifehrin A 与亲环素 A/灵芝醇-F，对于新药发现至关重要。通过分子动力学模拟评估了配体-受体复合物的稳定性。
本研究旨在设计新型的亲环素A抑制剂，并通过靶向亲环素A-CDK轴发挥抗增殖作用，从而抑制癌细胞增殖。关键挑战包括实现配体-受体之间最佳的几何相互作用，以及在动态的实验和生理条件下维持稳定的配体-蛋白复合物。首先，打开1NMK文件。
在第55位点找到氨基酸精氨酸，记录AutoDock界面中的X、Y和Z坐标。打开“文件”菜单，选择“读取分子”，选中文件1NMK并点击“打开”。
通过选择“编辑”，点击“氢原子”，然后点击“添加”来添加氢原子。然后选择“仅极性”，并点击“确定”确认。接着再次进入“编辑”菜单，选择“原子”，并指定AD4原子类型。接下来，选择“电荷”，并选择Kollman电荷。
通过选择“文件”，点击“保存”，设置文件类型并确认保存位置，将准备好的受体保存为 1NMK.pdbqt。接下来，打开“配体”菜单，选择“输入”。
单击“打开”，选择PDB文件，然后再次单击“打开”。当信息窗口出现时，查看配体详细信息。为检测配体根节点，选择“配体”，然后选择“扭转树”，并单击“检测根节点”。
通过选择配体，点击输出，然后选择“另存为 PDBQT”来保存配体。通过选择网格，点击大分子，选择 1NMK，然后点击分子来准备受体网格。确认警告信息，并将文件保存为 1NMK.pdbqt。
设置图谱类型时，选择“Grid”，然后选择“Set Map Types”，再选择“Ligand”。选择“Ligand”后，再次点击“Ligand”。随后通过选择“Grid”、点击“Grid Box”并点击“Center”来定义网格盒的中心。
然后选择一个原子并输入网格框的坐标。将网格参数保存为 GPF 文件。通过选择“对接”，然后选择“大分子”和“设置刚性文件名”来配置对接。
导航至所需文件夹，点击 1NMK.pdbqt. 以打开该文件，选择对接（Docking），选择输出（Output），点击 Lamarckian GA，将对接参数文件保存为 1NMK.dpf。在 Cygwin 终端中，输入 cd C: 并按回车；然后输入 cd project 并再次按回车。
接下来，输入 cd molecules，然后按回车键。接着输入 cd 3，然后按回车键。输入 AutoGrid 命令以生成网格图，然后按回车键执行 AutoGrid。
运行完成后，输入命令“tail -f 1NMK.glg”并按回车键以查看日志进度；输入分子对接模拟的命令，生成对接日志文件，然后按回车键启动 AutoDock。
然后，输入“tail f 1NMK.dlg”并按回车键以监控对接过程。在生成所有 DLG 文件后，进入文件夹 1，在 WordPad 中打开 DLG 文件，按下 Ctrl+F。
输入搜索关键词，然后按三次回车键以进入 RMSD 表格。从 RMSD 表格中复制每种分子的结合能及对应的运行信息，将排名前 20 的分子整理到电子表格中，电子表格的列标题分别为序号、最低结合能和运行编号。在 Cygwin“终端中，导航至项目目录下的特定分子文件夹。
输入命令以从 DLG 中提取对接配体的坐标并修剪数据。再次按回车键以完成操作，确认生成 1NMK run PDBQT 文件。验证 1NMK run PDB 文件是否已在同一文件夹中创建。
接下来，从桌面打开 PyMOL 2.5 软件和 AutoDock，打开受体文件以选择受体结构进行可视化。打开所选分子对应的配体构型文件，并在 3D 工作区中显示已加载的配体。从菜单中选择“隐藏所有内容”，将文件导入 Maestro 以可视化结构，然后点击“配体相互作用”以获得配体相互作用图。
从桌面打开 UCSF Chimera 软件。依次选择 文件，然后选择 打开。浏览至 C 盘、project 文件夹和 molecules 文件夹。
选择文件 1NMK.pdb 并点击打开。在菜单中选择“残基”，然后选择“UNL 缩放”，以聚焦于 UNL 残基区域。
选择区域，然后按“确定”以确认。接下来，选择操作。
选择“标签”，然后选择“残基”并选择“名称加说明符”来标记残基。打开“工具”，选择“结构分析”，然后点击“FindHBond”。在默认的“FindHBond”设置窗口中，勾选“对不符合精确标准的氢键进行着色”和“仅查找选定部分之间的氢键”。
清除区域选择以开始新的分析。然后选择区域参数并放大分子显示，观察代表氢键的蓝色和橙色线条。最后，检查可视化结构并统计可见氢键的总数。
使用 PyMOL 2.5 可视化了配体-受体复合物的对接结果，显示 109 个羟基己基羟乙基结合在 1NMK 受体的活性口袋内。4-羟基扁桃酸配体与 1NMK 受体形成氢键，特别是与精氨酸 55 在 1.53 埃的距离上相互作用。二维结构分析展示了配体通过氢键相互作用的氨基酸残基。
分子动力学模拟通过分析1000皮秒内的回转半径，证实了配体-受体复合物的稳定性。RMSD曲线显示，在模拟1纳秒后，该复合物达到持续稳定状态，表明蛋白质-配体结合稳定。系统的平均密度约为1019千克/立方米，符合NVT条件下的平衡状态，且在100皮秒的NPT平衡过程中系统压力保持稳定。
在NVT阶段，温度稳定在约300开尔文，表明热平衡已成功达到。模拟结束后对配体-蛋白质复合物的轨迹框进行了可视化，展示了围绕对接复合物的水分子分布情况。目前很少有研究将gan-it-rol抗增殖作用作为致癌治疗靶点进行探讨。
本方案通过分子对接和动力学分析设计并验证抑制剂，以解决上述空白。我们的方案将多种计算工具整合为统一的工作流程，确保对配体-蛋白质或受体进行全面分析。我们未来的研究将聚焦于在体外和体内验证这些抑制剂，并探索亲环素A抑制剂在多种癌细胞类型中的更广泛应用。
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概述
本研究聚焦于设计和验证新型亲环素A抑制剂，靶向亲环素D-CDK轴以抑制癌细胞增殖。研究人员采用基于结构的策略，设计了117种配体分子，并通过分子对接和分子动力学模拟，评估其与Sanglifehrin A酶受体（1NMK）的相互作用。该工作流程整合了多种计算工具，以优化配体-受体结合、评估复合物稳定性，并鉴定关键相互作用残基，为潜在的抗癌药物开发提供依据。
关键研究组成部分
科学领域
- 癌症药理学
- 计算机辅助药物设计
- 分子对接与模拟
背景
- 亲环素A（Cyp A）通过调控增殖和细胞存活参与癌症进展。
- 亲环素D-CDK轴是肿瘤学中一个有前景的治疗靶点。
- 灵芝醇F衍生物已在多种癌症类型中显示出作为致癌靶点的潜力。
- 准确预测配体-受体相互作用需要可靠的计算建模。
研究目的
- 利用结构导向方法设计新型亲环素A抑制剂。
- 通过分子对接评估配体-受体结合亲和力及几何相容性。
- 通过分子动力学模拟验证复合物的稳定性。
- 鉴定与先导配体形成氢键的关键氨基酸残基。
使用的方法
- 使用 Chemsketch 构建 117 种新型亲环蛋白抑制剂配体分子。
- 使用 AutoDock 4.2.6 进行配体-蛋白对接，以确定最佳结合构象。
- 使用 PyMOL 2.5 可视化对接构象及配体-受体相互作用。
- 使用 Chimera 和 Maestro 检测并分析氢键。
- 使用 Gromacs 结合 CHARMM 36 力场对配体-受体复合物进行分子动力学模拟。
主要结果
- 1NMK 受体中的精氨酸55与配体在1.53 Å的距离处形成氢键。
- 关键相互作用残基包括 Asn、Gly、Thr、Lys、Ile、His、Phe 和 Cys。
- 配体与受体之间形成了45个氢键，表明具有较强的结合能力。
- 对接盒子在1NMK受体中的中心坐标为 X=38.86，Y=10.987，Z=40.734。
- 在 Gromacs 中进行的分子动力学模拟显示，复合物在1 ns后趋于稳定，RMSD 和回转半径保持一致。
- 系统在 NVT/NPT 条件下保持平衡，平均密度约为1019 kg/m³，压力和温度稳定（约300 K）。
结论
- 设计的配体-受体复合物表现出足够的稳定性，可进一步开发用于癌症治疗。
- 精氨酸55在亲环素A活性位点内的配体结合过程中发挥关键作用。
- 整合的计算工作流程成功筛选出具有潜力的Cyp A抑制剂。
- 后续研究将聚焦于在多种癌症细胞类型中进行体外和体内验证。
常见问题
行业重要性概述
基于结构的计算设计能够快速识别出针对已验证的肿瘤学靶点——亲环蛋白D-CDK轴——具有优化结合能力的亲环蛋白A抑制剂。该方法通过优先选择具有强预测靶点结合能力和复合物稳定性的配体，降低早期研发阶段的淘汰率。该工作流程通过整合分子对接、相互作用分析和分子动力学模拟，在合成前降低机制假设的风险，从而支持先导化合物的发现。
生物制药研发中的战略应用
早期发现与靶点验证
- 科学价值：通过在原子分辨率水平上模拟配体与亲环素A的相互作用，能够验证治疗性假设。
- 操作价值：通过预测结合亲和力及关键残基的参与情况（如精氨酸55），支持靶点的功能性验证。
- 预测价值：通过识别可形成多个氢键的配体（例如在先导复合物中观察到的45个氢键），提高对靶点调控的信心。
筛选与检测方法开发
- 检测准备就绪：生成经过验证的配体-受体复合物，适用于生化或生物物理检测方法的开发。
- 可重复性：标准化对接参数（网格中心位于 X=38.86，Y=10.987，Z=40.734）和评分函数，以实现一致的虚拟筛选。
- 可扩展性：支持使用自动化对接工作流程评估大型配体库（已构建117个分子）。
转化与临床前研究
- 疾病相关性：聚焦于亲环素A（Cyclophilin A），该蛋白在多种肿瘤类型中与癌症增殖和存活相关。
- 转化连续性：从计算机设计到未来的体外和体内验证，提供机制上的衔接。
- 风险评估与降低：通过均方根偏差（RMSD）和回转半径评估复合物的稳定性，支持在化合物合成前做出推进或终止的决策。
流程与工作流整合
该方法适用于从靶点验证到先导化合物筛选的整个发现流程，可在湿实验测试前进行计算初筛。
- 发现生物学：通过模拟配体如何抑制D-CDK轴中亲环素A的功能来验证治疗假设。
- 筛选：通过标准化的分子对接构象和结合能排序，提供可用于筛选的检测就绪结果，以优先选择化合物。
- 分析：提供定量指标（结合能、氢键数量、RMSD），用于比较配体性能并指导优化。
- 转化研究：通过验证复合物在1000皮秒模拟中的稳定性，将计算发现的结果与临床前研究进展相连接。
- 企业级复用：建立可重复使用的分析流程，通过相同的工具整合（Chemsketch、AutoDock、PyMOL、Gromacs）靶向其他蛋白质-蛋白质相互作用。
运营与企业影响
- 科学价值：通过预测配体-受体相互作用并鉴定关键结合残基，实现机制层面的风险降低。
- 操作价值：跨工具的工作流程标准化减少了变异性，并支持跨团队协作。
- 战略价值：基于预测的稳定性与靶标结合情况筛选化合物，从而优化“进行/终止”决策。
- 项目组合影响：支持对具有高分子对接评分且经分子动力学模拟验证具备稳定性的化学结构类型进行风险调整后的优先排序。
实施注意事项
- 具备分子建模、对接软件（AutoDock）和模拟平台（Gromacs）的专业知识。
- 能够使用计算基础设施进行蛋白质-配体体系的网格生成、分子对接和分子动力学模拟。
- 标准化配体准备、电荷分配（Kollman）及网格参数保存的实验流程。
- 针对1NMK以外的不同受体体系的适应性考虑，包括网格盒重新定位和基于残基的特异性分析。
- 局限性包括对力场准确性（CHARMM 36）的依赖，以及模拟时间尺度难以捕捉稀有结合事件。
