Name: 非核苷酸逆转录酶抑制剂的定量构效关系、活性预测和分子动力学 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-05-09T12:40:00.000+00:00
Duration: 10 min 29 s
Description: 探索计算机辅助药物设计方法，利用高性能计算和分子动力学模拟技术，研究非核苷酸逆转录酶抑制剂用于HIV治疗的构效关系与活性预测，为新型抗HIV药物理性设计提供支持。

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作者感谢高性能计算中心（CHPC）提供计算资源，以及约翰内斯堡大学化学科学系的支持。

作者声明，他们不存在任何已知的相互竞争的经济利益或可能被认为影响本文所报告工作的个人关系。

本研究采用密度泛函理论（DFT）26 方法分析多种嘧啶衍生物的电子性质和稳定性，这在类似研究中尚属罕见。使用DFT方法有助于在量子层面深入理解分子间相互作用，从而优化非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）的设计过程。在本研究中，我们选取了六种活性值未知的NNRTIs，从PubChem数据库中获取其分子结构，并利用Gaussian 16 revision C0133量子力学软件包中的Minnesota 15 Local（MN15-L）32泛函和6-31++G(d,p)2基组进行几何结构优化。为构建模拟输入文件，我们使用了GaussView 6.026。随后将优化后的量子结构对接至HIV-1蛋白的活性位点。
该研究采用了一种定量构效关系（QSAR）方法51，专门用于根据化合物的化学结构预测非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）的生物活性。该模型基于包含94个二氢呋喃并[3,4-d]嘧啶衍生物的数据集构建，能够识别影响抗病毒活性的关键官能团。引入稳健的QSAR模型是一项关键进展，可在药物设计早期阶段对化合物进行筛选，从而提高药物发现的效率。
考虑了新化合物的预测活性，并验证了分子对接得分。先进的分子对接技术探讨了非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）与HIV-1逆转录酶之间的结合相互作用。该分析辅以长时间（200 ns）的分子动力学模拟，揭示了药物-蛋白复合物在生理条件下的稳定性和行为特征。分子动力学52验证了对接研究的结果。通过模拟药物-酶复合物随时间的变化，可以评估静态对接研究中难以捕捉的动态稳定性和相互作用53。这种方法更真实地评估了NNRTIs在生物系统中的潜在表现。模拟结果显示，依曲韦林的RMSD波动约为4.5 Å，而枚举得到的依曲韦林的RMSD波动为3.5 Å。依曲韦林与枚举得到的依曲韦林之间存在多种相似性，但后者在蛋白活性位点内表现出更强的氨基酸相互作用。更低的RMSD值、更优的氨基酸相互作用以及最高的结合自由能均表明，枚举得到的依曲韦林有望成为HIV/AIDS治疗的一种可行替代方案。
采用枚举技术54生成立体异构体并进行等排体扫描，是本研究的一个显著特点。该方法使研究人员能够通过系统性地修饰现有结构，探索更广泛的化学空间以寻找潜在的非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs），从而有助于发现疗效更优且耐药性更低的化合物。
该研究结合了基于量子力学计算的HOMO-LUMO分析，以评估化合物的反应性和稳定性。这一方面在类似研究中常被忽视55，但它能提供有关电子性质的宝贵信息，而这些性质可能影响生物活性
本研究采用MMGBSA方法估算所列举的非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）作为潜在HIV-1逆转录酶（RT）抑制剂的结合自由能，这一方法具有新颖性，有助于提升本研究在HIV治疗开发方面的意义和潜在影响。
本研究中应用MMGBSA方法，相较于对照化合物，更准确地估算了枚举型依曲韦林的结合自由能。通过计算结合自由能数值，本研究对枚举型依曲韦林的结合亲和力进行了定量评估，结果显示其结合亲和力显著更高（9.133 kcal/mol），优于标准依曲韦林。此类结合能计算所提供的详细信息，有助于更深入地理解结构修饰如何影响非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）的药效，而这一点在仅依赖定性评估的类似研究中往往有所欠缺。
所报道的共价结合自由能（ΔGCovalent ）值为 1.477 kcal/mol，进一步表明了该列举化合物相互作用的强度。这种比较方法具有创新性，因为它不仅识别出一个有前景的候选分子，而且将其置于现有疗法的更广泛背景下，为未来非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTI）的开发提供了基准。
如表8所示的比较还表明，枚举后的Etravirine可能是一种有潜力作为替代抗逆转录病毒疗法（ART）的化合物，因其结合自由能（ΔGbind）相较于Etravirine、HBY56、Etravirine及其对应的枚举化合物为最高。
本研究的结果可能对开发新型HIV感染治疗药物产生重大影响。此外，该方法可能有助于确定最有前景的抗HIV候选药物。这些发现可能为合理设计新型HIV-1非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）铺平道路。
将MMGBSA与其他计算方法（如分子对接、定量构效关系建模和分子动力学模拟）相结合，可显著增强研究结果的可靠性。这种整合性方法能够对化合物进行全面评估，涵盖从结构优化到其在生物环境中的动态行为的各个方面。此类方法在非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTI）研究中相对新颖，因为现有研究通常仅关注单一方法，缺乏对药物设计过程的整体性视角。本研究揭示了多个具有前景的结果，并加深了对NNRTI与逆转录酶之间分子相互作用的理解，从而为未来的药物设计工作提供重要参考。
尽管该领域内其他关于非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTI）开发的研究通常集中于单一的计算方法或基础的分子对接分析，本研究则通过结合量子化学计算、分子动力学模拟与定量构效关系（QSAR）建模，采用系统性枚举策略拓展NNRTIs的潜在化学空间，并利用全面的in-silico研究框架，不仅预测化合物的结合亲和力，还评估药物-酶相互作用的稳定性与动态特性，从而显著区别于以往工作。
总体而言，本研究的创新性在于其多方面的研究方法，利用先进的计算技术应对HIV治疗中耐药性问题的挑战，从而为开发更有效的非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）铺平道路。研究结果强调了开发能够克服现有疗法局限性的更有效NNRTIs的潜力。
本方案中所述方法的一些未来应用包括以下方面。
与机器学习的整合
未来的研究可将MMGBSA与机器学习算法相结合，以提高结合自由能预测的准确性。通过在大型数据集上训练模型，研究人员能够提升预测的精确度和可靠性，从而更有效地识别有前景的非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTI）候选化合物。
片段化药物设计中的应用
MMGBSA 可有效应用于基于片段的药物设计，通过优化小分子片段以提高其结合亲和力。该方法有助于发现对 HIV-1 具有更强效性和选择性的新型非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）。
药物耐药机制的探索
该技术可用于研究非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）与HIV-1突变株之间的结合相互作用。通过比较NNRTIs对野生型和耐药变异株的结合自由能，研究人员可以深入了解药物耐药性的机制，并为下一代抑制剂的设计提供依据。
药代动力学特性评价
MMGBSA 还可用于评估非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTI）的药代动力学性质，例如溶解度和渗透性。通过了解这些性质与结合亲和力之间的相关性，研究人员可优化候选药物，以获得更优的治疗特性。

尽管治疗手段已取得显著进展，但由人类免疫缺陷病毒-1（HIV-1）引起的获得性免疫缺陷综合征（AIDS）这一严重的全球健康威胁仍然持续存在1。用于治疗HIV感染的抗逆转录病毒药物被称为逆转录酶抑制剂（RTIs）。逆转录酶是逆转录病毒复制所必需的一种病毒脱氧核糖核酸（DNA）聚合酶，逆转录酶抑制剂（RTIs）可抑制该酶的活性。核苷类逆转录酶抑制剂（NRTIs）和非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）是主要的RTIs类型2。
高效抗逆转录病毒治疗（HAART）是多种抗病毒药物的联合疗法，现已成为人类免疫缺陷病毒（HIV）感染的标准治疗方法，能有效控制艾滋病的传播，使这一曾致命的疾病转变为可管理的慢性病3。目前，针对HIV-1的非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）是HAART治疗方案的重要组成部分4。抗菌药物耐药性（AMR）是全球最严峻的公共卫生威胁之一，据估计每年导致约127万人死亡5。因此，迫切需要解决抗菌药物耐药性问题，并发现新的抗菌药物。根据世界卫生组织（WHO）的报告，抗菌药物耐药性在世界许多地区的水平已达到令人担忧的程度。
这对实现可持续发展目标构成了严重威胁，因为它破坏了粮食安全、经济增长和卫生安全，同时还加剧了社会和经济不平等6。耐药性病毒的流行程度正在上升，甚至在用于对抗艾滋病病毒（HIV）的抗逆转录病毒药物中也出现了耐药情况。根据最新统计数据，截至2022年底，全球近3000万人正在接受抗逆转录病毒治疗7。
世界卫生组织（WHO）开展了30项调查，发现其中21项调查中，超过10%的首次接受一线抗逆转录病毒治疗的个体对奈韦拉平（Nevirapine）或依非韦伦（Efavirenz）具有耐药性8。此外，有抗逆转录病毒药物暴露史的个体对非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）产生耐药性的可能性是无暴露史者的三倍9。研究显示，大量新确诊的18个月以下HIV感染婴儿表现出高水平的耐药病毒株10,11。令人震惊的是，其中近一半婴儿在尚未开始治疗前就已携带耐（NNRTI）病毒株。这些发现凸显了加快开展创新性HIV治疗研究的迫切需求。
耐药株的出现以及长期使用带来的不良副作用不可避免地给非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）的临床应用带来了挑战12。尽管存在不良反应的风险，启动联合抗逆转录病毒治疗（cART）仍可延长艾滋病病毒感染者的生命预期。这些副作用包括罹患多种非传染性疾病的风险，如脂肪营养不良、高脂血症、骨矿物质密度降低、血糖升高导致2型糖尿病、高血压、中风风险增加以及与肥胖相关的问题13。在HIV感染初期实现早期诊断并及时获得适当的医疗干预，无论从临床角度还是公共卫生角度来看均具有显著优势。及时启动抗逆转录病毒治疗（ART）并针对机会性感染进行预防，可显著降低与HIV相关的发病率和死亡率。
抗逆转录病毒疗法（ART）还可通过降低循环中HIV核糖核酸的水平，降低HIV进一步传播的潜在风险。此外，对其他性传播疾病及共感染的治疗同样可降低HIV进一步感染的可能性14。非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）是一类可选择的抑制剂治疗药物，通过结合HIV逆转录酶（RT）的别构区域或位点发挥作用。这类抑制作用通常被称为非竞争性抑制，因为NNRTI并不结合于底物的活性位点，而是结合于其外部。这种作用会改变底物结合位点的构象，阻碍正常底物的结合，从而导致链合成提前终止。由于NNRTIs相较于核苷类逆转录酶抑制剂（NRTIs）具有较低的毒性、结构简单、相较于蛋白酶抑制剂具有更优的生物利用度，以及出色的特异性，已成为最具吸引力的HIV抑制剂15。因此，从药代动力学角度而言，新型NNRTIs的合成与设计至关重要16,17。
非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）因其高效性和低毒性在艾滋病治疗中至关重要。然而，早期的NNRTIs如奈韦拉平（Nevirapine）、地拉韦定（Delavirdine）和依法韦仑（Efavirenz）会因NNRTI结合位点的病毒突变而产生耐药性18。这类属于二芳基嘧啶（DAPY）家族的药物对多种NNRTI耐药毒株均表现出强效活性，包括对早期NNRTIs耐药的毒株19，这可能归因于其分子结构的灵活性以及对HIV-1更高的耐药屏障20,21。尽管如此，由于HIV-1逆转录酶的高突变率以及缺乏内在的校对功能，使用依曲韦林（Etravirine）和利匹韦林（Rilpivirine）的患者中已出现新的耐药谱型22,23。这些病毒突变彼此不同，也不同于早期NNRTI药物相关的突变24。目前已鉴定出50多种结构各异的NNRTI化合物类别。值得注意的是，已有六种NNRTIs获批用于HIV-1的治疗，分别为奈韦拉平（NVP）、地拉韦定（DLV）、依法韦仑（EFV）、依曲韦林（ETR）、利匹韦林（RPV）和多拉韦林（DOR）。图1展示了这六种已获批NNRTI药物的化学结构25。
在最近的一项研究26中，密度泛函理论（DFT）计算和分子对接表明，洛伐他汀和辛伐他汀具有作为抗冠状病毒药物的潜力。通过虚拟筛选发现了五种与依法韦仑骨架相似的、已获美国食品药品监督管理局（FDA）批准的候选分子，这些分子在新冠病毒主要蛋白酶的活性口袋中表现出更强的结合亲和力。
Soltan 等人27开展了一项类似研究，采用基于片段的策略，结合 FDA 批准的药物设计化学衍生物，以鉴定可增强与 HIV 逆转录酶（RT）结合能力的新分子。研究人员特别利用了依法韦仑、依非韦伦、依曲韦林和利匹韦林的结构作为基础骨架。通过 Swiss-ADME 工具评估这些衍生物的类药性，随后将其对接至相关的晶体结构中。研究最终筛选出相较于母体骨架具有更强结合亲和力的化合物，尤其注意到基于第二代非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTI）依曲韦林和利匹韦林设计的衍生物改善更为显著。例如，衍生物 RPV01 和 RPV15 相较于利匹韦林在对接能量值上表现出显著提升，表明其在靶向野生型及突变型 HIV RT 方面具有潜在应用价值。
Murugesan 及其同事28开展了一项研究，提出多种药物化学策略以提高 HIV 治疗的疗效并最大限度减少耐药性的产生。该研究采用了分子杂合、生物电子等排替换以及高通量筛选方法。在研究中，他们成功鉴定出对野生型和耐药型 HIV 均具有高活性的新型 NNRTI 骨架。他们开发的 DAPY 衍生物表现出优异的选择性和低毒性，部分化合物在纳摩尔浓度下即显示出有效的抑制作用。
近年来，随着计算工具与in-silico研究的结合日益普及，药物的量子化学特性可通过其实用性分析得到深入研究29。在本研究中，采用计算机辅助药物设计、密度泛函理论、定性构效关系以及分子动力学方法，以发现高效的非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）。

<table><tbody><tr><td>GaussView</td><td>GaussView</td><td></td><td>V6.1.1</td></tr><tr><td>KNIME&amp;nbsp;</td><td>KNIME</td><td></td><td>V4.7.1</td></tr><tr><td>Schrodinger Maestro V13.6</td><td>SCHRODINGER INC.</td><td></td><td>授权发布年份 2023-2</td></tr></tbody></table>

非核苷类逆转录酶抑制剂的定量构效关系、活性预测及分子动力学

Quantitative Structure-Activity Relationship, Activity Prediction, and Molecular Dynamics of Non-nucleotide Reverse Transcriptase Inhibitors

HIV-1耐药性的发病率不断上升，对联合抗逆转录病毒治疗的有效性构成了挑战，尤其是在南部非洲地区。对非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs）产生耐药性的问题威胁着抗逆转录病毒治疗的长期成功。2019年，抗菌药物耐药性直接导致全球约127万人死亡。本研究采用in-silico方法对NNRTI类药物及其衍生物进行了研究。所使用的技术包括密度泛函理论计算、分子对接、枚举、定量构效关系（QSAR）分析、分子动力学模拟（MDS）以及基于广义Born模型和表面积方法的分子力学。分析重点针对多种嘧啶类衍生物及六种NNRTI药物，考察它们与HIV-1蛋白（PDB编号1HQU）的相互作用。
建立了一个定量构效关系（QSAR）模型，用于预测所研究的六种非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTI）的生物活性。该QSAR模型基于94个嘧啶衍生物，其R2值为0.822，Q2值为0.815，表明具有较高的预测准确性。
通过分子动力学模拟（MDS）评估了多种配体及其新开发替代物的稳定性，确保它们在200纳秒的模拟时间内仍保持与蛋白质活性位点的结合。依曲韦林的均方根偏差（RMSD）波动约为4.5 Å，而其枚举衍生物的RMSD波动为3.5 Å。通过分子对接、分子动力学模拟和自由能计算，枚举型依曲韦林表现出最佳性能，其活性值为7.373，对接评分为-10.517 kcal/mol。此外，枚举型依曲韦林的结合自由能计算值为-89.684 kcal/mol，优于其他被研究的配体。这一显著提升表明，修饰后的依曲韦林在抗逆转录病毒治疗中具有成为新型药物的广阔前景。
获得的较低 RMSD 值、增强的氨基酸相互作用以及最高的结合自由能表明，列举出的依曲韦林可作为 HIV/AIDS 治疗的一种可行替代方案。

本研究采用in-silico策略，鉴定出利匹韦林为一种具有前景的HIV治疗药物。我们关于分子相互作用与动力学的研究结果，支持合理设计新型非核苷类逆转录酶抑制剂（NNRTIs），作为可能的HIV治疗替代方案。

HIV-1 耐药性发病率的上升对联合抗逆转录病毒治疗的有效性构成了挑战，尤其是在……

该研究聚焦于计算机辅助药物设计，旨在为非洲相关疾病开发新型创新药物或对现有药物进行再利用。目前，在我们的研究领域中，许多研究人员正在开发各种机器学习应用，我们也希望在课题组中引入此类技术，以助力β类药物的设计。目前我们采用所谓高性能计算技术，该技术结合CPU与GPU计算能力，显著加快研究进程，使实验能够更快获得结果。目前，计算科学在研究领域仍是一个非常新的方向，学生往往难以适应所需完成的任务，因此需要更长的时间才能使他们达到专业水平。最近，我们获得了一系列天然产物，这些物质在非洲具有重要意义，我们已成功将其分离，目前正致力于将其用于SARS-CoV-2的治疗研究。首先，请点击显示器屏幕上的窗口图标，然后选中它。选择所有应用程序，然后向下滚动以找到 Schrodinger 文件夹。打开该文件夹，单击 Maestro 图标，然后选择打开以启动软件。为获取蛋白质结构，点击文件选项卡，然后从弹出菜单中选择“获取PDB”。在文本框中输入所需的PDB编号，然后点击下载按钮。选定的PDB文件将显示在项目窗口中。或者，通过在搜索框中输入PDB编号并点击下载，从蛋白质数据库下载蛋白质。在Maestro中，导航至文件选项卡并选择导入结构。在导入界面中，找到已下载的PDB文件，然后点击导入。现在，选择蛋白质结构并单击右键。选中准备好的蛋白质，单击鼠标右键，选择“Split”选项，并将其拆分为配体、水分子和其他组分。打开 PubChem 数据库，在搜索栏中输入化合物名称以下载该化学化合物。查看可用的结构，点击“下载”，选择 3D-构象体，将结构坐标保存为结构化数据文件（SDF 格式）。在 Schrodinger 中点击“文件”选项卡，选择“导入结构”。浏览至 SDF 文件的保存位置，并加载该化合物。在 Schrodinger 中点击 Task，于搜索栏中输入 LigPrep 并选择该工具。点击 Use Structures From 以从工作区或项目表中选择文件。在 LigPrep 窗口中选择所需的选项，然后点击 Run 以提交配体准备任务。在软件窗口中查看已准备好的配体。打开用于结构几何优化的软件。导航至文件选项卡，选择打开，以从 PubChem 下载的 SDF 文件中进行选择。转到“计算”选项卡，然后选择“高斯计算设置”。在作业类型选项卡中，选择“优化”或“优化加频率”。接着转到“方法”选项卡，选择量子化学方法。从下拉菜单中选择所需的锥形-虚拟全局杂化交换相关密度泛函、基组、电荷和自旋。转到“标题”选项卡，在待研究化合物名称下方输入其名称。进入“Link Zero”选项卡，设置内存限制和共享处理器数量。取消勾选“完整路径”复选框。点击底部的“编辑”按钮，将高斯输入文件保存至指定位置，并命名为高斯作业文件或GJF文件。导航至“任务”并选择“受体网格生成”，以检测与核心晶体配体结合的蛋白质活性位点。单击“选择”以识别配体，然后选择共结晶配体。单击“运行”以提交网格生成。进行分子对接时，进入“任务”菜单，选择“配体对接”，然后选择“配体对接 Glide 对接”。然后，加载网格文件，并使用“从工作区选择配体”选项从工作区中选择配体。在顶部勾选“显示受体”复选框，输入合适的作业名称，然后单击“运行”以提交作业。在“设置”选项卡中，选择首选的分子对接精度方法。配置氢键等约束条件。检查所有设置后，单击“运行”以启动对接过程。查看对接结果，并比较配体优化前后的对接评分。从工作区导航器中选择一对对接的蛋白质与配体复合物。导航至“任务”菜单，进入“配体设计”模块，然后在配体设计窗口中点击“分析工作区”。为了生成并评估新的配体，从工作流程列表中选择“等排体扫描”，该方法指通过向现有分子结构添加片段来扩展配体的生长策略。分析所列举化合物的对接结果，筛选出结合能比共结晶化合物（-9.242）更负的化合物。接着，点击任务按钮，选择Desmond系统构建器。在系统构建器面板中，选择溶剂化选项卡。选择适合蛋白质-配体复合物的预定义溶剂模型。然后选择盒子形状和盒子尺寸计算方法。接下来，选择“离子”选项卡并点击重新计算，以通过添加反离子并设置所需的溶液浓度来中和体系。系统准备完成后，在工作区中查看项目。从工作区导航器中选择蛋白质-配体复合物。进入“任务”并选择 Molecular Dynamics Desmond。在分子动力学面板中从工作区加载配体-蛋白复合物。在模拟选项卡中选择所需的模拟时间线。选择NPT作为系综类型。在分子动力学面板中为作业命名。写出作业并点击关闭以退出分子动力学窗口。通过本地终端提交写出的作业以进行分子动力学准备。完成后，打开已完成的任务，从初始设定的时间线继续模拟，直至达到所需的模拟时间。例如，100 纳秒或 200 纳秒。打开轨迹文件并播放轨迹。观察蛋白质-配体复合物达到平衡的位置，并记录帧数。通过终端提交作业。查看输出文件内容以分析生成的结果，并下载CSV文件。打开CSV文件并记录结合能。最后，使用所示方程，通过取分子动力学（MD）模拟中每个快照所确定的结合能值的平均值，计算该复合物的游离结合能。散点图显示了QSAR模型第一类中观测到的活性与预测活性之间的关系。该图展示了以第一类作为训练集、非核苷类逆转录酶抑制剂作为测试集进行拟合，以获得预测活性值的结果。训练集与回归线吻合良好，而测试集存在轻微偏差。不同配体与蛋白质之间的相互作用力分析显示，所有配体均与赖氨酸101形成氢键。游离蛋白的分子动力学模拟在约60纳秒后达到稳定，其均方根偏差（RMSD）约为3.5 Å，证实了实验方案的可靠性。与RMSD为4.5 Å时的依曲韦林相比，RMSD为3.5 Å时的依曲韦林在HIV-1逆转录酶活性位点表现出更强且更稳定的结合能力。列举的依曲韦林的接触时间线也表明，随着时间的推移，其相互作用更强且更稳定。

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