一类新型6-烷氨基-2-烷硫基嘌呤核苷衍生物抗血小板凝集的3D-QSAR研究

一类新型6-烷氨基-2-烷硫基嘌呤核苷衍生物抗血小板凝集的
3D-QSAR研究
李顺来;陆成虎;杜洪光
【摘要】通过自组织分子场分析(SOMFA)方法,对20个具有测试活性的2-烷硫基-6-烷氨基嘌呤核苷衍生物进行三维定量构效关系(3 D-QSAR)研究,得到预测能力最佳的SOMFA模型,其中交叉验证系数r2cv=0.801,非交叉验证系数r2=0.807,统计方差比F=75.281,标准方差s=0.130.同时,通过对该模型的立体场和静电场三维网格图进行分析,能够较清晰直观地为设计新型的高活性抗血小板药物分子提供理论指导.%Twenty 6-alkylamino-2-alkylthio adenosine derivatives with tested antiplatelet aggregation activity were subjected to a self-organized molecular field analysis (SOMFA),and a three-dimensional-quantitative structureactivity relationship (3D-QSAR) analysis.By using the multiple regression method,a best SOMFA model with good predictive functionality was generated with r2cv =0.801,r2 =0.807,F =75.281,and s
=0.130.Analyzing the 3D electrostatic and shape potential master grid of this model provides a useful clear and intuitive theoretical guide for designing new antiplatelet aggregation inhibitors.
【期刊名称】《北京化工大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2017(044)004
【总页数】6页(P8-13)
【关键词】嘌呤核苷;抗血小板凝集;三维定量构效关系(3D-QSAR);自组织分子场分析(SOMFA)
【作者】李顺来;陆成虎;杜洪光
【作者单位】北京化工大学理学院,北京100029;北京化工大学理学院,北京100029;北京化工大学理学院,北京100029
【正文语种】中文
【中图分类】TQ015.9
心、脑血管疾病作为一种威胁人类健康的重大疾病，血小板激活和凝聚在其形成过程中有着重要作用[1]。

已有的抗血小板药物或多或少都具有一定的缺点，如阿司
匹林(Aspirin)抵抗、氯吡格雷(clopidogrel)和替卡格雷(Ticagrelor)出血事件等[2-4]。

因此，研究疗效更好、副作用更低的抗血小板药物是目前亟待解决的一个问题。

腺苷类衍生物因与人体内三磷酸腺苷(ATP)具有相似的结构而在很多药物方面都有应用，如风湿性关节炎[5]、抗病毒[6]、抗流感[7]等领域。

有文献报道[8]，2-烷
硫基-6-烷氨基取代的腺苷衍生物具有较高的抗血小板凝聚活性。

借用计算机辅助
药物设计的方法，有利于为这类腺苷衍生物提供较好的先导化合物设计途径。

自组织分子场分析(SOMFA)[9]作为一种有潜力的三维定量构效关系(3D-QSAR)方法[10]，最近已经被引入并应用于药物化学[11-12]甚至食品化学[13]领域。

SOMFA技术的基础理论是使用点网格来生成描述符，主要依赖于内在的分子性质描述符，如形状和静电作用。

SOMFA算法的一个新颖特征是具有内置的回归方法如最小偏差二乘法(PLS)，而不是依赖外部方法[14]。

本文采用SOMFA分析法，建立嘌呤核苷衍生物的分子立体场、静电场模型，分
析研究结构因素对嘌呤核苷衍生物抗血小板凝集活性的贡献，为日后有目的地设计、
合成高活性的抗血小板药物分子提供理论指导。

1.1 化合物数据
本文选择本课题组合成、已测试活性的一类新型嘌呤类衍生物[15]，结构如图1所示。

相应的32个化合物的相关数据列于表1中。

将表中具有测试活性的20个化合物随机分成训练集和测试集，其中训练集16个，测试集4个。

1.2 分子模建与叠合
采用Chem 3D软件建立20个嘌呤类衍生物的分子结构，并通过MMFF4分子力学方法对分子结构进行全优化。

计算时采用负对数pIC50=-lg
a—当血小板聚集率低于对照组的50%时，计算该化合物的IC50值(在富血小板血浆中加入10 μmol/L的二磷酸腺苷作为诱导剂)，其中对照组为坎格雷诺AR-
C69931MX (100 μmol/L时，抑制率为100%)； nc—没有计算，因为在300 μmol/L终浓度时其最大抑制率低于50%(在富血小板血浆中加入10 μmol/L的二磷酸腺苷作为诱导剂)；标*代表测试集分子，无*代表训练集分子。

(IC50)，其中IC50为测量的嘌呤类衍生物的半抑制浓度。

将所有的分子进行几何构型优化后，以共同的骨架为模板，进行基于共同结构的分子叠合，本文选择两种叠合方式，分别为骨架叠合1和药效团叠合2，分子叠合图示于图2、3中。

1.3 SOMFA模建
首先，将用叠合方法处理好的分子进行加电荷处理，采用AM1、 PM3以及MNDO 3种半经验方法计算电荷。

其次，进行SOMFA方法研究。

与本课题组前期的研究类似[16-18]，使用SOMFA软件将有测试活性的20个嘌呤腺苷衍生物的分子结构和活性数据导入其中，步骤为: ①对训练集进行计算，用软件SOMFA 生成一个三维网格，其体积为4 nm×4 nm×4 nm，坐标原点为(-20, -20, -20)，将叠合好的分子置于该三维网格中，设置探测步长分别为0.05 nm和0.1 nm，探讨不同探测步长对结果的影响；②计算出静电场和立体场势能后，为衡量静电效应
和立体效应对药物活性的影响大小，建立一个非线性方程
A=c1AS+ (1-c1)AE
其中，A为总活性，AS为立体场活性，AE为静电场活性，c1是常数，0<c1<1，采用多元线性回归的方法可以得出c1值，利用PLS计算出交叉验证系数)与非交
叉验证系数(r2)；③分别计算在不同探测步长、不同分子叠合方式和不同电荷计算方法下的标准方差s、检验值F、r2和，可以得出12个SOMFA模型，如表2所示。

全部计算均在Intel i7-4790 CPU/Microsoft Win 7高性能电脑上完成，所有参数若未特别指明，均使用电脑软件缺省值。

2.1 SOMFA模型分析
从表2中可以得出，在计算得到的所有模型中，最佳模型是第11个模型。

由该模型可知交叉验证系数为0.801，非交叉验证系数r2为0.807，统计方差比
F=75.281，标准方差s为0.130，表明此模型的线性相关度和可信度是比较高的。

本文就电荷类型、步长等因素对模型结果的影响进行了分析。

2.1.1 电荷计算方法的影响
分析表2可以得出，在3种电荷计算方法中，MNDO电荷计算方法相对来说比较符合实际分子结构，得到的和r2值比较高。

但从总体上来说，不同的电荷计算方
法不具有十分明显的规律性。

2.1.2 探测步长的影响
分析表2可以看出，采用不同步长计算出的与r2值符合一定的规律性。

在所有模型中，对于与r2，在步长为0.05 nm下的值均大于0.1 nm下对应的值；本文只
采用0.05 nm和0.1 nm两种步长计算，而没有采用0.15 nm和小于0.05 nm的步长进行计算，是因为如果步长太大时，就会造成某一个区域信息的严重丢失，计
算的结果不够精确；另外，当步长小于0.05 nm时，计算速度太慢，耗费大量的
时间，计算的结果可能比较精确，但如果进一步减小步长，步长太小时PLS的计
算会有比较大的噪音，进而影响所得结果。

2.1.3 c1值的变化
c1值越大，立体效应对分子生物药物活性贡献越大，c1值越小，静电效应对分子生物药物贡献越大。

因此，立体效应与静电效应对分子生物药物贡献大小用参数
c1表示。

分析表2可以看出，在12种模型中，c1值均大于0.5，表明在12种模型中立体效应对分子药物活性贡献均大于静电效应对分子生物活性贡献。

其中可能的原因是当分子具有优良的空间构型时，分子的药效团能很好地与配体蛋白质匹配，产生药效作用。

因此，将来在设计新型嘌呤腺苷衍生物分子时，要着重考虑分子的空间效应对分子药物活性的影响。

2.2 SOMFA模型的验证
如2.1节所述，经过对20个具有测试活性的嘌呤腺苷衍生物分子进行SOMFA分析，对比得出其中最佳模型为第11个模型。

采用这个最佳模型计算出各个化合物的预测活性，表1列出了这20个化合物的预测活性值。

为了进一步对该最佳模型进行检验，采取了线性回归的分析方法，分别对训练集与测试集的预测活性和实验活性值进行线性拟合，结果如图4所示。

训练集与测试集的线性相关系数分别为0.80、0.88，表明训练集的预测活性和实
验活性具有良好的相关性，即该最佳模型有良好的自身一致性；测试集的预测活性与实验活性也有良好的相关性，表明该最佳模型对化合物的药物活性具有可靠的预测能力。

2.3 三维网格图
通过计算分析可知最佳常数c1为0.626，表明其立体场对活性的贡献为62.6%，静电场对活性的贡献为37.4 %，由此看出化合物的立体效应对活性影响更大。

为
了更深一步地探讨两种效应对分子药物活性的影响，将活性最好的化合物19作为参照分子，对其进行区域划分，如图5所示。

通过最佳模型分别得到了立体场和静电场的三维网格图，如图6、7所示。

在图6的静电场的三维网格图中，下标Ⅰ表示引入电负性基团对活性有利。

分析图6的静电场的三维网格图可以看出，取代基苯环(区域A)和烷硫基(区域B)对活性影响很小；但发现糖环取代基(区域CⅠ)有浓密的格点存在，表明此处存在电负性取代基是对活性有利的。

分析图7的立体场的三维网格图，下标Ⅰ表示引入体积小的基团对活性有利，下标Ⅱ表示引入体积大的基团对活性有利。

由图7可知区域A的末端分布有浓密的格点(区域AⅡ)，表明增大立体效应是有利的；区域A左侧位置还存在一连窜浓密的格点(区域AⅠ)，说明在6号位(区域A)不能直接连接大取代基，可能是药物与受体作用时，区域A基团进入一个入口处口径比较小的口袋中。

同时也发现2号位(区域BⅠ)有些许格点，表明此处立体效应稍小的中等大小取代基能使药物活性得到提高。

基于以上对静电场和立体场的分析，分别找到区域A、B和C每一个取代基的主要作用，这样就可以考虑在活性最高的化合物19的每一个位置选择新取代基来整合有利因素设计新化合物。

总之，在区域A的6号位采用大取代基团如苯基以及杂环等，可以提高抗血小板凝聚活性。

如本课题组邓聪迩[19]将6位修饰为杂环取代也能增加其抗血小板凝聚活性。

在区域C糖环位置增加强的氢键给体基团如—COOH, —CH(COOH)2等能使药物活性进一步得到提高。

Douglass等[20]研究了5′位修饰的腺苷衍生物，发现随着5′位氢键给体基团的增强，抗血小板凝聚活性逐渐增强，与本文结论一致。

(1)通过多元回归方法得到了最佳的SOMFA模型的交叉验证系数非交叉验证系数r2=0.807，统计方差比F=75.281，标准方差s=0.130。

(2)所得的模型通过测试集得到验证，测试集的线性相关系数为0.88，表明该模型有较好的预报能力。

(3)立体场对活性的贡献为62.6%，静电场对活性的贡献为37.4 %，表明化合物的立体效应对活性影响更大。

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