治疗阿尔茨海默病的中药多靶药物计算机虚拟筛选

Traditional Chinese Drug Research ＆Clinical Pharmacology,2010May ,Vol．21No．3
阿尔茨海默病（Alzheimer ’s Disease ，AD ）是一种进行性发展的致死性神经退行性疾病，临床表现为认知和记忆功能不断恶化，日常生活能力进行性减退，并有各种神经精神症状和行为障碍[1-2]。

伴随着人口老龄化的日趋明显，AD 作为老年期痴呆最常见的
一种类型，必将成为我国一个重要的医学和社会问题[3]，因此开发有效的AD 治疗药物是药学研究者关注的热点。

本研究采用分子对接方法从中药中快速筛选AD 关键治疗靶酶的天然配体，为新型AD 治疗药物的研发提供先导化合物。

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收稿日期：2009-12-28作者简介：姚丽梅（1975-），女，硕士，讲师，主要从事中药的教学科研工作。

Email ：yaolm@ 。

通讯作者：朱伟，副研究员，研究方
向：中药药效物质基础研究。

Email ：zhuwei9201@ 。

基金项目：中国博士后基金（20060390721）；广东省中医药局建设中医药强省课题（2008334）；广东省自然科学基金课题（9151063201000050）。

治疗阿尔茨海默病的中药多靶药物计算机虚拟筛选
姚丽梅1，朱伟2（1.广东食品药品职业学院，广州510520；2.广州中医药大学第二临床医学院，广州510106
）摘要：目的用现代化学信息学手段和中药化学数据库寻找中药中治疗阿尔茨海默病的多靶药物。

方法采用
Accelrys 公司Discovery Studio 分子模拟软件包
（版本2.5.5），对蛋白质晶体结构数据库（Protein Data Bank ，PDB ）中5个阿尔茨海默病相关靶酶的三维结构活性部位进行分析，通过配体对接
（Ligandfit ）模块进行分子对接。

结果分别以靶酶原配体的打分函数为阈值，筛选出中药化学数据库中6个具有多靶作用的化学成分。

结论该研究结果可为新型阿尔茨海默病治疗药物的研制提供参考。

关键词：计算机虚拟筛选；中药；阿尔茨海默病；分子对接；多靶药物中图分类号：R285.5文献标识码：A 文章编号：1003-9783（2010）03-0322-03Computer Virtual Screening of Multitarget Chinese Medicine for Treatment of Alzheimer's Disease
YAO Limei 1，ZHU Wei 2（1.Guangdong Food and Drug Vocational College ，Guangzhou 510520,China ；2.Second
College of Clinic Medicine ，Guangzhou University of Chinese Medicine ，Guangzhou 510006，China
）Abstract ：Objective To screen the multi-target Chinese medicine for the treatment of Alzheimer's disease (AD)based on chemical informatics and the Chinese medicinal chemical database.Methods The optimized complex struc －ture of the 5kinds of AD-associated target proteins from Protein Data Bank was analyzed by software package Discov －
ery Studio （2.5.5）of Accerlrys company.Molecular docking was carried out through Ligandfit module.Results With
docking score of original inhibitor and the receptor as the threshold values ，six compounds from Chinese medicinal chemical database were predicted to have good interactions with those five target proteins.Conclusion It is expected that six identified compounds could be helpful for the development of new AD therapeutic drugs.
Keywords:Computer virtual screening;Chinese medicine;Alzheimer's disease;Molecular docking;Multitarget drugs
·322
·
中药新药与临床药理2010年5月第21卷第3期
靶酶名称
乙酰胆碱酯酶
N-甲基-D-天冬氨酸受体单胺氧化酶B
谷胱甘肽转移酶
淀粉样前体蛋白β-分泌酶PDB代码2WG0 3JPW 2VZ2 3FHS 3IVH
1方法
1.1训练集的产生57000多个源于中药的小分子化合物来自中国天然产物数据库（Chinese Natural Prod－uct Database，CNPD）[4]，5个AD重要治疗靶酶的信息来自Therapeutic Targets Database数据库[5]，见表1。

研究采用的蛋白质晶体结构数据从蛋白质晶体结构数据库（Protein Data Bank，PDB）下载[6]。

受体大分子与小分子的处理在对接前先载入MMFF94力场，在此力场下拟合受体大分子的键伸缩能、键角弯折能、二面角扭转能、范德华相互作用能、静电相互作用能等经验参数，然后受体大分子加上极性氢原子，赋予电荷。

表15个AD重要治疗靶酶
1.2分子对接分子对接采用Accelrys公司Discovery Studio分子模拟软件包（版本
2.5.5）[7]，以蛋白质原配体分子所在的位置作为结合位点，半径为0.5nm内的所有子结构作为结合位点的活性口袋部分。

配体分子在受体活性口袋中的可能构象模式采用Ligandfit方法进行采集。

然后运用系列命令如可自由旋转的单键数目、半自由环上的单键数目等定义小分子的柔性部位，设定对接参数在ligandfit模块中完成对接，根据配体-酶相互作用能量大小和几何构型匹配程度确定相互作用强的候选化合物。

配体每产生一个新的构象，就进行配体和受体之间的分子对接。

在Ligandfit 计算中，最大保存构象设为100，其他参数为Ligand－fit给定的缺省值。

蛋白质的结构在对接时保持刚性，因为每个配体中可旋转单键数目的不同，所以每个配体得到的结合构象从2个到99个不等。

由于采用的是柔性对接，因此能够较好地考虑对接过程中配体与受体的构象变化。

由于打分函数是对能量、几何形状、化学环境综合评价的参数，因此采用打分函数来评价对接结果。

以原配体的打分函数为阈值，筛选出中国天然产物数据库中与5个AD靶酶作用较强的小分子化合物。

2结果
将中药数据库中所含的57000多个化合物分子与AD5个重要靶酶进行分子对接，以原配体的打分函数作为一个阈值，筛选出了中药中与5个靶酶相互作用强的小分子化合物，见表2。

这些化合物可作为新型AD治疗药物的先导化合物进一步深入研究。

表2中药计算机虚拟筛选结果
3讨论
既往的新药开发基本是基于“一药物、一靶点、一疾病”的药物研发理念，过于强调药物分子靶标的特异性，但随后的实践证明，该研究策略存在2个重大的缺陷。

一是新靶点的发现速度减慢，目前人类已发现的靶点停滞在500个左右，新靶点发现和确认的周期动辄就是三五年。

二是临床实践发现高特异性的单靶标药物的临床疗效并不尽如人意。

系统生物学研究表明人体内各条信号传导通路组成错综复杂的信号网路，阻断其中一条途径势必会引起其他通路反馈性激活或抑制，因此单一靶标的阻断是不够的。

针对单一靶点发现的活性化合物，存在着成药性不好或副作用大等许多问题。

比如在多数情况下，特别是中枢神经系统疾病如AD，其病因、病理机制及疾病进展过程非常复杂，通常是多因素的，包括许多危险因子和缺陷蛋白质彼此失去平衡的信号通路，如果药物只作用在单个靶点上，那么治疗的成功率是极低的。

最新的实验室和临床研究表明“多组分、多靶标”的药物疗效均超过单一靶标药物疗效的总和[8-11]，多靶点药物研发也取得明显进展。

中医药发挥临床疗效的基础恰恰是“多组分、多靶标”，十几万个方剂和散落民间的验方是朴素的药物来源[12]。

计算机药理学是整合化学、医学、生物学等数据，开发计算模拟方法及建立模型预测药理学性质的一门交叉学科。

我们之前的工作显示，利用已知信息，通过计算药理学研究筛选中药中的先导化合物，对中药新药研发是一条有效的新途径[13-15]。

本研究采用分子对接法，对5个AD关键靶酶的天然配体进行快速筛选，发现一批类药性良好的化合物，为新型AD治疗药物的研制提供线索，并有助于揭示药物分子与AD关键靶酶相互作用的分子机理。

（下转第330页）序号
1
2
3
4
5
6
化合物名称
长栲利素A
15α-羟基澳洲茄胺
泥胡木烯苷
七叶灵
京尼平
矢车菊素-3-O-双糖苷
来源植物
长管香茶菜
千年不烂心
泥胡菜
山黄皮
栀子、京尼平、杜仲
一枝黄花
·323·
Traditional Chinese Drug Research ＆Clinical Pharmacology,2010May ,Vol．21No．3
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