本文關(guān)鍵詞：以LpxC為靶點(diǎn)的新型抗菌藥物計(jì)算機(jī)虛擬篩選、先導(dǎo)物優(yōu)化及活性研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：藥物發(fā)現(xiàn)過(guò)程在經(jīng)歷了隨機(jī)篩選、以合成藥物和天然產(chǎn)物為主的定向藥物發(fā)掘階段后已進(jìn)入到目前的合理藥物設(shè)計(jì)階段。所謂合理藥物設(shè)計(jì),是結(jié)合了基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、生物化學(xué)、分子生物學(xué)、物理化學(xué)、結(jié)構(gòu)生物學(xué)、化學(xué)生物學(xué)以及計(jì)算化學(xué)等多學(xué)科的研究成果,針對(duì)這些研究所揭示的酶、受體、離子通道以及核酸等潛在藥物設(shè)計(jì)靶點(diǎn)的結(jié)構(gòu)功能信息,借助計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)(Computer Aided Drug Design, CADD)方法,來(lái)發(fā)現(xiàn)選擇性作用于特定靶點(diǎn)的先導(dǎo)化合物并對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化而獲得活性不斷提高的藥物分子。計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)發(fā)展至今已有數(shù)十年的歷史,在最近十多年來(lái)更是取得了許多實(shí)質(zhì)性進(jìn)展,在許多藥物的研究中都取得了成功,從而成為新藥研發(fā)中的常規(guī)方法和熱門(mén)領(lǐng)域之一。利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)虛擬篩選技術(shù)(virtual screening),根據(jù)某個(gè)靶標(biāo)的相關(guān)性質(zhì),利用三維藥效團(tuán)搜索和分子對(duì)接等方法從眾多的化合物數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找可能的潛在活性分子,訂購(gòu)或合成后進(jìn)行藥理測(cè)試,大大減少了篩選的工作量與篩選成本,提高了活性分子的命中率,既節(jié)省了有限的實(shí)驗(yàn)資源,又大大加快了新藥研發(fā)的速度和效率。 迄今為止,多種革蘭陰性細(xì)菌感染疾病已嚴(yán)重威脅到人類的生命和健康,對(duì)于目前臨床運(yùn)用的所有抗菌藥物,均已發(fā)現(xiàn)其對(duì)應(yīng)的單一或多重耐藥菌株,甚至還出現(xiàn)了對(duì)所有現(xiàn)有藥物均耐藥的超級(jí)細(xì)菌,這使得基于全新抗菌機(jī)制和抗菌靶點(diǎn)的新型抗菌藥物研發(fā)工作顯得尤為重要。其中,以在細(xì)菌生長(zhǎng)、新陳代謝及侵襲毒性產(chǎn)生過(guò)程中發(fā)揮關(guān)鍵作用的細(xì)菌特有酶為靶點(diǎn)的抗菌機(jī)制及相關(guān)藥物研究成為了近年來(lái)研究常見(jiàn)細(xì)菌耐藥性及致死性超級(jí)菌感染領(lǐng)域的熱點(diǎn)內(nèi)容。UDP-3-O-(R-羥基十四酰)-N-乙酰氨基葡萄糖脫乙�；�(LpxC)是一種鋅離子依賴性金屬蛋白水解酶,它催化革蘭陰性菌中脂質(zhì)A生物合成中最關(guān)鍵的第一步,為革蘭陰性菌生存和毒力所必需的一種酶。研究表明,抑制細(xì)菌LpxC酶將導(dǎo)致細(xì)菌脂質(zhì)A的合成及其后的脂多糖(LPS,又叫內(nèi)毒素)合成受阻,從而形成不完整的革蘭陰性菌外膜,導(dǎo)致細(xì)菌生存率和毒力均顯著下降,同時(shí)對(duì)其他藥物的敏感性顯著增強(qiáng)。我們經(jīng)過(guò)基因序列比對(duì)發(fā)現(xiàn),LpxC酶在不同種類的革蘭陰性細(xì)菌中具有高度的同源性,但人和動(dòng)物體內(nèi)卻不含有這種酶,并且與這種酶的蛋白同源性很低。由于現(xiàn)有上市抗菌藥物中尚無(wú)針對(duì)LpxC這一靶點(diǎn)設(shè)計(jì)的藥物,且目前藥物對(duì)LpxC酶無(wú)顯著抑制效果,因此LpxC近年來(lái)作為抗菌新靶點(diǎn)的研究日益增多,LpxC抑制劑的研究有望為開(kāi)發(fā)新型高效、低毒抗菌藥物提供指導(dǎo)。 本論文利用計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)方法進(jìn)行以LpxC為靶點(diǎn)的先導(dǎo)化合物發(fā)現(xiàn)及結(jié)構(gòu)改造研究,并對(duì)虛擬篩選后選定的部分化合物進(jìn)行了藥理活性測(cè)定,之后考察各苗頭化合物(Hit)與靶點(diǎn)的具體結(jié)合模式。論文的第一部分綜合運(yùn)用分子對(duì)接、類藥性評(píng)價(jià)、基于受體的三維藥效團(tuán)模型及化合物結(jié)構(gòu)聚類分析方法分別對(duì)SPECS商品化合物庫(kù)、Comprehensive Medicinal Chemistry (CMC)成藥分子庫(kù)以及我們實(shí)驗(yàn)室其他靶點(diǎn)之前已合成鋅酶或非鋅酶抑制劑進(jìn)行了計(jì)算機(jī)虛擬篩選工作,在此基礎(chǔ)上綜合多重評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)挑選出可能與LpxC發(fā)生較好相互作用的102個(gè)化合物用于隨后的抗菌藥理活性測(cè)試。論文的第二部分內(nèi)容是運(yùn)用藥效團(tuán)構(gòu)建、分子骨架躍遷、先導(dǎo)物躍遷、從頭藥物設(shè)計(jì)、生物電子等排體替換等不同的藥物設(shè)計(jì)手段對(duì)目前已報(bào)道的15個(gè)LpxC抑制劑先導(dǎo)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改造優(yōu)化,并對(duì)改造后設(shè)計(jì)的新化合物分子進(jìn)行了對(duì)接模擬,考察其與靶點(diǎn)的結(jié)合模式,以期獲得與靶點(diǎn)結(jié)合良好的新分子結(jié)構(gòu)。在合理藥物設(shè)計(jì)的過(guò)程中,本研究工作尤其針對(duì)目前研究極少的LpxC蛋白中的尿嘧啶核苷二磷酸(UDP)口袋進(jìn)行重點(diǎn)分析和全新藥物設(shè)計(jì),彌補(bǔ)了現(xiàn)有活性先導(dǎo)物都未能與該亞結(jié)合位點(diǎn)產(chǎn)生有效相互作用的不足。論文的第三部分工作是針對(duì)第一部分虛擬篩選后獲得的102個(gè)分子采用96孔板微量肉湯稀釋法測(cè)定了這些化合物對(duì)綠膿桿菌標(biāo)準(zhǔn)菌株和大腸桿菌標(biāo)準(zhǔn)菌株的體外最低抑菌濃度(MIC),并挑選一些活性好的典型分子通過(guò)與靶點(diǎn)分子的分子對(duì)接作具體的結(jié)合模式分析。經(jīng)MIC測(cè)定,最終發(fā)現(xiàn)測(cè)試的分子中有3個(gè)化合物對(duì)綠膿桿菌的MIC達(dá)到64μg/ml,8個(gè)化合物的MIC達(dá)到128μg/ml,測(cè)試的分子中有2個(gè)化合物對(duì)大腸桿菌的MIC達(dá)到64gg/ml,4個(gè)化合物的MIC達(dá)到128μg/ml,1個(gè)化合物的MIC達(dá)到256gg/ml。雖然篩選所得分子的MIC值仍低于已上市經(jīng)典藥物左氧氟沙星、慶大霉素和頭孢噻肟鈉,但其MIC值已處于美國(guó)臨床實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)化研究所(CLSI,或稱NCCLS)對(duì)部分藥物敏感與耐藥的MIC界定值范圍內(nèi),甚至低于少數(shù)藥物的細(xì)菌敏感MIC限度。因此,這些初步篩選獲得的化合物在一定程度上驗(yàn)證了本次虛擬篩選研究工作的合理性,同時(shí),考慮到目前報(bào)道的高活性LpxC抑制劑結(jié)構(gòu)的類型和數(shù)量均很有限,它們有望作為全新結(jié)構(gòu)類型的抗革蘭陰性細(xì)菌苗頭化合物(Hit)作進(jìn)一步的研究開(kāi)發(fā),從而為將來(lái)LpxC抑制劑的設(shè)計(jì)及合成工作提供借鑒和指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：LpxC 鋅離子依賴性蛋白酶 抑制劑 革蘭陰性細(xì)菌 虛擬篩選
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：R96
【目錄】：

• 摘要8-11
• ABSTRACT11-14
• 符號(hào)說(shuō)明14-15
• 第一章 前言15-30
• 1.1 細(xì)菌的感染與致病機(jī)制15-16
• 1.2 抗菌藥物的研究進(jìn)展16-17
• 1.3 細(xì)菌的耐藥機(jī)制17-18
• 1.4 抗菌新靶點(diǎn)LpxC18-25
• 1.4.1 LpxC的作用機(jī)制18-20
• 1.4.2 LpxC的結(jié)構(gòu)20-25
• 1.5 LpxC抑制劑的研究進(jìn)展25-29
• 1.6 本論文工作的研究意義29-30
• 第二章 以LpxC為靶點(diǎn)的計(jì)算機(jī)虛擬篩選30-86
• 2.1 引言30-31
• 2.2 虛擬篩選的策略及流程31-35
• 2.3 類藥性評(píng)價(jià)篩選35-36
• 2.4 分子對(duì)接篩選36-43
• 2.4.1. 靶點(diǎn)蛋白的選擇36-38
• 2.4.2 對(duì)接參數(shù)設(shè)定38-40
• 2.4.3 Glide對(duì)接打分評(píng)價(jià)函數(shù)40-41
• 2.4.4 對(duì)接方法適用性考察41-42
• 2.4.5 對(duì)接結(jié)果的選取42-43
• 2.5 基于受體結(jié)構(gòu)的藥效團(tuán)模型篩選43-48
• 2.5.1 基于受體結(jié)構(gòu)的藥效團(tuán)模型(SBP)的構(gòu)建43-47
• 2.5.2 SBP藥效團(tuán)模型的驗(yàn)證及篩選結(jié)果47-48
• 2.6 分子結(jié)構(gòu)的聚類分析及手動(dòng)挑選48-50
• 2.7 結(jié)果與討論50-86
• 2.7.1 SPECS庫(kù)篩選結(jié)果50-62
• 2.7.2 CMC庫(kù)篩選結(jié)果62-85
• 2.7.3 實(shí)驗(yàn)室已合成化合物匯總及其篩選結(jié)果85-86
• 第三章 LpxC抑制劑先導(dǎo)物的結(jié)構(gòu)改造86-117
• 3.1 LpxC抑制劑先導(dǎo)結(jié)構(gòu)的選擇86-89
• 3.2 構(gòu)建基于配體的藥效團(tuán)模型89-92
• 3.3 Che-Mapper骨架躍遷92-97
• 3.4 Topomer Search先導(dǎo)物躍遷97-101
• 3.5 全新藥物設(shè)計(jì)101-111
• 3.6 自行設(shè)計(jì)的藥物片段及分子111-115
• 3.7 小結(jié)與討論115-117
• 第四章 篩選化合物的抗菌活性測(cè)定117-137
• 4.1 實(shí)驗(yàn)原理117
• 4.2 實(shí)驗(yàn)材料117-118
• 4.3 實(shí)驗(yàn)方法118-124
• 4.4 MIC測(cè)定結(jié)果124-128
• 4.5 小結(jié)與討論128-137
• 第五章 總結(jié)與展望137-141
• 5.1 實(shí)驗(yàn)總結(jié)137-138
• 5.2 展望138-141
• 參考文獻(xiàn)141-146
• 致謝146-148
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文148-149
• 附件149-156
• 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表156

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

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  本文關(guān)鍵詞：以LpxC為靶點(diǎn)的新型抗菌藥物計(jì)算機(jī)虛擬篩選、先導(dǎo)物優(yōu)化及活性研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：458083