基于Topomer CoMFA方法对芳基硫代吲哚衍生物的分子建模与设计

仝建波， 吴鲁阳， 曹 旭， 雷 珊， 马养民, 2

(1.陕西科技大学化学与化工学院，西安 710021； 2.陕西省轻化工助剂重点实验室，西安 710021)

1 引 言

微管[1]是细胞骨架的主要组成部分，由α-微管蛋白和β-微管蛋白异二聚体组成，在维持细胞形态、细胞分裂、信号转导等过程中起着重要作用. 此外，微管具有中空管状结构的特点，其调节剂能促进微管聚合或引起微管解聚，从而干扰细胞的有丝分裂，达到抑制细胞增殖的作用[2]. 在细胞内各种物质运输中可作为运输轨道, 并参与细胞信号转导及细胞的迁移[3]. 微管在细胞分裂前期聚合成为纺锤体，而纺锤体在有丝分裂中牵引染色体向两极移动进入两个子细胞中完成细胞增殖. 由于微管在细胞分裂过程中的重要作用，微管蛋白已经成为研究与开发全新抗癌药物的重要靶点之一，作用于微管系统的微管蛋白抑制剂也已成为一类有效的抗肿瘤药物. 有研究文献表明，吲哚衍生物分子既是其中一种有效的微管蛋白抑制剂，在抗肿瘤药物方面具有潜在的研究价值.

定量构效关系[4](Quantitative structure-activity relationship，QSAR)是基于配体的计算机辅助药物设计的主要方法之一，具有代表性的方法有CoMFA[5]和CoMSIA[6]. 本文采用的是第二代Topomer CoMFA[7,8]对30个芳基硫代吲哚衍生物进行研究. 通过分析化合物静电场和立体场的分布特点，获得受体生物活性的结构调控因素，从而进行分子设计，提出新的具有较高活性的抗肿瘤吲哚衍生物，为合成该系列新药物提供理论参考依据.

2 研究方法与步骤

2.1 易位体比较分子场

Topomer CoMFA是Topomer 和CoMFA的联合技术，能够在较短时间内准确，快速的构建出3D-QSAR模型. 采用Topomer技术将整个配体分子切割成两个或两个以上的小片段，切割形成的小片段会自动生成三维构象碎片，碎片根据一定的经验规则进行调整，生成Topomer模型，一般q2>0.5，r2>0.6，表明统计结果所建模型是比较理想的Topomer CoMFA模型[9]，计算每个分子周围立体场和静电场参数，作为自变量，以IC50的负对数pIC50[10]作为建模响应值，用偏最小二乘线性回归分析法[11]寻找这些三维结构的特征信息和化合物活性关系，实现模型拟合.

2.2 数据来源和分子结构构建

通过选择具有确定活性的30个芳基硫代吲哚衍生物来进行分析，样本来源于文献[12]，其基本骨架如图1所示，化合物的结构如表1所示.

图1 芳基硫代吲哚衍生物分子基本骨架 Fig. 1 Basic skeleton of Arylthioindole derivatives

随机选取24个分子作为训练集用来建立模型，其余6个作为测试集用来验证模型的外部能力. 利用SYBYL-X 2.0软件包中的Sketch Molecule模块绘制化合物的结构，采用最陡梯度下降法[13]，Tripos力场[14]，powell能量梯度法对所有小分子进行优化，得到分子的最低能量构像，对分子荷载电荷为 Gasteiger-Huckel电荷，Maximum Iterations最大迭代次数设置为1000，能量收敛梯度值设为0.005 kcal/mol，其余参数采用SYBYL-X 2.0的默认值.

表1 化合物的结构

*代表测试集

表2 化合物实验活性值及预测活性值

*代表测试集

2.3 虚拟筛选

Topomer search是基于3D配体的虚拟筛选工具，它可以命中训练集中未出现过的化学结构类型，可靠地进行基于配体的虚拟筛选[15]. 其原理为：首先指定活性最高的化合物作为模板结构进行分子切割，得到分子片段，然后在数据库中基于R基团搜索技术寻找形状相似的化合物，通过比较其Topomer相似性和阈值进一步打分，用模型预测其对活性的贡献. 采用Topomer search技术在ZINC数据库中对切割的R基团进行虚拟筛选，Topomer最大距离设置为185.0，其余参数均采用SYBYL-X2.0默认值[16].

3 结果与讨论

3.1 Topomer CoMFA模型的统计结果及预测能

图2 芳基硫代吲哚衍生物活性实验值与预测值的关系图Fig. 2 Relationship between experimental values and predicted values of arylthio fluorene derivative

3.2 3D-QSAR模型分析

图3显示了以13号分子为模板的立体场和静电场的三维等势图，其中13号分子是生物活性最高化合物. 图3(A)、(C)分别为Ra，Rb的立体场三维等势图，图3(B)、(D)分别为Ra，Rb的静电场三维等势图，图3(A)、(C)中绿色区域表示引入较大体积的取代基有利于分子活性增加，而黄色的区域代表引进小体积的取代基有利于分子活性增加；图3(B)、(D)中蓝色区域表示引入带正电荷的基团有利于分子活性提高，而红色的区域代表引进带负电荷的基团有利于分子活性提高.

由图3(A)可观察到在Ra集团上有绿色区域，表明在这个区域中，将大分子基团引于此可以增加分子活性. 如将19号分子的R4、R5基团以较大的基团-OCH3取代18号分子R1基团上较小的取代基-H，其分子活性从原来的6.82提高到7.40； 图3(C)立体场等势图中可观察到在Rb集团上也有绿色区域，表明在这个区域中，将大分子集团引于此可增加分子活性. 例如：在R6取代基上，15号分子以较大的-OCH2CH2OH替换14号分子中的-OH，分子活性由原来的6.72提高到7.02.

由图3(D)静电场等势图可知，在Rb基团附近有蓝色区域，表明若此区域引进正电性基团，可增加化合物活性. 如19号分子的R6基团以-H取代24号分子中的-Cl，其分子活性有所提高，由原来的6.96提高到7.40. 在R6取代基上有红色区域，表明在此区域若引入带负电的取代基可促使化合物活性增加. 如6号分子的R6基团以-Br取代7号分子的取代基-F，其分子活性相对提高，分子活性由原来的7.17提高到7.37. 图3(B)中，Rb基团上聚有蓝色等势域，表明在此区域若引入带正电的取代基可促使化合物活性增加，如19号分子的R4、R5基团以-OCH3取代18号分子的取代基-H，其分子活性明显提高，由原来的6.82提高到7.40.

3.3 基于QSAR的分子设计

采用Topomer search技术在ZINC数据库中的drug-like分子库中(其中有130000个化合物)，以R1和R2为提问结构，通过筛选，从数据库中得到330个R1结构片段和360个R2结构片段，在这些分子结构片段中挑选出R基团活性贡献值高于模板分子的R1和R2的结构片段，选择R1-Score最大的3个基团和R2-Score最大的3个基团根据排列组合原理分别交替取代R1和R2基团进行分子设计，共设计了9个新化合物. 按照以上化合物的构建方法，在SYBYL-X2.0中构建建新分子的三维结构，随后优化、命名，预测其9个新设计的化合物活性. 9个化合物结构和预测活性值(pIC50)见表3.

图3 Topomer CoMFA模型三维等势图：(A)Ra立体等势图; (B)Ra静电等势图; (C)Rb立体等势图; (D)Rb静电等势图.Fig. 3 3D contour of Topomer CoMFA model: (A) Steric contour map of Ra; (B) Electrostatic contour map of Ra; (C) Steric contour map of Rb; (D) Electrostatic contour map of Rb.

表3 新设计化合物结构和预测活性值

从表3可知，有5个新设计化合物的预测活性值比模板分子高，可以作为抗肿瘤新药的候选化合物. 从新设计化合物分子的结构中可以观察到，其在R1环基上引入了较强的吸电子基团，而且在R2的位置引入了体积较大的基团，所以化合物的生物活性有所提高. 例如，1-2，2-2，3-2号化合物的R1位置上有电负性较强的-CN三键，因此具有较模板分子高的生物活性值. 而1-1号化合物和1-3号化合物的R1位置上无强吸电子基团且R2的位置上取代基的体积较小，故生物活性值均低于模板分子. 上述2个化合物活性值低还可能是由于虽然筛选出的R1与R2基团均具有较高的贡献值，但化合物组合后的能量及空间结构不相匹配，阻碍了其活性增大. 以上解释均符合Topomer CoMFA模型三维等势图分析.

4 结 论

本文利用Topomer CoMFA方法对30个芳基硫代吲哚衍生物分子进行研究，建立了3D-QSAR模型. 该模型等势面图提供了立体场和静电场的可视化图像，直观地揭示此类化合物中不同的取代基结构对其生物活性的影响，应用这些信息进行分子设计，并设计出具有较高活性的5个新化合物，为合成新药提供理论参考依据.