段超杰,王浩臻,高兵(★通信作者)
(1.沈陽醫(yī)學(xué)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院,遼寧 沈陽 110034;2.遼寧大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,遼寧 沈陽 110136)
癌癥是20 世紀(jì)最可怕的疾病之一。隨著21 世紀(jì)癌癥發(fā)病率的不斷增加而進(jìn)一步蔓延,這種情況非常令人擔(dān)憂。癌癥是一種代謝性疾病[1],癌細(xì)胞與正常細(xì)胞相比,主要生化特征之一是即使在低氧條件下也會發(fā)生從氧化磷酸化到糖酵解增加的代謝轉(zhuǎn)換,這被稱為Warburg 效應(yīng)[2]。這種對糖酵解的依賴性也使腫瘤缺氧區(qū)的細(xì)胞具有生長優(yōu)勢。癌癥代謝中糖酵解異常增加很大程度上取決于失調(diào)的代謝酶。大量研究表明,LDHA 與乳腺癌、胃癌、肝癌、卵巢癌、神經(jīng)母細(xì)胞癌、口腔鱗狀上皮癌、前列腺癌等癌癥密切相關(guān)[3-9]。LDHA 是在腫瘤細(xì)胞的代謝中起關(guān)鍵作用的酶[10-14],通過將丙酮酸轉(zhuǎn)化為乳酸來促進(jìn)糖酵解過程,在許多類型的癌癥中表達(dá)升高,并于腫瘤的生長,維持和侵襲有關(guān)[2]。LDHA 的抑制作用會切斷癌癥的能量和合成代謝效應(yīng),從而降低癌細(xì)胞的轉(zhuǎn)移和侵襲潛能[15]。因此該酶被認(rèn)為是新的抗癌藥物的潛在靶標(biāo)。
LDHA 是乳酸脫氫酶(Lactate dehydrogenase,LDH)家族中的一員,是由LDH-A 基因編碼的M 亞基組成的四聚體酶,并要與NADH 結(jié)合后才可發(fā)揮生物學(xué)活性。NADH 依賴酶LDHA 介導(dǎo)了當(dāng)胞漿NADH/煙酰胺腺嘌呤二核苷酸(NAD+) 比率較高時,催化丙酮酸還原為乳酸的氧化還原反應(yīng),這是再生NAD+的關(guān)鍵步驟,并且需要維持糖酵解以延續(xù)癌細(xì)胞的存活[16-18]。目前研究發(fā)現(xiàn),一些MicroRNA可通過直接與其3’非翻譯區(qū)(3’UTR)結(jié)合來抑制LDHA mRNA 表達(dá)水平,從而阻礙糖酵解,細(xì)胞增殖和侵襲[6,19,20]。除此之外,一些天然化合物被報(bào)道對LDHA 活性也存在抑制作用,包括Stiripentol[21],Machilin A[22],天然產(chǎn)物棉酚[23],N-羥基吲哚[15],衍生物FX-11[24],它們其中大部分都是通過阻斷LDHA 的NADH 結(jié)合位點(diǎn)而成為競爭性抑制劑,可抑制各種癌細(xì)胞中的LDHA 活性。
計(jì)算機(jī)虛擬篩選(Virtual Screening)是藥物開發(fā)的重要手段之一,被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代藥物前期開發(fā)。其中分子對接(Molecular Docking)是在經(jīng)過綜合計(jì)算后,預(yù)測受體分子和配體分子間的結(jié)合方式和結(jié)合能力。虛擬篩選依賴有效的藥物靶點(diǎn)和豐富的化合物數(shù)據(jù)庫。在藥物開發(fā)過程中虛擬篩選使用的化合物通常是盡可能涵蓋所有可及的化合物,但該研究的主要目的是尋找具有潛在醫(yī)療價值的天然產(chǎn)物,所以將只使用天然產(chǎn)物數(shù)據(jù)庫。Drug Bank數(shù)據(jù)庫是一個獨(dú)特的生物信息學(xué)和化學(xué)信息學(xué)資源庫,它將詳細(xì)的藥物數(shù)據(jù)與全面的藥物靶點(diǎn)信息結(jié)合到一起,為我們提供了豐富的天然產(chǎn)物的資源。
本研究旨在以LDHA 的NADH 結(jié)合區(qū)為靶點(diǎn),運(yùn)用計(jì)算機(jī)虛擬篩選技術(shù),篩選出一批有效的天然產(chǎn)物,為癌癥救治提供線索。
蛋白質(zhì)晶體結(jié)構(gòu)來自PDB 數(shù)據(jù)庫(RCSB Protein Date Bank);天然產(chǎn)物結(jié)構(gòu)來自Drug Bank 數(shù)據(jù)庫;Auto Dock Tools,Auto Dock Vina 分子對接軟件,PyMol 分子三維結(jié)構(gòu)顯示軟件,深度學(xué)習(xí)GPU 靜音服務(wù)器。
在蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫網(wǎng)站RCSB 下載人類LDHA 酶的三維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),PDB ID:1I10。用PyMol 與Auto Dock Tools 進(jìn)行處理,除去多余的分子,將其格式轉(zhuǎn)換為Pdbqt 格式。最后以NADH 結(jié)合區(qū)作為對接口袋,利用Grid box 程序生成對接口袋格點(diǎn)文件。
所有化合物的三維結(jié)構(gòu)從Drug Bank 數(shù)據(jù)庫進(jìn)行下載,共計(jì)7877 種。
將獲取到的所有文件都存放在深度學(xué)習(xí)GPU 靜音服務(wù)器中。以小分子配體為分子探針,根據(jù)生成的對接口袋格點(diǎn)文件對處理后的LDHA 受體進(jìn)行Auto Dock Vina 虛擬篩選。根據(jù)對接結(jié)果給出的結(jié)合能由小到大排序,提取并過濾出活性最佳的化合物。NADH 是LDHA 酶的輔因子,兩者結(jié)合后才可發(fā)揮生物學(xué)活性。選擇NADH 與LDHA 的結(jié)合位點(diǎn)作為對接口袋進(jìn)行虛擬篩選。對接口袋設(shè)置為:center(x,y,z)=(19.875,54.312,173.081),size(x,y,z)=(30,24,22)。
LDHA 的三維晶體結(jié)構(gòu)(PDB ID:1I10)從蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(PDB)下載。用PyMol 去除多余的配體,再用Auto Dock Tools 刪除水分子,加電荷,加氫原子等處理,然后轉(zhuǎn)換為Pdbqt 格式。經(jīng)處理后的LDHA 的晶體結(jié)構(gòu)見圖1。
圖1 LDHA 的晶體結(jié)構(gòu)
經(jīng)過Auto Dock vina 首輪的虛擬篩選從7877個化合物中得到了74 個結(jié)合能小于-10.0 的化合物。之后,用Auto Dock 對接軟件在74 個化合物中復(fù)篩,得到最佳的5 個化合物(表1),包括2'-deoxy-N-(naphthalen-1-ylmethyl) guanosine 5'-(dihydrogen phosphate),MGB-BP-3,Naldemedine,RU85053,2-[4-[(Z)-2-Acetamido-3-oxo-3-[[(3S)-2-oxo-1-[(4-phenylphenyl)methyl]azepan-3-yl]amino]prop-1-enyl]-2-formylphenyl]acetic acid。并將這5 個化合物作進(jìn)一步分析,化合物結(jié)構(gòu)見圖2。
表1 候選小分子的打分值
針對中靶化合物進(jìn)行了進(jìn)一步的分析,得到了5 個化合物與LDHA 的相互作用模型,結(jié)果顯示5 個分子均準(zhǔn)確地對接到LDHA 的NADH 結(jié)合區(qū),并與周圍的等氨基酸形成相互作用,影響了NADH 與ALA29,VAL30,ASP51,ALA97 等氨基酸殘基的疏水作用以及與ARG98,ASN137,HIS192,THR247 等氨基酸殘基的氫鍵結(jié)合(圖3)。
圖2 候選化合物的結(jié)構(gòu)
LDHA 是機(jī)體內(nèi)一個重要的脫氫酶,與NADH 結(jié)合后參與許多重要的生物學(xué)過程。在人體組織中有5種活性LDH 同工酶,每一種都是由M 和H 兩個主要亞基組成的四聚體酶,分別由LDH-A 和LDH-B 編碼。骨骼肌以M 亞單位為主,心肌以H 亞單位為主。當(dāng)A鏈多于B 鏈時,LDH 同工酶在催化丙酮酸轉(zhuǎn)化為乳酸方面變得更為有效;相反,B 鏈的過量有利于丙酮酸進(jìn)入檸檬酸循環(huán)轉(zhuǎn)化為乙酰輔酶A[2]。在正常生理?xiàng)l件下,丙酮酸由葡萄糖通過糖酵解生成,并在線粒體中進(jìn)入檸檬酸循環(huán)形成乙酰輔酶A,用于促進(jìn)氧化磷酸化。然而,當(dāng)氧氣缺乏時,細(xì)胞無法利用氧化磷酸化有效地產(chǎn)生ATP。在這種情況下,糖酵解成為ATP 的主要來源。與正常細(xì)胞相比,癌細(xì)胞的糖酵解速率增加。LDHA 在調(diào)節(jié)糖酵解中起著關(guān)鍵的作用,它的上調(diào)有助于提高腫瘤細(xì)胞厭氧糖酵解的效率,降低它們對氧的依賴性,以產(chǎn)生足夠的能量來滿足快速增殖的腫瘤細(xì)胞的需求。因此,以LDHA 為靶點(diǎn),設(shè)計(jì)研發(fā)特異性的LDHA 抑制劑可為癌癥的治療提供新的思路和潛在藥物。目前已經(jīng)發(fā)現(xiàn)LDHA 抑制劑也在癲癇[25],腎草酸鈣結(jié)石[26]等疾病的防治也具有重要作用。虛擬篩選技術(shù)是進(jìn)行創(chuàng)新藥物研究的新技術(shù),由于其高效、快速、經(jīng)濟(jì)等優(yōu)勢,近年來已經(jīng)成為一種與高通量篩選互補(bǔ)的藥物篩選技術(shù)。目前,虛擬篩選技術(shù)已經(jīng)用于LDHA 抑制劑的研發(fā)[27-29]。
本研究以LDHA 的NADH 結(jié)合區(qū)為靶點(diǎn),利用Auto Dock Vina 對接軟件對Drug Bank 數(shù)據(jù)庫7877個化合物進(jìn)行虛擬篩選,發(fā)現(xiàn)了5 個新的高活性LDHA 抑制劑。通過數(shù)據(jù)庫查詢我們發(fā)現(xiàn)中靶化合物MGB-BP-3 與Naldemedine 的藥理學(xué)信息。其中,MGB-BP-3正在進(jìn)行治療艱難梭菌感染的臨床試驗(yàn)當(dāng)中。Naldemedine是一種類鴉片受體拮抗劑,可以拮抗阿片類藥物的便秘作用,于2017年在美國和日本被批準(zhǔn)用于治療阿片類藥物引起的便秘。筆者的篩選結(jié)果可為新的LDHA抑制劑的研發(fā)提供有用的信息。隨著虛擬篩選工具的不斷改進(jìn),LDHA抑制劑的研發(fā)速度必定會大大提高。通過虛擬篩選設(shè)計(jì)小的類藥物分子來靶向LDHA是可以實(shí)現(xiàn)的,并且能夠阻礙腫瘤的生長和維持。然而,虛擬篩選技術(shù)僅僅是創(chuàng)新藥物研究的輔助性工具,僅僅考慮受體配體的相互作用,而未考慮藥物復(fù)雜的作用機(jī)制以及可能存在的毒性作用等問題,所以許多中靶化合物仍然需要進(jìn)一步的發(fā)展來提高其特異性和效力。因此,本研究通過虛擬篩選發(fā)現(xiàn)的5個高活性的LDHA抑制劑有待進(jìn)一步通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其藥理活性及毒性。