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癌细胞代谢的改变对肿瘤的发生发展起着重要作用,一些影响代谢途径的酶被认为是癌症治疗的重要靶点。异柠檬酸脱氢酶(IDH)是催化异柠檬酸转化为α-酮戊二酸(α-KG)的关键酶,α-KG是三羧酸循环中重要的代谢中间产物,连接细胞内碳-氮代谢,不仅直接参与供能,还参与细胞内多种化学反应,对机体维持正常生理功能有重要作用。一旦IDH发生突变,譬如IDH1(R132)或IDH2(R140和R172),突变型IDH(mIDH)会转而催化代谢产物2-羟戊二酸(2-HG)的生成,累积的2-HG可以竞争性抑制α-KG依赖性的双加氧酶,引起细胞分化障碍而促进肿瘤的发生、发展。目前在多种疾病中均已发现IDH突变,包括急性髓性白血病(AML)、脑胶质瘤和骨髓增生异常综合征(MDS)。通过抑制mIDH的活性,可降低2-HG水平,逆转细胞分化障碍,从而抑制特定突变型肿瘤的发生、发展。目前已有2个特异性的mIDH抑制剂药物获批上市,多个分子进入临床试验,其中AG-221是mIDH2的选择性抑制剂,具有良好的临床疗效,于2017年被美国食品药品监督管理局(FDA)批准用于治疗复发性和难治性AML。
本论文针对新型mIDH2抑制剂的发现和构效关系,分别开展了基于构象限制策略的大环类mIDH2抑制剂的设计、合成及活性评价和基于虚拟筛选的新型骨架的mIDH2抑制剂的发现,工作如下:
大环类mIDH2抑制剂的设计、合成及活性评价:
构象限制是合理药物设计极为有效的方法之一,在药物发现中得到了广泛的应用。大环结构可使化合物实现一定程度的构象预组织,关键功能基团在与蛋白质的活性位点结合时不会出现因为自由旋转而导致的熵损失,从而提升化合物的活性和选择性,该策略已被成功应用于丙型肝炎病毒(HCV)NS3蛋白酶、基质金属蛋白酶(MMP)、β-分泌酶等抑制剂的发现。本论文将基于构象限制的大环策略应用于mIDH2抑制剂的研究中,以AG-221为先导,设计合成了一系列不同连接链的大环骨架,共6个系列33个化合物。活性测试结果表明,绝大多数化合物均呈现出优良的IDH2-R140Q,IDH2-R172K突变体抑制活性和IDH2突变型TF-1细胞内2-HG生成的抑制活性,与阳性对照AG-221相当或更优,还发现在不同突变型IDH2上部分化合物与AG-221存在明显差异,为后续的先导分子优化提供了实验依据和切入点。代表性化合物C6表现出良好的体内药代动力学性质,口服生物利用度为19.8%。进一步的计算对接和动力学模拟结果表明,C6和IDH2-R140Q蛋白具有很强的结合能力,且结合模式与AG-221相似。总之,化合物C6具有进一步开发的潜力,后续的体内活性试验和优化正在进行中。
基于虚拟筛选的新型mIDH2抑制剂的发现:
虚拟筛选是发现新型骨架结构的苗头化合物或先导化合物的重要手段,已经在早期药物研究中得到了广泛的应用。虚拟筛选的使用可以提高药物研发的成功率,还可以指导先导化合物的合理优化,极大地提高了药物设计的合理性和研发效率,降低研发成本。基于结构的虚拟筛选(Structure-based virtual screening,SBVS)是指从X射线、NMR或同源建模技术等获取的靶标三维结构上,通过分子对接的方式研究候选化合物与靶标的结合情况,通过打分的方式来判断优劣,以预测其是否为潜在的苗头或者先导分子。
本论文以mIDH2为靶点,通过较为系统的虚拟筛选模型研究,确定了5I96_B作为分子对接的受体模型,以及HTVS对接、GlideSP对接、GlideXP对接等规范的筛选流程,开展了基于商业化合物库的虚拟筛选工作,然后经MM-GBSA计算结合自由能以及人工视检,最后从Chemdiv库(1200000个分子)中挑选出了30个苗头化合物。通过IDH2-R140Q突变体的抑制活性实验,发现了3个化合物XS-1,XS-10和XS-16具有一定活性,其IC50分别为6168.0nM、1951.5nM和350.2nM。其中,XS-16活性最优,且其三氮唑嘧啶母核骨架结构新颖,与文献报道的IDH2抑制剂骨架存在明显差异,具有进一步开发为新型mIDH2抑制剂的潜力。
综上,本文通过构建大环类mIDH2抑制剂,发现了化合物C6,具有更高的IDH2-R140Q抑制活性,良好的2-HG体外抑制活性和体内药代动力学性质;通过虚拟筛选得到了活性较优且骨架新颖的三氮唑嘧啶类先导分子XS-16。两者均为新型mIDH2抑制剂的开发提供了重要的结构基础。
本论文针对新型mIDH2抑制剂的发现和构效关系,分别开展了基于构象限制策略的大环类mIDH2抑制剂的设计、合成及活性评价和基于虚拟筛选的新型骨架的mIDH2抑制剂的发现,工作如下:
大环类mIDH2抑制剂的设计、合成及活性评价:
构象限制是合理药物设计极为有效的方法之一,在药物发现中得到了广泛的应用。大环结构可使化合物实现一定程度的构象预组织,关键功能基团在与蛋白质的活性位点结合时不会出现因为自由旋转而导致的熵损失,从而提升化合物的活性和选择性,该策略已被成功应用于丙型肝炎病毒(HCV)NS3蛋白酶、基质金属蛋白酶(MMP)、β-分泌酶等抑制剂的发现。本论文将基于构象限制的大环策略应用于mIDH2抑制剂的研究中,以AG-221为先导,设计合成了一系列不同连接链的大环骨架,共6个系列33个化合物。活性测试结果表明,绝大多数化合物均呈现出优良的IDH2-R140Q,IDH2-R172K突变体抑制活性和IDH2突变型TF-1细胞内2-HG生成的抑制活性,与阳性对照AG-221相当或更优,还发现在不同突变型IDH2上部分化合物与AG-221存在明显差异,为后续的先导分子优化提供了实验依据和切入点。代表性化合物C6表现出良好的体内药代动力学性质,口服生物利用度为19.8%。进一步的计算对接和动力学模拟结果表明,C6和IDH2-R140Q蛋白具有很强的结合能力,且结合模式与AG-221相似。总之,化合物C6具有进一步开发的潜力,后续的体内活性试验和优化正在进行中。
基于虚拟筛选的新型mIDH2抑制剂的发现:
虚拟筛选是发现新型骨架结构的苗头化合物或先导化合物的重要手段,已经在早期药物研究中得到了广泛的应用。虚拟筛选的使用可以提高药物研发的成功率,还可以指导先导化合物的合理优化,极大地提高了药物设计的合理性和研发效率,降低研发成本。基于结构的虚拟筛选(Structure-based virtual screening,SBVS)是指从X射线、NMR或同源建模技术等获取的靶标三维结构上,通过分子对接的方式研究候选化合物与靶标的结合情况,通过打分的方式来判断优劣,以预测其是否为潜在的苗头或者先导分子。
本论文以mIDH2为靶点,通过较为系统的虚拟筛选模型研究,确定了5I96_B作为分子对接的受体模型,以及HTVS对接、GlideSP对接、GlideXP对接等规范的筛选流程,开展了基于商业化合物库的虚拟筛选工作,然后经MM-GBSA计算结合自由能以及人工视检,最后从Chemdiv库(1200000个分子)中挑选出了30个苗头化合物。通过IDH2-R140Q突变体的抑制活性实验,发现了3个化合物XS-1,XS-10和XS-16具有一定活性,其IC50分别为6168.0nM、1951.5nM和350.2nM。其中,XS-16活性最优,且其三氮唑嘧啶母核骨架结构新颖,与文献报道的IDH2抑制剂骨架存在明显差异,具有进一步开发为新型mIDH2抑制剂的潜力。
综上,本文通过构建大环类mIDH2抑制剂,发现了化合物C6,具有更高的IDH2-R140Q抑制活性,良好的2-HG体外抑制活性和体内药代动力学性质;通过虚拟筛选得到了活性较优且骨架新颖的三氮唑嘧啶类先导分子XS-16。两者均为新型mIDH2抑制剂的开发提供了重要的结构基础。