反向对接应用于靶点确证和药物发现.docx

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1、与传统的分子对接相比，反向对接（inverseorreversedocking）用于鉴定大量受体中给定配体的靶标。反向对接可用于发现现有药物和天然化合物的新靶点、解释药物的分子机制和药物重新定位找到药物的替代适应症，以及检测药物不良反应和药物毒性。导语自2003年人类基因组计划宣布完成以来，研究人员一直在努力寻找与特定表型相关的分子靶点。已经开发了许多实验技术用于新疾病靶标的确证和先导化合物的发现。此外，蛋白质结构数量的增长和计算能力的提高使得先导化合物的高通量计算筛选成为可能。分子对接是一种在给定

2、配体中搜索蛋白质中可能的结合姿势并计算结合亲和力的计算方法。因此，越来越需要开发一种计算工具发现新的靶标。通过发现不期望与先导化合物或现有药物结合的靶点，可以尝试消除不良副作用；或通过药物重新定位扩大药物的适应症。受此驱动，反向对接方式越来越受到关注。反向对接中，人们试图找到可以结合特定配体的蛋白质靶标。必要的过程类似于正向对接方法；准备数据集、寻找配体姿势以及对复杂结构进行评分和排序。然而，高计算成本和蛋白间评分偏倚在内的几个问题使得反向对接过程相当复杂。靶标结构数据库反向对接的先决条件是具有潜在

3、配体结合区域信息的靶标结构集合。正确构建靶标结构数据库是提高反向对接方法准确性和适用性的关键步骤。已经开发了许多用于反向对接的靶标数据库；此外，为每种蛋白质定义适当的结合位点，对于计算效率和对接结果的准确性也是重要的。受体的结合位点或结合口袋是受体的特定区域，其与配体结合形成相互作用。预定义的结合口袋有助于反向对接，因为它减少了在配体和受体之间搜索适当对接区域的时间。许多以前的研究中，结合口袋通常由具有至少一个与配体的重原子的距离范围内的一个重原子的那些残基限定。主要有两种获得结合口袋的方法；一个是

4、从蛋白质数据库（PDB）复杂结构中检索结合口袋，另一个是使用结合口袋搜索程序。定义结合位点的自动过程是理想的，因为在反向对接过程中需要检查大量的靶标。反向对接工具反向对接过程中使用的分子对接程序与常规的对接方法相似。已经开发了许多流行的对接程序，例如GOLD，DOCK，AutoDock或Glide；在他们的基础上进行了一些修改，使整个过程在计算上更加高效和准确。与常规对接方法相比，反向对接过程在计算上要求很高，因为它必须处理大量的蛋白质靶标。对接分数的噪声在靶标确证中产生假阳性。特别地，与正向对接相

5、比，对接分数的靶标依赖性在反向对接中更为关键。反向对接确定潜在靶标的一般流程研究案例许多研究已经将反向对接作为主要方法或作为分析与小分子相关的广谱靶标的次要选择。通过反向对接可以确定新的疾病靶点、解释物质的分子机制，通过药物重新定位找到已知药物的替代适应症，并检测药物不良反应和药物毒性。研究人员选择了特定的反向对接工具和服务器来满足其特定的条件和目的。案例一：反向对接确定绿茶有效组分的潜在抗肿瘤靶标绿茶的主要成分如表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）、表没食子儿茶素（EGC）、表儿茶素没食子酸酯（E

6、CG）和表儿茶素（EC））具有广泛的抗肿瘤活性。其靶点的发现在揭示抗肿瘤机制中起重要作用。因此，为了确定茶多酚的潜在靶标蛋白质，研究人员采用了反向对接虚拟筛选药物靶点的方法。l准备茶多酚小分子的三维晶体结构；lPDTD蛋白数据库筛选出几种具有抗肿瘤作用的临床重要蛋白质作为潜在受体，并做处理；l基于AutoDock进行反向对接筛选；l结果分析筛选，如进一步对接研究结合模式和分子动力学研究作用机制。基于反向对接结果，研究人员找到了茶多酚的几个潜在靶标，并在此基础上就行分子对接研究结合口袋和结合模式研究，

7、发现了静电相互作用和氢键在茶多酚与靶标结合过程中的重要作用。案例二：反向对接确定人参皂苷的潜在靶标人参皂苷是人参的主要成分，在传统的药物中，人参被认为具有许多疾病的治疗价值。为了验证经验观察到的人参的效果，研究人员利用反向对接方法筛选与特定疾病相关的靶蛋白，大致流程如下：l药物靶标数据库的构建；l毒性和副作用相关蛋白质靶标的选择；l人参皂苷配体小分子和靶标结构的准备；l使用反向对接工具进行反向对接筛选；基于对接打分和结合模式分析，研究人员发现人参皂苷的四种潜在靶蛋白，并发现了四个可能与副作用和毒性相

8、关联的蛋白。总结反向对接为进行下一步研究提供了潜在的靶标蛋白列表。药物靶标确定是药物发现的第一步，作为补充实验方法的策略之一，反向对接已经成为确定给定化合物潜在靶标的有效工具之一，不仅用于靶标确证，而且还能预测毒性和不良副作用，也可用于发现药物或天然化合物的未知新颖靶标。由于反向对接是基于对接的药物靶标识别方法，为了明确的靶标确证，应考虑构建潜在靶标数据集、检测结合位点或空腔、提高搜索算法和评分函数的准确性。与其他基于结构的靶标发现方法（如药效团、结合位点相似性和基于