卤键打分函数及其在药物设计中的应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81273435
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H3407.药物设计与药物信息
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

There are roughly one third of the marked drugs containing halogen atom substituent. Therefore, halogenation is of essential importance to drug discovery and development. However, no proper Computer-Aided-Drug-Design (CADD) method and reliable program available to date for modeling and predicting the effect of halogenation on compound bioactivity, restricting the application of CADD on the virtual screening, drug design and optimization of halogenated drugs. The interaction between halogen atoms and drug target are very complicated: not only do the halogen atoms form halogen bond with heavy atoms of target protein, but they also form hydrogen bond or electrostatic interaction separately or simultaneously. This project is designed to explore the complex interaction between halogen atoms and target protein, to develop scoring function of halogen bond, and to improve the polarizable force field of halogen atoms. The final goal of this project is to provide reliable theoretical tool and program for high throughput virtual screening and molecular modeling for discovering and designing halogenated drugs by accurately taking into account of halogen bonding.
据统计,约有三分之一的药物是卤代衍生物。因此,在分子结构中引入卤素原子对创新药物研究具有重要意义。但到目前为止,还没有准确可靠的药物设计方法及软件可用来模拟预测卤代作用对化合物活性的影响,制约了药物设计方法在含卤药物的虚拟筛选、设计及优化过程中的应用研究。药物分子中的卤素与受体蛋白间作用复杂:卤素不仅可以和靶标蛋白形成性质特殊的卤键,而且可以同时形成氢键或静电作用。本申请项目将系统地研究卤素与靶标蛋白间的复杂作用机制,发展包含卤键作用的打分函数,完善卤素的可极化力场,实现包含卤键作用的高通量虚拟筛选和分子模拟,为含卤素药物的研究开发提供理论工具和新型药物先导化合物。

结项摘要

卤键作用广泛存在于含有卤素原子的药物分子与靶标蛋白之间,而在活性化合物分子结构中引入卤素原子后往往会彻底改变原化合物的体内外活性及成药性。因此,卤键应该是创新药物研究中值得重点关注的一种非键作用。但到本项目实施前,还没有分子对接虚拟筛选方法能够正确地模拟卤键作用,制约了卤键在含卤药物的虚拟筛选及活性化合物结构优化过程中的实际应用。本项目综合应用数据库统计、量子化学计算及分子动力学模拟方法,深入研究了含卤药物与靶标蛋白作用的复杂性和多样性,发现了阴离子型卤键及阴离子-阴离子型卤键作用,其强度在蛋白质环境中可以与经典卤键作用相当或更强,进一步丰富卤键作用的科学内涵,扩大了药物设计中卤键作用的概念范围;探索了卤键作用对化合物成药性(ADME/T)的影响,发现含卤化合物可通过与成药性相关蛋白形成卤键作用而影响含卤化合物自身在体内的各种性质,首次提出卤键作用可用于化合物成药性优化的建议,引起读者的高度关注;发现了侧链卤键在晶体结构解析的过程中可能被低估,需要在今后的药物-靶标蛋白复合物晶体结构解析中加以克服;发展了基于QM/MM可极化电荷的分子动力学模拟方法,可提高配体结合自由能预测值与实验活性之间的相关性;发展了基于知识和基于量子化学计算参数的卤键打分函数,开发了可描述卤键作用的药物虚拟筛选软件,并通过合作成功地开发出了超高通量药物分子虚拟筛选平台,可用于老药重定位及快速药物研发;应用包括本项目开发的程序在内的分子模拟与分子对接软件,开展药物重定位研究及虚拟筛选和药物设计研究,并与药物化学及药理学家开展合作,获得了体内有抗糖尿病、肿瘤及视网膜病变的活性化合物12个,提交专利申请4份,提交软件著作权申请1份,发表SCI论文11篇,培养博士研究生7名,博士后2名。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A knowledge-based halogen bonding scoring function for predicting protein-ligand interactions
用于预测蛋白质-配体相互作用的基于知识的卤素键评分函数
  • DOI:
    10.1007/s00894-013-2005-7
  • 发表时间:
    2013-11-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF MOLECULAR MODELING
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Liu, Yingtao;Xu, Zhijian;Zhu, Weiliang
  • 通讯作者:
    Zhu, Weiliang
Discovery of Novel Acetohydroxyacid Synthase Inhibitors as Active Agents against Mycobacterium tuberculosis by Virtual Screening and Bioassay
通过虚拟筛选和生物测定发现新型乙酰羟酸合酶抑制剂作为抗结核分枝杆菌的活性剂
  • DOI:
    10.1021/ci3004545
  • 发表时间:
    2013-02-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Wang, Di;Zhu, Xuelian;Wang, Jian-Guo
  • 通讯作者:
    Wang, Jian-Guo
Molecular docking for drug discovery and development: a widely used approach but far from perfect
用于药物发现和开发的分子对接:一种广泛使用的方法,但远非完美
  • DOI:
    10.4155/fmc-2016-0143
  • 发表时间:
    2016-09-01
  • 期刊:
    FUTURE MEDICINAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Wang, Guimin;Zhu, Weiliang
  • 通讯作者:
    Zhu, Weiliang
Facile Synthesis of Substituted 4-Alkoxy-2-oxazolines and Exploration of the Reaction Mechanism
取代4-烷氧基-2-恶唑啉的简便合成及反应机理探索
  • DOI:
    10.1055/s-0035-1561386
  • 发表时间:
    2016-02
  • 期刊:
    Synthesis-Stuttgart
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Hall, Adrian;Shen, Jingshan;Shi, Jiye;Zhu, Weiliang
  • 通讯作者:
    Zhu, Weiliang
A quantum mechanics-based halogen bonding scoring function for protein-ligand interactions
基于量子力学的蛋白质-配体相互作用的卤素键评分函数
  • DOI:
    10.1007/s00894-015-2681-6
  • 发表时间:
    2015-05
  • 期刊:
    Journal of Molecular Modeling
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Xu, Zhijian;Shi, Jiye;Chen, Kaixian;Zhu, Weiliang
  • 通讯作者:
    Zhu, Weiliang

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
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AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
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          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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