【变构原创系列】变构药物：从偶然发现到基于结构的合理设计（下）
变构是调节体内蛋白质功能实现大量生物过程的基础，其中调节剂在变构位点的结合具有影响正构位点功能的效应。从药物化学的角度来看，变构效应是药物化学家解决亟需“激动”蛋白靶标的有效工具，也可用于发现高选择性的药物。变构药物在药物作用方式上与正构药物不同，很大程度上比正构药物具有更高的选择性，更少的副作用和更低的毒性。因此，药物发现中的变构作用已经成为开发“难靶”和安全有效药物极具前景的策略。由于变构相互作用的性质的复杂性，因此10年前大部分是通过高通量筛选偶然发现变构调节剂。
在过去的10年中，对变构调节的基本机制的理解，数据系统化及药物设计方法的发展，推动变构药物学发展进入了一个新时代。上一次我们介绍了变构概念的发展历史（变构药物：从偶然发现到基于结构的合理设计（上）），这一刊和大家聊聊变构药物发展的现状。
截止到2018年12月，根据变构数据ASD(http://mdl.shsmu.edu.cn)统计，当前约1,800个各种来源的变构蛋白（图1），它们主要分布在8个蛋白质家族中：激酶，GPCR，转录因子，离子通道，氧化还原酶，裂解酶，水解酶和转移酶（图1）。 在变构研究的最初阶段，只在以血红蛋白为原型的多聚体蛋白中观察到变构调节现象。由于化学和结构生物学技术的进步，目前已经在如GPCR，激酶和酶的单体蛋白质中观察到变构效应，这极大地扩展了可用的变构药物靶标集合。
图1.变构数据库（ASD）中变构蛋白的X射线或核磁共振结构总数的年增长情况。另外显示了代表性的变构蛋白结构。
图2. ASD中的变构蛋白的主要类型分布。
近年来，由于国际各大药物发机构对变构调节剂研究的不断增加，变构调节剂的数量迅速增加（图2）。 ASD现在包含80,000个变构调节剂，靶向蛋白质超过1300种。五种变构调节剂已被美国FDA批准为市售药物，包括三种GPCR（Cinacalcet®，Maraviroc®和Plerixafor®）和两种激酶（Gleevec®和Mekinist®）变构药物。 此外，许多有希望的候选药物正在进入临床试验。
图3.ASD中变构调节剂的年增长率。市售的变构药物的化学结构如图所示。
由于变构相互作用的复杂性质，使用诸如X射线晶体学和NMR的实验方法确定蛋白质中的变构位点和该变构的机制通常会耗费大量时间，且结果不总是令人满意。作为实验方法的可行替代方法，发展研究变构的药物设计方法成为变构药物发现突破的重要手段。我们总结了代表性的变构药物设计方法及其当前可用性如下：
表1： 包含变构位点的结构数据库和用于检测和预测变构位点的软件
名称 | 负责人 | 方法是否公开 | 内容、方法和应用 |
变构数据库 | |||
ASD | Zhang J | http://mdl.shsmu.edu.cn/ASD | 国际最早也是最全面的变构数据库，自2009年运行至今10年，每年更新 |
变构方法基准 | |||
ASBench | Zhang J | http://mdl.shsmu.edu.cn/asbench | 用于发展变构方法的基准数据集：'核心集'和'核心多样性集' |
变构位点识别 | |||
Allosite | Zhang J | http://mdl.shsmu.edu.cn/AST | 基于结构的数据挖掘方法识别变构位点 |
AllositePro | Zhang J | http://mdl.shsmu.edu.cn/AST | 基于结构分析和正态分析的组合方法识别变构位点 |
ALLO | Helms V | No | 从基于结构的机器学习方法出发检测变构位点 |
SCA | Gierasch LM | No | 基于进化方法检测变构位点 |
AlloPred | Sternberg MJ | http://www.sbg.bio.ic.ac.uk/allopred/home | 基于正态分析方法检测变构位点 |
PARS | Daura X | http://bioinf.uab.cat/pars | 基于正态分析方法检测变构位点 |
Two-state Gō model | Lai L | No | 基于粗粒度模拟生成的集合检测变构位点 |
ExProSE | Sternberg MJ | No | 从基于距离几何的方法生成的集合出发检测变构位点 |
AllosMod | Sali A | http://modbase.compbio.ucsf.edu/allosmod | 基于分子动力学模拟的自由能势能图，检测变构位点并研究变构机制 |
CorrSite | Lai L | http://www.pkumdl.cn/cavityplus | 基于变构和正构位点的运动相关性，进行分析并检测变构位点 |
变构功能和通信 | |||
AlloDriver | Zhang J | No | 基于变构映射的临床来源肿瘤靶标识别方法 |
MCPath | Haliloglu T | http://safir.prc.boun.edu.tr/clbet_server | 基于Monte Carlo路径模拟生成的集合预测变构通信和变构残基 |
SPACER | Berezovsky IN | http://allostery.bii.a-star.edu.sg | 基于正交分析方法预测变构通信和变构位点 |
DynOmics ENM | Yang LW | http://dyn.life.nthu.edu.tw/oENM | 基于弹性网络模型的变构通信和功能残基预测 |
AlloSigMA | Berezovsky IN | http://allosigma.bii.a-star.edu.sg/home | 评估由调节剂结合和突变诱导的变构通信的能量 |
AlloMAPS | Berezovsky IN | http://allomaps.bii.a-star.edu.sg | 评估突变的变构效应并预测潜在的变构调节外部位点 |
变构相互作用打分 | |||
Alloscore | Zhang J | http://mdl.shsmu.edu.cn/alloscore | 基于数据挖掘的变构蛋白-调节剂相互作用亲和力评价方法 |
变构调节剂扫描和设计 | |||
AlloFinder | Zhang J | http://mdl.shsmu.edu.cn/ALF | 变构调节剂自动化筛选和机制研究的方法 |
CovCys | Pei J | http://www.pkumdl.cn/cavityplus | 自动检测可用于变构共价药物设计的半胱氨酸残基 |
总的来说，随着变构药物设计方法的发展和不断突破，基于已知蛋白质靶标进行变构调节剂设计方面取得了一些重要进展。这些技术与理解变构激活或抑制的实验方法的进步相结合，将成为未来新靶标药物发现的重要利器和常规手段。
参考文献
1. Lu S, He X, Ni D, Zhang J*. Allosteric modulator discovery: from serendipity to structure-based design. J Med Chem. 2019, doi: 10.1021/acs.jmedchem.8b01749.
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