[发明专利]一种快速筛选PPARα/δ双重激动剂的方法

摘要

本发明涉及药物筛选技术领域，公开了一种快速筛选PPARα/δ双重激动剂的方法，包括靶点蛋白晶体的获取及处理，虚拟筛选模型预测能力的校准及筛选模型的建立，用筛选模型对SPECS数据库进行对接，筛选出对PPARα以及PPARδ的对接效果均很好的分子，利用在线开源软件计算筛选得到的分子的ADMET性质，根据类药五原则进行筛选，以过滤掉不满足性质的分子。本发明首次建立了PPARα/δ的虚拟筛选方法，降低了进行活性测试的化合物的数量，节约了成本，提高了筛选效率，可用于进一步开发新型NASH药物；本虚拟筛选方法可在短时间内获得活性化合物的线索，将研究目标从几百万个化合物集中到几十个化合物。

主权项

1.一种快速筛选PPARα/δ双重激动剂的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：靶点蛋白晶体的获取及处理选择12个PPARα靶点蛋白和14个PPARδ靶点蛋白作为研究对象，并通过PDB数据库获得靶点蛋白的共晶结构，对获得的靶点蛋白修补缺失的氨基酸残基和肽链末端，并去除水分子，为整个靶点蛋白分子添加极性氢；S2：虚拟筛选模型预测能力的校准及筛选模型的建立以选取的12个PPARα靶点蛋白和14个PPARδ靶点蛋白与对应的共晶配体为校准对接对象，以sc‑PDB提供的结合位点的中心坐标为初始对接参数，采用PyRx软件将12个PPARα靶点蛋白和14个PPARδ靶点蛋白与对应的共晶配体进行重对接，并利用Pymol软件观察其结合模式，计算其均方根偏差值，当均方根偏差值小于或等于2.0埃时，则表明受体与配体的重对接能较好的重现实验过程中的结合模式；12个PPARα靶点蛋白和14个PPARδ靶点蛋白的活性分子均从Binding DB数据库获取，通过DUDE数据库获取Decoy诱导分子，以活性分子40个，诱导分子2000个进行对接，以特异度为横轴，灵敏度为纵轴绘制ROC曲线，计算ROC曲线下的面积ROC AUC值，当ROC AUC值为0.7‑0.9时，表示虚拟筛选方法具有一定的筛选效果；另外，观察ROC曲线的左下角部分，该部分的ROC曲线越靠近纵轴，说明对应的虚拟筛选方法能更有效的区分活性分子与诱导分子，表明虚拟筛选方法能准确的从海量的数据库中挑选出活性化合物，表明对接方法及相关参数适用于本体系；采用富集因子评估分子对接性能，考察对接计算所使用的参数能否从包含活性分子和诱导分子的数据库中将活性分子通过打分值的形式筛选出来，以验证本发明的对接方法是否有效，富集因子的计算公式为：其中，EF为富集因子，N^sampled为打分结果前n％的分子个数，Hits^sampled为活性分子的个数；N^total为用于对接计算的数据集的分子个数，Hits^total为活性分子的个数，对于同一数据集，式中Hits^total/N^total的值是固定的，当EF>1时，表明筛选方法具有显著地活性化合物的富集能力；S3：用通过步骤S2中的验证方法的筛选模型对SPECS数据库进行对接，从数据库中筛选出活性分子，以PPARα/δ的原配体的能量打分值为阈值，选择低于PPARα/δ的原配体的能量打分值的分子，对比筛选出对PPARα以及PPARδ的对接效果均很好的分子；S4：利用在线开源软件计算通过步骤S2中的筛选模型筛选得到的分子的ADMET性质，根据类药五原则进行筛选，以过滤掉不满足性质的分子。