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CDK9属于丝氨酸类激酶，主要在转录延伸的调控中发挥作用，而不影响细胞周期过程。CDK9 抑制剂可通过降解、抑制 CDK9 来阻断正性转录延长因子 P-TEFb (positive transcription elongation factor b) 对 RNA Poly-II C末端区域的磷酸化，抑制转录，迅速降低细胞内 mRNA 水平，从而引起肿瘤细胞凋亡。非选择性 CDK9 抑制剂在发挥抗肿瘤作用的同时，也会抑制其他亚型的 CDKs 和激酶，从而带来显著地药物毒性和不良反应。因此，选择性 CDK9 抑制剂成为抗肿瘤药物开发的热点。 实验过程研究选择已知抑制剂2-(3-(1,4-二氮杂环庚烷-1-基)苯基氨基)-4-(4-甲基-2-(甲氨基)噻唑-5-基)嘧啶-5-腈（PDB_ID：4BCG）作为提问结构筛选ZINC数据库。首先基于已知抑制剂的形状相似性和静电相似性进行筛选，然后进行标准模式和高精度模式的对接筛选。接着对对接复合物进行活性口袋的SiteMap分析，最后再对命中化合物进行ADME预测。筛选过程中命中的化合物，最后再进行合成和活性测定。实验结果研究使用形状相似性筛选和静电相似性筛选相结合的方法筛选ZINC数据库中1319万个化合物，筛选条件为 Tanimotoshape值大于0.624，Tanimotoelectrostatic值大于0.244，符合筛选条件的化合物有15万个。其中化合物ZINC91953032和已知抑制剂的结构差异较大，但是有较好的形状和静电相似性（图2）。图2 （A）命中化合物ZINC91953032（绿色）和提问结构的叠合图；（B）化合物ZINC91953032的三维形状；（C）化合物ZINC91953032的静电分布图。然后对命中的15万个化合物进行对接筛选，研究它们与CDK9活性口袋氨基酸的结合模式。化合物ZINC91953032的对接打分最高为-8.378，其与活性口袋周围氨基酸的相互作用关系如图3所示。大部分命中的化合物都与活性空腔匹配，非保守疏水区是设计新型CDK9抑制剂的区域。图3 （A）抑制剂分子与CDK9活性口袋关键氨基酸的2D相互作用模式；(B) 化合物ZINC91953032与CDK9活性口袋关键氨基酸的2D相互作用模式。使用SiteMap方法对小分子结合位点的疏水区、亲水区、site score值、氢键供体、氢键受体进行评价，帮助我们筛选到成药性大的化合物。命中化合物ZINC91953032的结合位点和已知抑制剂的结合位点的结果相似，因此表明ZINC91953032可作为CDK9抑制剂候选药物进行后期研究。ADME（成药性预测）在药物设计和发现中非常重要。在临床研究中，60%的候选药物会因为较差的ADME性质而导致无法成药。因此研究对命中的化合物进行了ADME预测，化合物ZINC91953032不会通过血脑屏障对中枢神经系统产生毒性，并且还有较好的口服生物利用度，是成药性最好的潜在抗肿瘤药物。结论药物设计和发现面临着重大的挑战，命中化合物对靶标蛋白的毒副作用会导致新药研发以失败告终。在本研究中，我们选择靶标蛋白CDK9，使用计算机辅助虚拟筛选的方法发现潜在抑制剂。研究使用形状相似性筛选和静电相似性筛选，以及分子对接、活性位点分析、ADME预测的方法从ZINC数据库中发现潜在的先导化合物ZINC91953032。计算结果表明化合物ZINC91953032可以作为抗肿瘤抑制剂进行后期临床研究。参考文献M.S. Mohd Usman, Tabassum Khair Bharbhuiya, et al. Combined protein and ligand based physicochemical aspects of molecular recognition for the discovery of CDK9 inhibitor [J].Gene Reports, 2018,13: 212-219.
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