目的应用药效团模型及分子对接的综合虚拟筛选策略,对Specs及Chembridge数据库进行筛选并进行生物学活性评价,以期发现新型吲哚胺2,3-双加氧酶(IDO1)抑制剂。方法基于已报道IDO1抑制剂,利用Discovery Studio 2019软件的Pharmacophores(H...目的应用药效团模型及分子对接的综合虚拟筛选策略,对Specs及Chembridge数据库进行筛选并进行生物学活性评价,以期发现新型吲哚胺2,3-双加氧酶(IDO1)抑制剂。方法基于已报道IDO1抑制剂,利用Discovery Studio 2019软件的Pharmacophores(Hiphop)模块构建药效团模型。通过最优药效团模型初步筛选了Specs及Chembridge数据库,后采用LibDock及CDOCKER程序靶向IDO1活性位点进行层级分子对接,最终保留了40个苗头化合物,并在100μmol/L浓度下进行了细胞水平IDO1酶抑制活性初筛。选取初筛抑制率大于50%的11个化合物进行细胞水平及生化水平抑酶活性的进一步测定。采用SPR及分子对接模型进一步确证及阐明化合物与IDO1酶之间的相互作用方式。结果发现羟基嘧啶类化合物29在细胞水平及生化水平上均呈现了IDO1酶抑制活性,EC50和IC50分别为(53.93±1.22)μmol/L和(179±8.12)μmol/L。SPR研究进一步确证了化合物29与IDO1之间的直接结合(KD=65.92μmol/L)。分子对接模型研究显示羟基嘧啶基团与IDO1的卟啉环之间存在较为丰富的相互作用,是靶向识别的关键基团。结论羟基嘧啶类化合物29是一类新型IDO1抑制剂,可作为IDO1酶抑制剂的先导物,通过进一步结构改造及优化,有望获得高效、结构新颖的IDO1抑制剂及新型肿瘤免疫治疗药物。展开更多
文摘目的应用药效团模型及分子对接的综合虚拟筛选策略,对Specs及Chembridge数据库进行筛选并进行生物学活性评价,以期发现新型吲哚胺2,3-双加氧酶(IDO1)抑制剂。方法基于已报道IDO1抑制剂,利用Discovery Studio 2019软件的Pharmacophores(Hiphop)模块构建药效团模型。通过最优药效团模型初步筛选了Specs及Chembridge数据库,后采用LibDock及CDOCKER程序靶向IDO1活性位点进行层级分子对接,最终保留了40个苗头化合物,并在100μmol/L浓度下进行了细胞水平IDO1酶抑制活性初筛。选取初筛抑制率大于50%的11个化合物进行细胞水平及生化水平抑酶活性的进一步测定。采用SPR及分子对接模型进一步确证及阐明化合物与IDO1酶之间的相互作用方式。结果发现羟基嘧啶类化合物29在细胞水平及生化水平上均呈现了IDO1酶抑制活性,EC50和IC50分别为(53.93±1.22)μmol/L和(179±8.12)μmol/L。SPR研究进一步确证了化合物29与IDO1之间的直接结合(KD=65.92μmol/L)。分子对接模型研究显示羟基嘧啶基团与IDO1的卟啉环之间存在较为丰富的相互作用,是靶向识别的关键基团。结论羟基嘧啶类化合物29是一类新型IDO1抑制剂,可作为IDO1酶抑制剂的先导物,通过进一步结构改造及优化,有望获得高效、结构新颖的IDO1抑制剂及新型肿瘤免疫治疗药物。