关键词：三维定量构效关系，分子动力学，基于结构的药物设计，分子对接
计算机模拟已经成为继实验、理论之后的第三种研究手段，在科学的各个领域都得到了广泛的应用，并且发展迅速。药物设计与分子模拟也是如此，其总体趋势是计算精度越来越高，与实验结合日趋紧密。近年来，国内药物设计与分子模拟研究工作取得了长足的进展，其中，定量构效关系在药物研究中的应用广泛，已成为药物结构改造的一个有力工具；分子模拟研究发展较快，计算的方法多样化，模拟的时间、空间尺度也越来越接近真实体系，取得了一些水平较高的成果。
一、定量构效关系
定量构效关系是最早发展起来的一种分子设计方法，一旦确定已知的化合物的生物活性与其结构之间的定量关系，研究者就可以依据这一关系对化合物结构进行改造，以获得更高的活性。3D-QSAR（尤其是比较分子力场分析方法）由于其预测能力强，模型形象、直观，已成为最常用的药物设计方法之一。
噻唑烷二酮和芳酮酸类等PPAR激动剂，能够增强胰岛素与其受体结合的信号传导，促进脂肪代谢。利用比较分子力场分析方法对这两类化合物进行了三维定量构效关系研究，揭示了芳酮酸类化合物比噻唑烷二酮类化合物活性更高的原因，并推测PPAR与这一类化合物结合时，活性位点的形状可能和与罗咯列酮结合时不一样[1]。
双叔丁基苯基杂环化合物是COX-2的抑制剂，具有抗炎作用。对三类含双叔丁基苯基杂环化合物进行三维定量构效关系研究，在三种可能的叠合模型中，选择了交叉验证结果最好的一种。研究结果表明：静电作用对化合物的活性贡献稍大于范德华作用；增加杂环的正电荷，可以提高化合物的活性[2]。
采用比较分子力场分析方法对1－咪唑基苯并二氮杂卓（草头卓）类法尼基蛋白转移酶抑制剂进行研究，发现在苯并二氮杂卓（草头卓）中的苯环上增加取代基的体积会使化合物活性降低，在咪唑环上增大取代基的体积能够提高化合物的活性[3]。
吡里酮类化合物是一类很有药用前途的抗炎镇痛剂，利用计算机辅助药物设计专家系统（Apex-3D）研究了5,6－二芳基取代吡里酮类化合物的抗炎活性与其分子结构之间的定量关系。研究表明：化合物的活性与吡里酮环的1位取代基的电荷密度正相关，而与分子的疏水性负相关[4]。
采用比较分子力场分析方法分析了一组－羟基丁烯羟酸内酯类内皮激素拮抗剂的结构活性关系。在计算中，除考察静电场和立体场之外，还引入了氢键场。结果表明，引入氢键场可以明显地改善计算结果。另外，还分别考察了格点距离以及探针原子类型对计算结果的影响[5]。
采用一系列几何结构参数以及由ClogP软件计算得到的logP值作为结构参数，对21个钾离子通道开放剂进行了定量构效关系研究。研究结果表明，氢键受体原子与疏水部分中心距离HA-Hy，以及芳环中心垂线和芳环中心与疏水部分中心连线的夹角对动脉舒张活性影响较显著[6]。
利用CATALYST软件得到了酪氨酸激酶抑制剂的三维药效基团模型，所研究的两类化合物具有完全不同的骨架，但其药效基团相似，说明两者的结合模式相似。这两类化合物的药效基团包括一个氢键受体，一个氢键给体，一个脂肪类疏水团和一个芳香类疏水团。在此基础上，进行了三维构效关系研究[7]。
以黄酮为模板，对一系列黄酮类化合物进行了定量构效关系研究及从头算研究。根据CoMFA, CoMSIA和HQSAR分析以及静电势计算结果，提出了合理的药效基团模型，并提出了一种黄酮类化合物与GABAA受体结合的模型[8]。
二、基于结构的药物设计
基于结构的药物设计是寻找新结构的药物先导化合物的方法之一，国内运用基于结构的药物设计方法发现活性化合物的例子也越来越多，不过，因为知识产权等方面的原因，这方面的论文发表较少，因此本文仅能介绍方法的发展。
在对已知抑制剂与磷脂酶A2的复合物晶体结构的分析的基础上，设计了新的抑制剂，并利用SCORE程序对其生物活性进行了预测。随后进行了化学合成及药理测试，结果表明设计的两种化合物都有一定的活性，并且实验值与SCORE的预测值具有对应关系[9]。
利用同源模建方法、序列进化踪迹分析，研究了蛋白质前提加工酶furin/kexin与水蛭抑制剂（eglin C）突变体的相互作用模式，阐明了furin/kexin各个亚类的底物/抑制剂的共性和差异性。在此基础上，利用界面再设计策略进行了furin/kexin抑制剂的理性再设计[10]。
对DycoBlock(Dynamically Assembling Molecular Building Block)方法进行了改进，主要包括利用结合能和溶剂可及性表面积(SASA)对DycoBlock产生的分子进行筛选，并发展了一个基于分子相似性的分类方法。利用COX-2及其选择性抑制剂SC-558对其方法进行了测试，重现晶体结构的比率由以前的16.7%上升到58.8%[11]。在DycoBlock的基础上发展了F-DycoBlock，在进行多拷贝随机分子动力学的过程中，一方面考虑小分子配体柔性，同时考虑小分子配体的平均场对大分子的影响，因而还可以考虑蛋白质的柔性。利用COX-2以及HIV-1蛋白水解酶两个体系对其进行了测试[12]。
三、分子模拟
分子模拟通过对生物大分子的结构和动力学行为的模拟，为阐明其结构、生物功能提供了丰富的信息。一般来说，这些信息用实验方法获取是比较困难的，因此，分子模拟已成为研究生物大分子结构和功能的一种重要手段。
Threading方法对于根据同源性比较低的模板蛋白预测目标蛋白三维结构已经取得一定的成功，但仍难以处理那些模板蛋白以及目标蛋白三维结构相似，而二级结构在序列中的顺序不一致的情况。研究发现预先对目标序列中的交错的二级结构片段作适当的调整，可以显著地提高Threading方法的预测能力[13]。
利用蒙特卡罗方法对蛇毒神经毒素的八种不同Loop III序列在自由态以及与短链神经毒素埃拉布毒素b（Erabutoxin b）结合状态的构象性质进行研究，发现远程作用确实对蛋白质表面的Loop区的构象及稳定性有影响，而近程作用只是提供候选的构象，还须经过远程作用的过滤[14]。
BLIP是目前效果最好的TEM-1-内酰氨酶的蛋白类抑制剂，它的结构域1中的一个转角结构B1可以与TEM-1-内酰氨酶的活性部位结合，从而抑制其活性。利用圆二色谱、傅立叶红外光谱和核磁共振谱研究了B1在磷酸盐缓冲溶液中的构象，结果表明，B1在溶液中形成了转角结构 [15]。
采用分子动力学方法对猪胰岛素二聚体进行模拟，并利用连续介质模型有限差分方法计算二聚体的静电势，利用溶剂可及性表面分析二聚体的疏水性，还考察了不同的PH值对二聚体的静电作用和疏水作用的影响。分析表明，在弱酸弱碱条件下，二聚体的静电作用和疏水作用比较有利；在PH值为6.2时，二聚体的疏水作用最佳[16]。
利用分子动力学方法对喜树碱进行构象搜寻，并利用AM1，PM3以及ab initio方法对与晶体结构比较接近的构象进行优化。ab initio方法优化得到的结构与晶体结构更接近，喜树碱E环内酯部分形成了分子内氢键，使其内酯键反应活性提高，使其易受水的影响开环而失去活性。研究还表明，喜树碱在与TopoI-DNA复合物作用时，要破坏分子内氢键，能量补偿较大[17, 18]。
采用快速退火进化算法对氨基酸与-环糊精的结合进行了模拟。对14种包合物的结合常数与作用能的线性回归分析表明，两者之间存在非常好的相关性。通过对作用能进行分析，发现范德华作用起主要作用。对不同手性的氨基酸与-环糊精的作用能进行了比较，解释了-环糊精的手性选择性[19]。
利用自由能微扰方法计算了两种hydroxamate类的抑制剂和MMP-3的相对结合自由能。自由能计算采用了慢增长和固定窗口增长两种方法，并且都采用了双向采样策略。计算得到的结合自由能与实验值吻合得很好，同时从动力学模拟的轨迹分析了抑制剂与MMP-3之间的重要相互作用[20]。
通过同源模建方法得到了枯草杆菌（Bacillus subtilis）色氨酸tRNA合成酶的三维结构，分析结果表明合成酶的二级结构含有16个螺旋和5个折叠，唯一的色氨酸Trp92位于两个亚基的界面上。另外，还对配基结合位点、活性位点以及与tRNATrp可能的结合方式进行了预测[21]。
蛋白质的折叠是一个自由能驱动的过程，天然的蛋白质构象处于一个热力学的低能量态。基于蛋白质结构域是折叠单位的设想，蛋白质结构域作为一个独立的折叠单元，应该不仅在结构上相对致密，而且在能量上也应该相对稳定。因此，用折叠自由能来划分结构域更为合理。利用去折叠自由能的方法对50种不同的双结构域蛋白质进行了结构域分析，大多数划分结果与文献一致；少数结果虽然与文献不一致，但去折叠自由能方法的划分结果可能更合理[22]。
采用布朗动力学对蝎毒Lq2与钾离子通道的结合进行模拟，蝎毒的三维结构取自NMR实验测定的22个结构，结果表明只有4个结构能够以高概率和较好的静电作用与钾离子通道结合。对上述4种结构进行三联体接触分析，构建了复合物的三维结构模型，并确定了Lq2与钾离子通道之间的主要相互作用[23]。
采用同源模建和分子动力学方法，模建了memapsin 2蛋白水解酶的三维结构。memapsin 2蛋白水解酶的活性部位为一个富含-折叠的结构域所支撑，活性部位通过一段螺旋与该结构域连接。-发夹结构中的Tyr132是天冬氨酸蛋白水解酶的共同特征。分析表明，虽然M2蛋白水解酶的结构比较独特，但仍属于天冬氨酸蛋白水解酶超家族[24]。
四、数据库与虚拟筛选
如果已经掌握了足够的有关靶标以及与靶标结合的化合物的信息，针对大的化合物数据库的虚拟筛选非常具有吸引力，并可作为一种与高通量筛选互为补充的寻找先导化合物的方法。最近，在超级计算机上对Kuntz发展的DOCK程序进行了并行化，大大加快了数据库筛选的速度。采用这种方法，从商用的化合物数据库以及中国天然产物数据库中找到了一系列对钾离子通道，-分泌酶以及PPAR等靶标具有生物活性的化合物。但由于要申请专利，结果还没有发表
一个包含范德华作用、金属配位作用、氢键作用、去溶剂化作用以及小分子构象变化等项的打分函数SCORE，被用于评价DOCK4找到的小分子与蛋白质的结合构象。用两者结合得到的程序SCOREDOCK对200个蛋白－配体复合物进行测试，发现SCORE能够明显地提高DOCK计算精度[25]。
通过Fortran PowerStation和Visual C++混合编程，将在DOS下运行的、用于研究分子结构和生物活性关系的计算机辅助筛选生物活性化合物软件（Computer-Aided Screening bioActive Compounds, CASAC）移植到Windows系统[26]。
基于XML（eXtensible Markup Language）,构建了海洋天然产物数据库，目前数据库中包含了大约11000种海洋天然化合物的分子结构及其生物来源、生物活性、药效、物理化学参数和参考文献等信息。与XML的集成有利于该数据库的管理、查询、Web发布、数据交换以及未来的扩展，目前已具备Web检索的功能[27, 28]。
提出了一种将遗传算法与随机搜寻相结合的分子对接算法，并采取分步考虑形状互补和能量最优的策略。对随机选取的8个复合物结构测试结果表明：计算所得构象及取向与晶体结构接近，大部分情况下，最小的均方根偏差小于1.0[29]。
5,6-二芳基取代吡里酮类化合物是一类新型的抗炎镇痛剂，利用分子对接方法研究了这一类化合物的作用机理。从分子对接结果来看，ZZ-122与COX-2结合的比较好，静电作用和范德华作用都是负值，范德华作用是主要作用；而与COX-1结合构象严重扭曲，两者之间存在强烈的范德华斥力。这一结果表明，该类化合物可能是比较好的COX-2选择性抑制剂[30]。
这里，mol2topdbqs是为受体转化为pdbqs文件。一般来说，mol2是比较通用的文件格式。不过，由于autodock需要考虑受体的溶剂化效应，所以在autodock中用于对接的小分子需要pdbq与pdbqs格式。在autodock中有个程序为mol2topdbqs，可以直接转化mol2文件为pdbqs文件。在不同运行平台，由于awk的版本不同，运行略有不同。
比如，在sgi irix中，直接使用mol2topdbqs命令就可以。这个其实是由两个命令构成的：
％mol2topdbq macro.mol2 >macro.pdbq
%addsol macro.pdbq macro.pdbqs
但是在linux中，这个命令提示出错。不过，这个命令分解为两个命令就可以：
$mol2fftopdbq macro.mol2 >macro.pdbq
$addsol macro.pdbq macro.pdbqs
对于小分子配体文件，要用deftors命令。
用法
$deftors lig.mol2
会提示定义环，选1－>c－>c就可以了。
这是针对单个配体文件来说的，如果对于数据库中的多个小分子，就需要编写循环脚本批量 *** 作了。
nci-3d中有已经准备好的pdbq格式的小分子，可以直接用于autodock的对接。我想你可以参考他们的批量转化方法。
在autodock运行中，最占时间的是格点（grid）参数的计算。而每个小分子与受体作用的格点参数都是不同的。在JMC的两篇文章中(J Med Chem. 2005, 48: 2308-2318；J Med Chem. 2006, 49: 2417-2430)，同一个课题组发表了两篇文章，主要是以P450酶为靶点，对autodock的源代码进行修改，使不同原子类型的格点参数计算一次完成，然后，不同的小分子可以随时调用计算好的格点参数用于对接。这样就解决了虚拟筛选中每个分子重复计算格点参数的速度问题。
在最近的一篇文章中（proteins,200665:549-554)，一个韩国课题组发表文章，利用autodock进行虚拟筛选，文章没有对格点计算方法进行详述，不过据我推想，他们应该也采用了jmc两篇文章的方法。
jmc文章作者修改后的autodock源代码可以通过发邮件联系得到。同时，他们还通过修改源代码，实现了将水分子中氧上的氢键接受作用考虑在分子对接中（在原代码中，只能考虑水分子的氢键供体作用）。
上海药物所曾经在论坛中发过一段脚本，通过循环来利用autodock进行虚拟筛选。这个极有参考意义。不过脚本中需要对数据库中的每个小分子都计算格点能，这可能会使虚拟筛选时间大大延长。
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