摘要

目标：我们的目标是开发具有Plasmodium falciparum parasite耐药株的plasmepsin 2抑制活性的喹啉亚胺作为有效的抗疟分子。

材料与方法:利用合理药物设计原理，通过分子操纵方法设计了一系列新型喹啉亚胺类化合物，并利用多种方法对新设计的喹啉亚胺类化合物进行了抗疟效果和药物相似性的虚拟筛选生物信息学药物设计工具。以特异性半胱氨酸蛋白酶plasmepsin 2酶为靶点，对恶性疟原虫进行分子对接。此外，使用药物相似性和ADMET预测研究进行生物信息学工具。

结果：我们的研究报告了新型喹啉亚胺作为具有疟原酶2抑制活性的药物样分子在恶性疟原虫疟疾中的抗疟潜力。

结论:据报道，含2-羟基和4-硝基取代基的喹啉亚胺是该系列中最有效的抗疟分子。

关键词

疟原虫疟原虫;耐药性;Plasmepsin 2;喹啉酰亚胺;对接;毒品相似;抗疟药药

介绍

疟疾是全世界日益严重的传染病负担。据世界卫生组织统计，全球约有2 -3亿人受疟疾折磨，每年约有43万人死于疟疾。恶性疟原虫导致可怕的疟疾感染，如儿童和成人的脑型疟疾。恶性疟原虫是导致人类大多数疟疾相关死亡病例的主要原因[2,3]。在过去几年里，恶性疟原虫耐药菌株的传播和出现一直在以惊人的速度增长，特别是在世界疟疾流行地区。这限制了现有抗疟药物和/或抗疟药物治疗的临床效用。如今，耐药寄生虫的发病率不断上升，已成为世界范围内预防疟疾公共卫生的一个严重问题[4-6]。上述具有挑战性的问题刺激了药物化学家和科学家寻找新的抗疟先导分子/药物候选，作为治疗可怕的耐药疟疾的替代治疗方案。在这项研究中，一些新的喹啉亚胺被设计，建模和筛选，以抗疟疾的有效性和药物相似评估使用各种硅工具的药物设计。设计的喹啉亚胺分子对接实际上是针对特定的半胱氨酸蛋白酶plasmepsin 2酶对恶性疟原虫进行的。 In addition, druglikeness screening and ADMET prediction studies were also carried out using in silico tools. Our objective was to develop quinoline imines as potent antimalarial molecules with plasmepsin 2 inhibitory activity effective against resistant strains of P. falciparum parasite.

实验的

设计策略

为了继续我们之前的研究项目[4]，旨在开发新的和有效的抗疟分子，通过分子操纵方法设计了一系列新的喹啉亚胺。在喹啉亚胺支架的基本框架上设计了15个分子，QI-1到QI-15(图1)，具有不同的结构取代(o/m/p-取代芳基部分)，考虑到喹啉亚胺组分的药效学潜力和其他对生物活性重要的结构特征和性质参数。

图1：设计喹啉亚胺

对接研究

在戴尔精密工作站T3400运行Intel Core 2 Duo处理器的建模研究，4 GB RAM和250 GB硬盘，带NVIDIA Quodro FX 4500显卡。使用ChemDraw Ultra 10.0（Cambridge Soft Co.，USA，2010）和Marvin Sketch（Chemazon LLC，Cambridge，USA，2015）软件，速写了二维（2D）化合物结构。在Biovia Discovery Studio（DS）VS 4.5（2015）软件上进行蛋白质苜蓿对接。使用疟原虫2酶的疟原虫2酶进行设计的分子（QI-1至QI-15）进行对接。从RCSB蛋白质数据库检索Plasmepsin 2 / EH-58（PDB ID：1LF3）的X射线晶体结构（http：// www.rcsb.org/pdb/）。以约2.9埃[4]的分辨率获得Plasmepsin 2的蛋白质分子。Plasmepsin 2的蛋白质分子能量最小化并定义为受体分子。基于受体分子中的配体（EH-58）结合位置选择结合腔（结合位点球）。采用蛋白质分子的结合腔，由此通过指定键氨基酸残基（PHE 16，Leu 33，Val 78，Ser 79，Ser 215，Gly 216和ASP 303）产生受体栅格，从而产生受体栅格[1,7]。对于受体栅格盒，绑定站点球体分别设定为-52.25，Z尺寸的半径为-52.25，-4.46，-19.25。 Flexible docking was performed using the ‘Dock Ligands’ module of LibDock genetic algorithm program. During docking, the complex of plasmepsin 2/ EH-58 was imported and the co-crystal ligand, E-58 molecule was removed from the binding pocket, and experimental ligands were placed in the predicted binding site. Parameters used for docking and consequent scoring function were kept the default. LibDock scores for all docked ligands were calculated. Different dock poses were studied to identify the best binding mode/ binding orientation of the receptor-ligand complex in terms of the scoring function. All docked poses were scored, ranked and the best pose (having the highest dock score) for each ligand molecule was selected. To study receptor-ligand interaction, binding modes of the best pose was also analyzed for each molecule with the help of 3D receptor-ligand complex. Different nonbonding interactions (hydrogen bonding and hydrophobic) were also analyzed with the help of 2D diagram of receptor-ligand complexes.

Drug-likeness研究

所有设计的分子（QI-1至QI-15）的分子性质和药物相似性参数均以电子方式计算。这是基于理论方法进行的，目的是确定满足最佳要求的分子，以显示为药物样分子。使用Biovia DS vs 4.5软件的“分子性质计算”模块计算Lipinski五法则[8]中所示的分子性质和其他物理化学参数。使用开放的基于web的工具（如Molsoft）也可以预测其他一些属性(http://www.molsoft.com/，2016）和在线软件(http://www.molinspiration.com/, 2016) [1, 9-11].

ADMET预测

使用Biovia DS vs 4.5软件的ADMET‘Descriptor’模块计算ADME-Toxicity (ADMET)。采用水溶性、血脑屏障渗透(BBB)、细胞色素P450 2D6 (CYP2D6)抑制、肝毒性、人体肠道吸收和血浆蛋白结合等6个数学模型预测[12]的ADMET性质。ADMET特性的研究非常重要，因为它们决定了药物分子的口服生物利用度、细胞渗透性、代谢和消除(药代动力学特征)。

结果与讨论

设计喹啉亚胺

4-氨基喹啉支架被认为是喹啉类抗疟药物分子抗疟活性的先决条件或关键药效要求。已经报道了含有肼部分的4-氨基喹啉支架作为抗疟成分的重要性。喹啉肼部分的替代使用芳基/取代芳基可以得到具有多种取代的目标喹啉亚胺偶联物。

对接

Plasmepsin 2 / EH-58共晶结构的蛋白质模型被验证并用于对接模拟研究。在对接之前，在结合位点球体中产生并优化受体网格模型，用于受体分子和配体之间的预测相互作用（图2）。使用所有对接参数对软件的默认值，使用柔性对接模拟重新对接到受体分子的原始结构中，将共结晶的配体EH-58（选择性Plasmepsin 2抑制剂）重新停靠。参考配体，EH-58成功地将预测的PlasmePsin 2分子的有活性位点进行了再加入，可接受的RMSD值为1.190。进行该研究以再现实验观察到的蛋白质中的配体结合模式的结果。结果证实了具有良好定义的蛋白质 - 配体相互作用的受体分子的结合口袋中EH-58的实验结合模式/构象（图3）。

图2：（a） ：血浆蛋白酶2（链a）-E-64的优化共晶结构，（b）：对接受体网格

图3:（a） ：蛋白血浆蛋白酶2活性部位的EH-58重排构象（左）和结合相互作用的2D表示（右）；（b） &（c）：化合物的结合模式（左）和2D受体-配体相互作用图（右），QI-2和QI-8分别位于血浆蛋白酶2（左）的结合囊中。

进行对接模拟研究是为了预测新设计的喹啉亚胺作为新型血浆蛋白酶2抑制剂的疗效。分子对接是一种虚拟工具，旨在找到与目标蛋白质分子结合的小分子的最佳结合方向。它用于预测结合亲和力以及生物活性小分子的生物学功效[8]因此，在rational药物发现计划中，对接在基于目标蛋白质结构的生物活性分子识别中发挥着重要作用。在蛋白质-配体对接中，LibDock计划成功地将所有化合物对接到血浆蛋白酶2分子的结合囊中。化合物能够与预先定义的活性分子良好结合受体球的位点残基。观察到高结合亲和力，LibDock分数在90.287到112.34之间。表1总结了化合物QI-1到QI-15的LibDock分数。结果表明，设计的喹啉亚胺的dock分数在其高结合亲和力方面是一致的。因此，对接研究可能erve是评估新型喹啉亚胺作为恶性疟原虫血浆蛋白酶2抑制剂抗疟疗效的重要工具。

房价代码	取代基	利波克分数	H键数量
QI-1	H	90.287	3.
QI-2	2哦	112.34	4.
QI-3	3-OH	94.276	3.
QI-4	哦	90.87	2.
QI-5	3-OCH3.	95.614	2.
QI-6	4-OCH3.	91.749	3.
QI-7	4-Cl	90.992	1.
QI-8	没有2.	95.65	3.
QI-9	哦,3-OCH3.	97.658	3.
QI-10	3, 4 -(哟3.)2.	95.881	5.
QI-11	4-CH3.	90.989	3.
QI-12	4 n (CH3.)2.	105.96	4.
QI-13	1-萘基	108.08	4.
QI-14	3,4-（CHO）2.	97.704	2.
QI-15	1-Cinnamyl	98.182	1.
EH-58	-	114.45	6.

表1:LibDock分数和氢键数量。

通过对接寻找新的先导分子，并基于配基-蛋白质复合物的评分函数和随后的相互作用分析，了解药物分子的构效关系和作用模式。结合配体分子的三维姿势揭示了相对于受体分子的结构/取向的最佳分子取向。2D图分析表明，受体和配体分子之间主要存在各种非键相互作用，包括极性氢键相互作用。分子相互作用揭示了血浆蛋白酶2分子的结合位点残基和配体的互补部分/原子之间的明确结合。氢键数目越多，结合亲和力越高。还观察到其他非键合相互作用，如疏水键合，但程度较小。表2显示了五种最佳化合物（QI2、QI-8、QI-10、QI-12和QI-13）氢键相互作用的详细信息。以下活性位点残基Glu 36、Gly 40、Cys 42、Gly 83、Ile 85、Ser 149、Leu 172、Asn 173、His 174和Asp 234参与氢键相互作用。化合物QI-2的结合程度最高，LibDock评分为112.34。它主要通过氢键作用与恶性疟原虫蛋白-2的活性位点残基紧密结合。图3给出了最佳化合物QI-2和QI-8的结合模式（3D和2D相互作用图）。化合物QI-2与Cys-42（OHS）、His-174（OHN）、Asn-173（OHO）和Gly-83（OHO）等残基形成四个强氢键。化合物QI-8的His-174（OHO）、Gly-83（O·H·N）和Ser-149（OHO）等残基形成了三个键。3D图中显示的最佳对接姿势分析显示喹啉支架的结合方向进入血浆蛋白酶2受体分子的结合腔。2D图还显示了喹啉亚胺部分通过氢键相互作用以及一些疏水相互作用占据血浆蛋白酶2活性位点。这种相互作用使受体与配体分子间形成的配合物具有良好的稳定性。通过对对接相互作用的临界分析，推测喹啉环在蛋白质-配体相互作用中起着关键作用。取代基通过形成额外的氢键来增加插层的强度。它有助于提供配体与血浆蛋白酶2分子更强的相互作用，从而达到预期的抗疟活性。亚氨基组分作为桥联部分存在，归因于在喹啉亚胺的对接相互作用中起重要作用。

房价代码	氢键	H-结合配体			H-结合受体		H-bond距离(A)
			类型	残留	元素	类型
QI-2	4.	O	A.	Cys 42	s	D	3.411
		O	A.	他的174	N	D	3.399
		H	A.	Asn 173	O	D	2.43
		H	A.	通用电气83	O	D	2.142
QI-8	3.	O	A.	独联体42	H	D	2.925
		H	A.	通用电气83	N	D	2.674
		O	A.	ILE 85.	H	D	3.128
QI-10	5.	O	A.	Cys 42	s	D	2.632
		O	A.	ILE 85.	N	D	2.84
		H	A.	通用电气83	O	D	2.22
		H	A.	Asp 234	O	D	3.009
		H	A.	Gly40	O	D	2.53
QI-12	4.	O	A.	glu 36.	N	D	3.208
		N	D	Cys 42	O	A.	3.266
		H	A.	Asn 173	O	D	2.175
		H	A.	Cys 42	s	D	3.543
QI-13	4.	H	A.	他的174	N	D	4.084
		H	A.	Cys 42	s	D	3.381
		H	A.	低浓缩铀172	O	D	2.523
		H	A.	Asn 173	O	D	2.546

表2:大多数活性配体氢键的细节。

Drug-likeness

表3所示的结果表明，所有设计的分子（QI-1至QI-15）都具有基于Lipinski五定律的可接受的药物性质[13,14]加上一些额外的药物相似性参数。所有分子都遵守利宾斯基五定律和维伯定律。利宾斯基五定律用于评估药物活性化合物的药物相似性，无论该化合物是否作为药物分子口服[4]。如果药物分子违反五条规则中的一条以上，则会观察到药物分子的口服吸收不良。Log P、MW和TPSA值表明化合物具有良好的膜透性和口服生物利用度。事实上，药物分子的疏水性、膜透性和生物利用度取决于这些参数，包括HBAnRotB和MR的允许值也反映了化合物良好的肠道吸收和口服生物利用度。因此，有人指出，违反上述规则的分子不能表现出最佳的膜渗透性、吸收和口服生物利用度。此外，符合以下要求也是一项重要要求：药物分子的n（即立体特异性）必须能够产生最佳的药物-受体相互作用。这取决于nRotB的性质。此外，TPSA和MR对于定义药物的转运和生物分布行为非常有用[8,9]。上述药物相似性的所有参数和毒性风险都可以组合成一个称为药物相似性评分的单一数值。预计该数值将作为一种化合物的全局值，有可能成为新的候选药物[6]毕竟，可以认为新设计的喹啉亚胺具有良好的药物相似性行为，有利于获得最佳的膜通透性和口服生物利用度（药代动力学），并具有理想的药物-受体相互作用（药效学）。

房价代码			利平斯基的参数				女士	MV (3.)	nRotB
	兆瓦	LogP	nHBA	nHBD	TPSA（A）2.)	N侵犯
QI-1	281.74	4.299	3.	1.	37.28	0	-6.07	252.27	3.
QI-2	297.74	4.005	4.	2.	57.51	0	-5.52	262.8	3.
QI-3	297.74	4.057	4.	2.	57.51	0	-5.58	262.89	3.
QI-4	297.74	4.057	4.	2.	46.51	0	-5.62	262.82	3.
QI-5	311.77	4.283	4.	1.	46.51	0	-6.21	284.19	4.
QI-6	311.77	4.283	4.	1.	37.28	0	-6.23	284.12	4.
QI-7	316.19	4.963	3.	1.	83.1	0	-6.85	269.46	3.
QI-8	326.74	4.193	5.	1.	66.74	0	-6.46	290.45	4.
QI-9	327.77	4.041	5.	2.	55.74	0	-5.69	295.54	4.
QI-10	341.8	4.266	5.	1.	37.28	0	-6.31	315.54	5.
QI-11	281.74	4.785	3.	1.	37.28	0	-6.6	273.21	3.
QI-12	307.78	4.659	3.	1.	40.52	0	-7.03	293.58	4.
QI-13	324.81	4.461	4.	1.	37.28	0	-6.04	301.82	4.
QI-14	331.8	5.207	3.	1.	49.78	1.	-7.91	301.09	3.
QI-15	309.75	4.058	4.	1.	54.35	0	-6.26	280.53	4.

表3:药物相似性特性。
MW分子量，辛醇/水分配系数的对数对数对数，氢键受体的nHBA-编号，氢键供体的nHBD-编号，TPSA-总极性表面积，nViolations-五违反规则的编号，MS摩尔水溶解度，MR摩尔折射率，MV摩尔体积，nRotBNo。一种可循环债券。

ADMET预测

ADME-Tox研究的预测值见表4。所有ADMET值都在可接受范围内。ADMET特性影响药物的药代动力学(吸收、分布、代谢、排泄)和药效学(药效和毒性)特性。因此，对这些性质的计算是优化药物先导物或新药分子的必然选择。这些特性据说会影响生物膜吸收、口服生物利用度和药物分子[15]的代谢。在我们的研究中，所有设计的化合物都表现出良好的肠道吸收。它们是非细胞色素CYP2D6的抑制剂，具有中等到中等血脑屏障渗透。对于用于脑型疟疾治疗的药物分子来说，血脑屏障的渗透是必须的。CYP2D6酶被认为是重要的药物代谢酶之一。根据对水溶解度的预测(25°C在水中的定义)，大多数化合物可溶于水。 Hepatotoxicity was observed for a few molecules. Some of the compounds were found to be highly protein bound, while some molecules were poorly bound with plasma protein [14-16].

房价代码	水溶解性	BBB穿透	CYP P450 2 d6 抑制	肝毒性	肠道吸收	页绑定
QI-1	2.	1.	真正的	真正的	0	真正的
QI-2	2.	1.	真正的	真正的	0	真正的
QI-3	2.	1.	真正的	真正的	0	真正的
QI-4	2.	1.	真正的	真正的	0	真正的
QI-5	2.	1.	真正的	真正的	0	真正的
QI-6	2.	1.	真正的	真正的	0	真正的
QI-7	1.	0	真正的	真正的	0	真正的
QI-8	2.	2.	真正的	真正的	0	真正的
QI-9	2.	1.	真正的	真正的	0	真正的
QI-10	2.	1.	真正的	真正的	0	真正的
QI-11	2.	0	真正的	真正的	0	真正的
QI-12	2.	0	真正的	真正的	0	真正的
QI-13	2.	1.	真正的	真正的	0	真正的
QI-14	1.	0	真正的	真正的	0	真正的
QI-15	2.	1.	真正的	真正的	0	真正的

表4:理论ADMET参数。

结论

据报道，新设计的喹啉亚胺可能作为恶性疟原虫血浆蛋白酶2抑制剂成为有效的抗疟分子。对接、药物相似性和ADMET研究证实了新型喹啉亚胺作为抗疟分子的潜力和药物相似性。据报道，含2-羟基和4-硝基取代基的喹啉亚胺是该系列中最有效的抗疟分子。我们目前的工作可能为喹啉亚胺的进一步分子优化奠定基础，以建立喹啉抗疟药物作为更有效和新型的血浆蛋白酶2抑制剂。

工具书类

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条信息

文章类型:研究文章

引用：Kalita J，Chetia D，Rudrapal M（2019）喹啉亚胺抗疟活性的分子对接、药物相似性研究和ADMET预测。医学化学药物Des 2（1）：dx.doi.org/10.16966/2578-9589.113

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出版历史：

收到日期：2019年4月17日

接受日期：2019年4月30日,

发表日期:2019年5月07