塞来昔布抑制血管新生靶点的筛选方法技术

本发明专利技术属于治疗肿瘤疾病领域，具体涉及塞来昔布抑制血管新生靶点的筛选方法。本发明专利技术通过选取血管形成聚合酶链式反应芯片上的84个基因表达的蛋白作为潜在受体蛋白数据库，使用PDB数据库和UniProt数据库筛选54个受体蛋白结构，使用MGLTools处理受体蛋白结构，构建分子对接盒子后使用Autodock_vina作为分子对接工具计算塞来昔布与每个蛋白质受体的结合位点自由能，选取结合位点自由能小于‑9.0kcal/mol的蛋白质受体作为潜在靶点。

Screening method for celecoxib inhibiting angiogenesis targets

The invention belongs to the field of treating tumor diseases, and specifically relates to the screening method of celecoxib inhibiting angiogenesis targets. By selecting the proteins expressed by 84 genes on the polymerase chain reaction chip as the potential receptor protein database, the invention uses the PDB database and the UniProt database to screen the 54 receptor protein structures, and uses MGLTools to process the structure of the receptor protein, and constructs the molecule to use Autodock_vina as a molecular pair after the box is connected. The free energy of the binding site of celecoxib with each protein receptor was calculated and the protein receptor of the binding site less than 9.0kcal/mol was selected as a potential target.

【技术实现步骤摘要】
塞来昔布抑制血管新生靶点的筛选方法
本专利技术属于治疗肿瘤疾病领域，具体涉及塞来昔布抑制血管新生靶点的筛选方法。
技术介绍
塞来昔布已被报道具有促进细胞凋亡、抑制血管新生等作用，从而抑制肿瘤生长。其抑制血管新生作用通常认为与抑制环氧化酶-2(COX-2)活性有关。但我们的前期研究发现，不同浓度塞来昔布并不能阻断放疗后COX-2活性的升高，因此，塞来昔布抑制血管新生可能通过COX-2非依赖途径即脱靶效应(Off-target)来实现。近年研究支持了我们的发现，即塞来昔布抗肿瘤效应存在COX-2非依赖途径。通常认为塞来昔布通过抑制COX-2活性抑制前列腺素PGE2的合成，从而阻断肿瘤生长；然而，加入PGE2后却并不能逆转塞来昔布的抑癌效应，而塞来昔布衍生物Rofecoxib，抑制COX-2的能力更强，但抑制肿瘤的能力却较弱。同时，给塞来昔布增加一个甲基的2,5-dimethyl-celecoxib(DMC)，失去了抑制COX-2的能力，却几乎能完全模拟塞来昔布的抑癌功能。此外，肺癌Celecoxib同步放疗的随机对照研究，因未能完成预计入组量而致阴性结果，其重要原因在于缺乏COX-2非依赖性生物标记物和选择性纳入受试者。因此，塞来昔布对血管新生的抑制作用可通过COX-2依赖与COX-2非依赖(即off-target效应)两种途径实现。根据药物重定位思路，运用生物信息学方法，进行广泛的基因组筛查将获得最可信、最大亲和力的药物靶点。这对筛选具有这些靶点的病人从而实现更有效的个性化治疗具有重要临床价值。在已知受体分子结构的情况下，根据几何互补、能量互补、化学环境互补的原则将配体放置在受体的合适部位，并搜索其合理构象，使之形成最佳匹配的配体-受体复合物，这一过程即称为分子对接。随着X-射线晶体衍射和多维核磁共振(NMR)技术的发展，越来越多的蛋白质3D结构被测定出来，小分子数据库也在不断更新，同时计算机运算能力也大幅提高，越来越多的生物医学研究开始采用分子对接方法。由于预测小分子配体和蛋白受体可避免繁琐的化学实验，分子对接已成为药物设计和药物重定位的重要手段。分子对接最初源于Fisher于1894年提出的“锁钥模型”，锁(lock)和钥匙(key)互相识别的首要条件是空间形状互相匹配。但lock和key是刚性匹配，而受体和配体是柔性匹配。受体和配体在对接过程中为了互相适应对方，结构需要不断变化以实现最优匹配。分子对接的原则为：几何形状互补、静电相互作用互补、氢键相互作用互补、疏水相互作用匹配。满足这些原则后，受体与配体能否结合以及结合强度就取决于形成复合物过程的结合自由能变化。分子对接主要解决两个问题：一是搜索最佳结合位置，二是评价对接分子间的结合强度。寻找低能构象运用搜索算法，评价结合强度使用打分函数解决。通过这些方法获得的塞来昔布抑制血管新生作用靶点，将为探明塞来昔布“老药新靶”的分子作用机制奠定基础，对于防治肿瘤复发转移具有重要理论意义和应用前景。
技术实现思路
目前尚未报道运用生物信息学方法，特别是已知药物小分子结构，通过分子对接和结合自由能分析筛选结合能低的受体蛋白的方法。本技术能较为全面地发现塞来昔布抑制血管新生的新靶点，具体方法为：(1)确定受体蛋白数据库选取血管形成聚合酶链式反应芯片(PCR芯片)上包括ANG、ANGPT1、ANGPT2、ANPEP、TYMP、FGF1、FGF2(bFGF)、FIGF(VEGFD)、FLT1、JAG1、KDR、NRP1、NRP2、PGF、VEGFA、VEGFB、VEGFC、BAI1、COL4A3、IL8、ANGPTL4、F3、PECAM1、PF4、PROK2、SERPINE1(PAI-1)、SERPINF1、HIF1A、NOS3、SPHK1、CCL11(Eotaxin)、CCL2(MCP-1)、CXCL1、CXCL10(INP10)、CXCL5(ENA78/LIX)、CXCL6(GCP-2)CXCL9(MIG)、EDN1、IFNA1、IFNG、IL1B、IL6、MDK、TNF、CTGF、EFNA1、EFNB2、EGF、EPHB4、FGFR3、HGF、IGF1、ITGB3、PDGFA、S1PR1、TEK(TIE2)、TGFA、TGFB1、TGFB2、TGFBR1、CDH5、COL18A1、ENG(EVI-1)、ERBB2(HER2)、FN1、ITGAV、ITGB3、THBS1、THBS2、LECT1、LEP、MMP14、MMP2、MMP9、PLAU(uPA)、PLG、TIMP1、TIMP2、TIMP3、AKT1、PTGS1、PTGS2、MMP1、MMP3在内的84个基因表达的蛋白作为潜在受体蛋白数据库。(2)受体蛋白结构筛选根据上述84个蛋白名称，在PDB数据库逐条检索其3D结构，筛除没有实验晶体结构数据或NMR结构分辨率低的蛋白以及只有复合物结构且其中小分子结构也未知的蛋白，并结合UniProt数据库进行筛选。(3)受体蛋白结构预处理使用MGLTools处理受体蛋白结构，增加极性氢原子，去掉非极性氢原子，保存为.pdbqt结构。在PubChem数据库中下载塞来昔布的结构数据，使用MGLTools处理为.pdbqt格式。(4)确定分子对接盒子以整个蛋白质结构的中心为中心设置对接盒子，使得该盒子包含整个蛋白质分子，所有蛋白的对接盒子Spacing距离设为该距离与默认值的对接结果无显著差异。(5)对接计算使用Autodock_vina作为分子对接工具，分别计算塞来昔布与每个蛋白质受体的结合位点自由能，选取每个蛋白质受体自由能最低的结合位点，进行排序。(6)靶点选择根据排序，选取结合位点自由能小于-9.0kcal/mol的蛋白质受体作为靶点。获得的塞来昔布抑制血管新生的靶点，APN(PDB#:4FYR)、AKT1(PDB#:4EJN)、NOS3(PDB#:4D1O)、SPHK1(PDB#:4V24)、TGFA(PDB#:3E50)、EPHB4(PDB#:3ZEW)、ITAV(PDB#:1JV2)。优选靶点为：APN(PDB#:4FYR)、AKT1(PDB#:4EJN)、NOS3(PDB#:4D1O)、ITAV(PDB#:1JV2)。具体实施方式1、筛选蛋白选取血管形成PCR芯片上包括ANG、ANGPT1、ANGPT2、ANPEP、TYMP、FGF1、FGF2(bFGF)、FIGF(VEGFD)、FLT1、JAG1、KDR、NRP1、NRP2、PGF、VEGFA、VEGFB、VEGFC、BAI1、COL4A3、IL8、ANGPTL4、F3、PECAM1、PF4、PROK2、SERPINE1(PAI-1)、SERPINF1、HIF1A、NOS3、SPHK1、CCL11(Eotaxin)、CCL2(MCP-1)、CXCL1、CXCL10(INP10)、CXCL5(ENA78/LIX)、CXCL6(GCP-2)CXCL9(MIG)、EDN1、IFNA1、IFNG、IL1B、IL6、MDK、TNF、CTGF、EFNA1、EFNB2、EGF、EPHB4、FGFR3、HGF、IGF1、ITGB3、PDGFA、S1PR1、TEK(TIE2)、TGFA、TGFB1、TGFB2、TGFB本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种塞来昔布抑制血管新生靶点的筛选方法，其特征在于：(1)确定受体蛋白数据库选取血管形成聚合酶链式反应芯片上包括ANG、ANGPT1、ANGPT2、ANPEP、TYMP、FGF1、FGF2(bFGF)、FIGF(VEGFD)、FLT1、JAG1、KDR、NRP1、NRP2、PGF、VEGFA、VEGFB、VEGFC、BAI1、COL4A3、IL8、ANGPTL4、F3、PECAM1、PF4、PROK2、SERPINE1(PAI‑1)、SERPINF1、HIF1A、NOS3、SPHK1、CCL11(Eotaxin)、CCL2(MCP‑1)、CXCL1、CXCL10(INP10)、CXCL5(ENA78/LIX)、CXCL6(GCP‑2)CXCL9(MIG)、EDN1、IFNA1、IFNG、IL1B、IL6、MDK、TNF、CTGF、EFNA1、EFNB2、EGF、EPHB4、FGFR3、HGF、IGF1、ITGB3、PDGFA、S1PR1、TEK(TIE2)、TGFA、TGFB1、TGFB2、TGFBR1、CDH5、COL18A1、ENG(EVI‑1)、ERBB2(HER2)、FN1、ITGAV、ITGB3、THBS1、THBS2、LECT1、LEP、MMP14、MMP2、MMP9、PLAU(uPA)、PLG、TIMP1、TIMP2、TIMP3、AKT1、PTGS1、PTGS2、MMP1、MMP3在内的84个基因表达的蛋白作为潜在受体蛋白数据库。(2)受体蛋白结构筛选根据上述84个蛋白名称，在PDB数据库逐条检索其3D结构，筛除没有实验晶体结构数据或NMR结构分辨率低的蛋白以及只有复合物结构且其中小分子结构也未知的蛋白，并结合UniProt数据库进行筛选。(3)受体蛋白结构预处理使用MGLTools处理受体蛋白结构，增加极性氢原子，去掉非极性氢原子，保存为.pdbqt结构。在PubChem数据库中下载塞来昔布的结构数据，使用MGLTools处理为.pdbqt格式。(4)确定分子对接盒子以整个蛋白质结构的中心为中心设置对接盒子，使得该盒子包含整个蛋白质分子，所有蛋白的对接盒子Spacing距离设为...

【技术特征摘要】
1.一种塞来昔布抑制血管新生靶点的筛选方法，其特征在于：(1)确定受体蛋白数据库选取血管形成聚合酶链式反应芯片上包括ANG、ANGPT1、ANGPT2、ANPEP、TYMP、FGF1、FGF2(bFGF)、FIGF(VEGFD)、FLT1、JAG1、KDR、NRP1、NRP2、PGF、VEGFA、VEGFB、VEGFC、BAI1、COL4A3、IL8、ANGPTL4、F3、PECAM1、PF4、PROK2、SERPINE1(PAI-1)、SERPINF1、HIF1A、NOS3、SPHK1、CCL11(Eotaxin)、CCL2(MCP-1)、CXCL1、CXCL10(INP10)、CXCL5(ENA78/LIX)、CXCL6(GCP-2)CXCL9(MIG)、EDN1、IFNA1、IFNG、IL1B、IL6、MDK、TNF、CTGF、EFNA1、EFNB2、EGF、EPHB4、FGFR3、HGF、IGF1、ITGB3、PDGFA、S1PR1、TEK(TIE2)、TGFA、TGFB1、TGFB2、TGFBR1、CDH5、COL18A1、ENG(EVI-1)、ERBB2(HER2)、FN1、ITGAV、ITGB3、THBS1、THBS2、LECT1、LEP、MMP14、MMP2、MMP9、PLAU(uPA)、PLG、TIMP1、TIMP2、TIMP3、AKT1、PTGS1、PTGS2、MMP1、MMP3在内的84个基因表达的蛋白作为潜在受体蛋白数据库。(2)受体蛋白结构筛选根据上述84个...

【专利技术属性】
技术研发人员：谌谐婉，孙建国，牛凯，廖荣霞，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军军医大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50