【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及药物重定位方法，更具体地，涉及beta-catenin蛋白抑制剂虚拟筛选方法，该重定位药物能够预防和/或治疗beta-catenin蛋白介导的肝母细胞瘤疾病。
技术介绍
1、肝母细胞瘤是一种发生在儿童肝脏的恶性肿瘤，通常发生在2-3岁。临床前和临床研究均有大量证据表明，beta-catenin从细胞表面向细胞质和细胞核的易位增加，细胞内积聚与癌症的严重程度直接相关。因此，beta-catenin及其靶基因的改变可能作为儿童活性肿瘤诊断和预后的标志物(bell,d.,ranganathan,s.,tao,j.and monga,s.p.(2017)novel advances in understanding of molecular pathogenesis of hepatoblastoma:awnt/β-catenin perspective.gene expr.17,141–154)。
2、wnt/beta-catenin信号通路在控制肝脏稳态、维持粘附连接、代谢分区和再生中起着至关重要的作用，这表明它在肝功能几乎所有相关方面都发挥着作用(russell,j.o.and monga,s.p.(2018)wnt/β-catenin signaling in liver development,homeostasis,and pathobiology.annu.rev.pathol.13,351–378)。然而，它的异常激活与包括肝母细胞瘤在内的多种肝脏疾病的发生有关(perugorria,m.j.,
3、由于传统药物研发周期长，药物重定位(老药新用)成为目前药物研发的一个有效策略。新药研发是一个高失败率、高成本且缓慢的过程，而药物重定位具有研发成本低、开发时间短的优点，所以重利用老药来治疗常见和罕见的疾病变得越来越有吸引力。虽然已有各种数据和实验方法来帮助药物重定位筛选候选物，但其主要的技术方法和面临的挑战仍需解决。
4、本专利技术通过对fda已经批准上市的药物化合物库进行基于结构的虚拟筛选，探求与beta-catenin蛋白对接效果良好的抑制剂，通过虚拟筛选与分子对接技术发现肝母细胞瘤抑制剂先导化合物，对于实现药物重定位具有重大意义。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于蛋白的药物重定位方法及应用。
2、本专利技术的设计构思：首先从alphafold数据库中获取beta-catenin蛋白三维结构pdb文件，对受体蛋白结构进行优化，然后以fda批准药物小分子化合物和beta-catenin共结晶配体抑制剂rs6452小分子作为配体文库，以beta-catenin共结晶复合物中配体抑制剂rs6452的位置确定对接中心坐标，使用sailvina软件进行虚拟筛选并将对接结果的结合能评分进行排序；使用autodock软件将虚拟本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于蛋白的药物重定位方法及应用，所述beta-catenin蛋白抑制剂的药物重定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的药物重定位方法，其特征在于，在步骤(1)中从AlphaFold数据库中获取beta-catenin蛋白三维结构，使用Prepare PDB file for docking programs网站(https://swift.cmbi.umcn.nl/servers/html/prepdock.html)对beta-catenin受体蛋白进行结构修复处理，补全缺失的残基和侧链。
3.根据权利要求1所述的药物重定位方法，其特征在于，在步骤(2)中待筛选化合物选自Pubchem化合物库中的FDA已经批准上市的药物化合物库，共计2347个小分子化合物。将beta-catenin蛋白的共结晶配体抑制剂RS6452小分子作为评判筛选所得配体的参照标准一同纳入配体库，使用Openbabel软件将配体转化为pdbqt格式文件。
4.根据权利要求1所述的药物重定位方法，其特征在于，在步骤(3)中使用Center on
5.根据权利要求1所述的药物重定位方法，其特征在于，在步骤(4)中的虚拟筛选使用的是Sailvina软件，输入受体蛋白文件、对接中心坐标与对接活性口袋半径、配体库文件，设置对接次数进行基于结构的虚拟筛选，将得到的对接结合能评分进行排序。
6.根据权利要求1所述的药物重定位方法，其特征在于，在步骤(5)中使用Autodock软件将虚拟筛选排名前四种化合物分别与beta-catenin蛋白进行分子对接，根据对接得到的poses打分数值排序筛选出对接效果最佳的构象并生成复合物文件。
7.一种基于蛋白的药物重定位方法及应用，所述重定位药物化合物包括如式1所示的化合物Radotinib、如式2所示的化合物Pimozide、如式3所示的化合物Conivaptan、如式4所示的化合物Lumacaftor。
...【技术特征摘要】
1.一种基于蛋白的药物重定位方法及应用，所述beta-catenin蛋白抑制剂的药物重定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的药物重定位方法，其特征在于，在步骤(1)中从alphafold数据库中获取beta-catenin蛋白三维结构，使用prepare pdb file for docking programs网站(https://swift.cmbi.umcn.nl/servers/html/prepdock.html)对beta-catenin受体蛋白进行结构修复处理，补全缺失的残基和侧链。
3.根据权利要求1所述的药物重定位方法，其特征在于，在步骤(2)中待筛选化合物选自pubchem化合物库中的fda已经批准上市的药物化合物库，共计2347个小分子化合物。将beta-catenin蛋白的共结晶配体抑制剂rs6452小分子作为评判筛选所得配体的参照标准一同纳入配体库，使用openbabel软件将配体转化为pdbqt格式文件。
4.根据权利要求1所述的药物重...
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