一种以CDK1为靶点的抗癌药物的筛选方法技术

本发明专利技术公开了一种以CDK1为靶点的新型抗癌药物的筛选方法，包括以下步骤：1)CDK1蛋白三维结构的获取、分析及处理；2)小分子数据库的构建；3)计算机虚拟筛选系统的建立；4)生物活性筛选。同时应用本发明专利技术确定了5个具有CDK1抑制活性的新型先导化合物。本发明专利技术涉及的CDK1抑制剂的筛选方法，快速、经济、高效的发现了新型抗癌先导化合物，缩短了药物研发周期。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及利用虚拟筛选技术结合体外生物活性检测进行药物筛选的方法，具体涉及以CDKl为靶点的抑制剂的虚拟筛选模型及体外测试模型的建立方法，并应用该方法获得了 5个具有CDKl抑制活性的化合物，可进一步开发成为新型抗癌药物。
技术介绍
恶性肿瘤(又称癌症)是目前威胁人类健康的重大疾病，也是患病率和致死率最高的疾病之一，世界各国均投入了大量人力物力进行研究。不过当前临床上癌症的治疗主要依赖细胞毒性药物，该类药物存在着毒副作用大、选择性差、易产生耐受等缺点，限制了其临床应用。因此，开发低毒、高效的新型抗肿瘤药物已成为当前药物研究的重要任务。近年来人们研究发现，多种恶性肿瘤的发生、发展都与细胞周期调节机制的紊乱有密切关系，因此肿瘤也被认为是一种细胞周期疾病。二十世纪七十年代后，美国和英国的三名科学家先后发现了细胞周期蛋白依赖性激酶(Cyclin-D印endent Kinases, CDK)和细胞周期蛋白(Cyclins)在细胞周期调控中的重要作用，因而获得了 2001年诺贝尔生理学 / 医学奖(Nobel Prize in Physiology or Medicine :Cycling Toward Stockholm,参见 Baiter,Μ. , et al. Sci. ,2001,294,502)。随着人们对细胞周期调控机制的研究不断取得重大进展，特别是揭示了 CDK在细胞周期调控中的核心地位，近年来CDK抑制剂已成为当前抗癌药物的研究热点。⑶K是一类丝氨酸/苏氨酸激酶，具有较短的N末端(β -折叠)和较长的C末端 (α -螺旋)，其ATP结合口袋位于N末端和C末端之间。CDK在细胞周期的各个阶段发挥作用，促使细胞进行有序的增殖(Ubiquitin ligases :cell_cycle control and cancer,参见 Nakayama, K. I.，etal. Nat. Rev. Cancer，2006，6，369)。与其他激酶不同的是，CDK 必须与相应的Cyclins形成二聚体络合物才能发挥作用，并通过Cyclins的周期性表达和降解， 推动细胞周期各时相的有序进行，引起细胞生长、增殖。此外，CDK还可与CDK抑制因子结合，阻断细胞分裂。人体中已经确认有13个CDK成员(CDK1 13)，与其相对应的有12个 Cyclins (A L)。目前认为，在细胞周期中起调节作用的主要是⑶Kl 4、6和7，这些⑶K 成员与Cyclins的聚合物在细胞周期各阶段中发挥的作用(见附图说明图1)。细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂(Cyclin-D印endent Kinases Inhibitor, CDKI) 通过与ATP竞争性结合CDK的ATP结合区域发挥作用，可有效的阻止细胞增殖或促进细胞凋亡。CDK抑制剂的研究已有十多年的历史，目前已有多个CDK抑制剂进入了临床研究阶段。传统的药物筛选方法，无论是随机筛选还是高通量筛选，都存在着成本巨大、成功率低的缺点。今年来，随着计算机模拟技术的发展以及各种基础算法的提出，运用模拟技术进行药物虚拟筛选已经成为现实。因此，建立一套针对抗肿瘤靶点CDK的高效、快速筛选机制对于新型抗肿瘤药物的研发具有重要意义。
技术实现思路
概述针对现有技术的不足，本专利技术公开了一种以CDKl为靶点的抗癌药物的筛选方法， 其目的在于建立一种以CDKl为靶点的新型抗癌药物的筛选方法并应用该方法筛选出具有 CDKl抑制活性的先导化合物，以弥补现有技术的不足。本专利技术的构思为首先运用计算机模拟技术，建立CDKl抑制剂的虚拟筛选模型； 再通过建立CDKl抑制剂的体外活性筛选模型，对虚拟筛选阳性化合物进行二次筛选，最终得到对CDKl有抑制活性的化合物。详述本专利技术的技术方案，一种以CDKl为靶点的抗癌药物的筛选方法，其步骤如下IKDKl蛋白三维结构的获取、分析及处理；2)小分子数据库的构建；3)计算机虚拟筛选系统的建立；4)生物活性筛选；通过两轮筛选共获得了 5个具有CDKl抑制活性的化合物；该化合物具有以下特征化合物-1HiI^ ^ :N-(2,4-dichlorophenyl)-5-((3,5-dimethyl-lH-pyrazol-l-yl) methyl) furan-2-carboxamide 化合物结构权利要求1. 一种以CDKl为靶点的抗癌药物的筛选方法，其步骤如下 IKDKl蛋白三维结构的获取、分析及处理；2)小分子数据库的构建；3)计算机虚拟筛选系统的建立；4)生物活性筛选；通过两轮筛选共获得了 5个具有CDKl抑制活性的化合物； 该化合物具有以下特征 化合物 英文名称:N- (2,4-dichlorophenyl) -5- ((3, 5-dimethyl-lH-pyrazol-l-yl)methyl) furan-2-carboxamide2.如权利要求1所述的一种以CDKl为靶点的抗癌药物的筛选方法，其特征在于，所述的步骤1)CDK1蛋白三维结构的获取、分析及处理采用前期通过同源模建获得的CDKl三维结构，并运用SiteID (SYBYL7. 3，Tripos Inc.)确定活性位点。3.如权利要求1所述的一种以CDKl为靶点的抗癌药物的筛选方法，其特征在于，所述的步骤2、小分子数据库的构建小分子结构从ZINC数据库中获取，类药性筛选依靠里宾斯基五规则；通过筛选的小分子结构利用ConcorcKSTOn^. 3，Tripos Inc.)进行三维结构转化，并对小分子添加 Gasteiger-Hiickel 电荷。4.如权利要求1所述的一种以CDKl为靶点的抗癌药物的筛选方法，其特征在于，所述的步骤幻计算机虚拟筛选系统的建立为了提高虚拟筛选模型构象搜索的速度以及打分排序的可信性，上述方法步骤3) 采用基于遗传算法的分子对接软件GolcKDiscovery Mudio)，同时使用CScordSTOl， Tripos he.)对打分结果进行一致性分析，即使用 Chem Score,D Score,PMF Score,Total Score, D Score等五种打分函数对虚拟筛选结果进行二次打分，并进行综合评价。5.如权利要求1所述的一种以CDKl为靶点的抗癌药物的筛选方法，其特征在于，所述步骤幻置于步骤1)到步骤4)之间的任何一个步骤之前。全文摘要本专利技术公开了一种以CDK1为靶点的新型抗癌药物的筛选方法，包括以下步骤1)CDK1蛋白三维结构的获取、分析及处理；2)小分子数据库的构建；3)计算机虚拟筛选系统的建立；4)生物活性筛选。同时应用本专利技术确定了5个具有CDK1抑制活性的新型先导化合物。本专利技术涉及的CDK1抑制剂的筛选方法，快速、经济、高效的发现了新型抗癌先导化合物，缩短了药物研发周期。文档编号A61K31/341GK102270281SQ20111014623公开日2011年12月7日 申请日期2011年6月1日 优先权日2011年6月1日专利技术者侯旭奔, 方浩, 李敏勇 申请人:山东大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种以ＣＤＫ１为靶点的抗癌药物的筛选方法，其步骤如下：１）ＣＤＫ１蛋白三维结构的获取、分析及处理；２）小分子数据库的构建；３）计算机虚拟筛选系统的建立；４）生物活性筛选；通过两轮筛选共获得了５个具有ＣＤＫ１抑制活性的化合物；该化合物具有以下特征：化合物－１英文名称：Ｎ－（２，４－ｄｉｃｈｌｏｒｏｐｈｅｎｙｌ）－５－（（３，５－ｄｉｍｅｔｈｙｌ－１Ｈ－ｐｙｒａｚｏｌ－１－ｙｌ）ｍｅｔｈｙｌ）ｆｕｒａｎ－２－ｃａｒｂｏｘａｍｉｄｅ化合物结构：化合物－２英文名称：４－（２－（（５－ｐｈｅｎｙｌｆｕｒａｎ－２－ｙｌ）ｍｅｔｈｙｌａｍｉｎｏ）ｅｔｈｙｌ）ｂｅｎｚｅｎｅｓｕｌｆｏｎａｍｉｄｅ化合物结构：化合物－３英文名称：４－ｍｅｔｈｙｌ－Ｎ－（２－（３，４，５－ｔｒｉｍｅｔｈｙｌ－１Ｈ－ｐｙｒａｚｏｌ－１－ｙｌ）ｐｒｏｐｙｌ）ｂｅｎｚｅｎｅｓｕｌｆｏｎａｍｉｄｅ化合物结构：化合物－４英文名称：５－（２－ａｍｉｎｏｐｒｏｐｙｌ）－３－ｍｅｔｈｙｌ－１，４－ｄｉｐｈｅｎｙｌ－４，５－ｄｉｈｙｄｒｏｐｙｒｒｏｌｏ［３，４－ｃ］ｐｙｒａｚｏｌ－６（１Ｈ）－ｏｎｅ化合物结构：化合物－５英文名称：１－（２－ｏｘｏ－２－（３－（ｔｈｉｏｐｈｅｎ－２－ｙｌ）－３，３ａ，４，５－ｔｅｔｒａｈｙｄｒｏ－２Ｈ－ｂｅｎｚｏ［ｇ］ｉｎｄａｚｏｌ－２－ｙｌ）ｅｔｈｙｌ）ｐｉｐｅｒｉｄｉｎｉｕｍ化合物结构：...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：侯旭奔，方浩，李敏勇，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：88