JCIM | 云上虚筛发现高活性高选择性的ROS1激酶抑制剂

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ROS1重排临床可见于1-2%的非小细胞肺癌病例中,目前无选择性治疗药。云上用Fast ROCS方法对AstraZeneca虚拟化合物库进行虚拟筛选,经过综合评价得到了一系列高活性和选择性分子,活性最高可达nM级别。

背景介绍

ROS1排可导致完整的ROS1酪氨酸激酶结构域与另一条染色体的伴侣蛋白融合至今无选择性ROS1药物。本文作者尝试研发一种特异性的、选择性的ROS1抑制剂,以提供更好的疗效和耐受性。TrkA被选为密切相关的激酶抗靶点,用来度量化合物的选择性。

虚拟筛选是一种经典的药物筛选方法,对比湿实验可大幅提高筛选效率。本文采用配体和受体相结合的虚筛方案,基于FastROCSOpenEye出品的2D方法的速度进行基于形状的叠合和打分的方法)的工作流程搜索了阿斯利康的化合物库(100亿个分子)子集,鉴定出候选的骨架。然后枚举化合物库中对应的分子,经对接检验后合成了两个系列的化合物并测试生物活性。

主要内容

1. 建立查询标准

通过多种标准选取了五个分子作为查询对象(图1)。将分子与ROS1的结合构象在空间中叠合,生成了空间形状约束和药效团特征。
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图1. ROS1抑制剂的结构式。图片来源:JCIM
2. 筛选AstraZeneca

FastROCSTanimoto指标来计算分子间形状与特征的相似度,确定了2900Tc score ≥ 1.2 的化合物。

有些分子虽有良好的分数,但可能缺乏关键药效团特征,删除这部分化合物后将剩下的1700个化合物与ROS1受体(PDB ID3ZBF 4UXL)经GlideSP对接肉眼查看选择了400个化合物进行生物学测试。

实验证实 280 种化合物对 ROS1 具有活性,80余个分子对 TrkA 的选择性与ROS1相比超过 10 新的 ROS1 活性化合物保持了对TrkA的选择性。

13 种具有个位数纳摩尔ROS1 IC 50值的化合物中,最佳活性可达2nM。含有二甲基取代的双环内酰胺的化合物6的活性是13nM,其选择性是TrkA3900是鉴定出的化合物中最有效和选择性最强的。

1. 6所在的其中一系列的分子的SAR分析。表格来源:JCIM
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3. AstraZeneca虚拟筛选库(AZVL)

FastROCS等方法可以部署到数百个GPU上以筛选更大的虚拟数据库。AZVL涵盖了4000多个核心骨架和取代基,每个母核或骨架都有对应的合成模板及其试剂类别。AZVL 骨架有14个连接点,通过完全枚举,潜在的虚拟空间可达上千亿个分子,足以代表整个搜索空间。

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图2. FastROCS的虚拟筛选流程。图片来源:JCIM
4. 云上高通量虚拟筛选
2 展示FastROCS工作流程。它需要两个输入:Query Reader处理输入3D结构,Collection Reader加载预处理的虚拟库。
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图3. FastROCS虚筛AZVL的结果与两步法虚筛全库的步骤。图片来源:JCIM
作者查询了15,拿到每个查询分数最高的1万个苗头化合物。Tc score分布如图3所示。平均每个分子的查询确定了60270个不同的骨架,检查具有超过10个苗头化合物的簇,每个查询识别出1560个骨架(图 3C)。经过对接打分后从理化性质预测、结构新颖性、化学合成可行性三个角度对骨架做进一步评估。
3中归纳的两个步骤能够从全库中找到所有潜在的分子所有七个骨架的枚举产生了近1700万个虚拟分子。预过滤Lipinski过滤加上ROS1对接后,得到了容量近7000种化合物的库A。从中挑选了70种化合物进行合成。
作者计算了2000多种化合物,从134的嘧啶4位偶联,与多种仲胺的SNAr反应得到了化合物库B

5. 苗头化合物的确认

在库A中,根据与43D相似性来选择化合物,R1=OMe 取代的化合物通常显示出略优的ROS1活性趋势,同时对TrkA 更具选择性(表 2)。16活性达到13nM,选择性达到近5000倍。2730 表明换成简单的杂环则失去活性。

表2.化合物库A的SAR分析。表格来源:JCIM
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在库 B(图4)中,34 表明喹啉基团也具有良好的耐受性并且没有显示出可辨别的TrkA 活性。8是该组中最有效的化合物 (9nM)
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图4. 化合物库B的SAR分析及1和31在1 μM浓度下的激酶选择性。图片来源:JCIM

小编总结

本文通过虚筛确定了三种不同的高效和选择性ROS1抑制剂先导化合物系列(ERK series、库A、库B),为选择性ROS1抑制剂提供了重要的苗头化合物。这种简单的基于形状的虚拟筛选与基于结构的匹配方法相结合,加上具有高合成成功率的虚拟库是快速推进项目的关键。

 
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虚拟筛选流程图
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参考文献

Petrović, D., Scott, J. S., Bodnarchuk, M. S., Lorthioir, O., Boyd, S., Hughes, G. M., … & Sadowski, J. (2022). Virtual Screening in the Cloud Identifies Potent and Selective ROS1 Kinase Inhibitors. Journal of Chemical Information and Modeling.

https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00644