[发明专利]以Nicastrin为靶点的药物筛选方法及其应用

摘要

本发明的以Nicastrin为靶点的药物筛选方法及其应用属于靶点蛋白生物信息学分析、结构建模和小分子药物虚拟筛选技术领域，具体以Nicastrin为靶点，以ZINC小分子数据库为搜索数据库的药物虚拟筛选设计方法。本发明还包括靶点蛋白的同源建模方法、结合口袋定义方法以及构效关系分析方法。本发明已在相关蛋白靶点的药物设计方法中进行了多次验证，成功率极高。本发明方法已用于虚拟筛选Nicastrin的抑制剂。

主权项

一种以Nicastrin为靶点的药物筛选方法，其特征在于：以生物信息学分析、同源建模、分子对接虚拟筛选技术为基础进行计算机药物筛选，所述以Nicastrin为靶点的药物筛选方法包括以下步骤：(1)确定Nicastrin在Uniprot中的蛋白序列；(2)Nicastrin蛋白序列的生物信息学一级结构分析：通过Uniprot查询Nicastrin的翻译后修饰发现：45、55、187、200、204、264、387、417、435、464、506、530、562、573、580、612位残基都有N‑糖基化报导，1‑33位序列是信号肽。在Nicastrin的亚细胞定位部分发现该靶点有一次跨膜，其中34‑669处于细胞膜外，而691‑709处于细胞膜内，中间肽段670‑690横跨磷脂双分子层。因此正常的小分子结合口袋不会处于670‑690内。与此同时结合TMHMM工具分析靶点的跨膜分布发现670‑690为跨膜区；(3)Nicastrin蛋白序列二级结构分析：采用Lasegene软件对靶点蛋白进行二级结构及相关物理性质的预测。首先打开Lasegene中的Editseq模块，新建Protein窗口并将靶点序列粘帖至该窗口中，并保存文件类型为EditSeq Protein Sequence File类型。然后将该文件用Lasegene中的Protean模块打开，通过Protean预测该靶点的二级结构、柔性区域、表面倾向性等因素。同时结合Functional Sites in Protein工具预测蛋白的功能位点及球状和混乱区域；(4)Nicastrin同源建模：使用Swiss‑modeling进行同源建模。首先打开Swiss‑modeling工具网站并点击Modelling，将靶点序列黏贴至序列窗口并点击Built Model，Swiss‑modeling工具将搜寻同源模板将输入序列进行同源膜建，待程序大约跑15分钟后查看建模结果。我们选择4upc(分辨率5.4埃)作为模板所建模型GMQE为0.71.我们发现该靶点33‑41及666‑709区间三维结构缺失，因此我们通过Modelle程序进行片段模建。我们将所建造的3D模型用DS进行能量最小化优化，然后将模板与序列建构进行叠合后发现两者RMSD为1埃，同源建模模型可信，swiss‑modeling工具对同源建模有较高的准确度。E333，Y337，R281，S297and T333；(5)采用Discovery Studio程序，为Nicastrin确定绑定口袋；(6)采用Glide软件对Nicastrin抑制剂小分子数据库进行分子对接及虚拟筛选；(7)小分子抑制剂IC50活性测试。