Science丨依据结构筛选药物的范例——通过GPCR结构信息筛选D4多巴胺受体激动剂

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日前，Science杂志发表了来自美国北卡罗莱纳大学教堂山分校汪胜博士领衔完成的题为“D4 dopamine receptor high-resolution structures enable the discovery of selective agonists”的研究论文，该研究利用脂立方 (Lipidic cubic phase, LCP) 技术解析出D4多巴胺受体的超高分辨率晶体结构（1.95 Angstrom，GPCR结构的平均分辨率为3.2 Angstrom），并且在此基础上最终得到了亲和力纳摩尔级别的D4多巴胺受体专一性激动剂。这不仅为后续研究D4多巴胺受体的功能和治疗与其相关的疾病，提供了很好的小分子探针，同时这也是目前为止首次通过GPCR结构信息，鉴定出特异性结合位点，并针对此位点虚拟筛选出的专一性的高亲和力化合物。这一成果还为后续的依据结构筛选药物提供了很好的范例。

很多精神病类的药物都是通过结合到大脑中的多巴胺受体。但是人类的多巴胺受体包含五个家族成员：D1，D2，D3，D4和D5【1】。这些精神病类的药物一般都是能够结合整个多巴胺受体家族。所以导致了严重的副作用，如运动障碍和病理性赌博。

在这项研究中，来自美国北卡罗来纳大学教堂山分校著名药理学实验室Bryan L. Roth团队的汪胜博士利用脂立方 (Lipidic cubic phase, LCP) 技术解析出D4多巴胺受体的超高分辨率晶体结构（1.95 Angstrom，GPCR结构的平均分辨率为3.2 Angstrom），这是迄今为止解析出的分辨率最高的胺能GPCR受体（Aminergic GPCR）。

通过进一步的结构药理学分析，汪胜博士鉴定出了D4多巴胺受体的潜在的专一性药物结合位点（extended binding pocket, EBP）。随后通过与加州大学旧金山分校Brian K. Shoichet团队合作，利用超高分辨率的D4多巴胺受体专一性EBP位点的结构信息， 计算机虚拟筛选了来自ZINC15数据库（http://zinc15.docking.org/）中超过60万种不同的小分子化合物。最终根据Brian K. Shoichet团队计算出的小分子化合物结合EBP位点的强弱，汪胜博士测试了十个结构千差万别的小分子化合物。 其中有两个小分子化合物可以结合D4多巴胺受体，但是它们的亲和力都在微摩尔级别。

进一步通过化合物与超高分辨率的D4的结合信息，汪胜博士，Daniel Wacker博士（Bryan L. Roth 团队）和Anat Levit博士（Brian K. Shoichet团队）紧密合作对已有的化合物进行了两轮的结构优化，最终得到了亲和力纳摩尔级别的D4多巴胺受体专一性激动剂USF924。汪胜博士的进一步验证表明，USF924不仅不结合D1，D2，D3和D5的其他多巴胺受体，而且对于人类基因组中其他的320种受体也检测不出作用。USF924相比于初始的化合物， 结合D4受体的强度增加了3000倍（USF924将会在以SML2022货号在 Sigma-Aldrich上提供）。

从结构到药物设计再到药物筛选和改造流程

D4多巴胺受体与注意力缺陷多动障碍（ADHD）、癌症转移，甚至勃起功能障碍密切相关。目前该小分子正在进行临床前的测试。据悉，整个化合物筛选工作只花费了3个月的时间（传统的药物筛选往往需要数年），该团队就拿到了专一性和高亲和力的D4多巴胺受体的激动剂。这不仅为后续研究D4多巴胺受体的功能和治疗与其相关的疾病，提供了很好的小分子探针。 同时这也是目前为止首次通过GPCR结构信息，鉴定出特异性结合位点，并针对此位点虚拟筛选出的专一性的高亲和力化合物。为后续的依据结构筛选药物提供了很好的范例。

据悉，论文通信作者为北卡罗来纳大学教堂山分校的汪胜博士、Daniel Wacker博士和Bryan L. Roth教授，以及加州大学旧金山分校的Brian K. Shoichet教授；汪胜博士、Daniel Wacker博士和Anat Levit博士为共同第一作者。

参考文献：

1、J. M. Beaulieu, S. Espinoza, R. R. Gainetdinov, Dopamine receptors - IUPHAR Review 13.Br. J. Pharmacol. 172, 1–23 (2015). doi:10.1111/bph.12906pmid:25671228