靶向 GP2 蛋白的埃博拉病毒抑制剂虚拟筛选策略

埃博拉病毒（EBOV）复制周期中的关键步骤会涉及到病毒糖蛋白 2（GP2）的构象改变，从而促进宿主 - 病毒膜融合，释放病毒基因组的过程。这个蛋白的作用和 HIV 的 GP41 的作用机制类似。

这篇文章针对 EBOV 的 GP2 蛋白为靶点进行虚拟筛选，所选用的分子库包含大约 170 万个分子，使用传统的 DOCK 软件进行对接，从排名前列的化合物中，选出 165 种购买并进行生物活性检测，发现了 4 个良好的候选化合物，其 IC50 在 3 - 26uM 之间。

在随后的分子动力学模拟中，发现了结合相关的作用大多涉及到了 7 个高度保守的氨基酸残基，这个发现对未来 EBOV 的抑制剂研发有重要的指导作用。

主要思路

大体思路很经典，第一步分子对接，然后选择得分靠前的化合物进行生物学实验验证，然后进行分子模拟解释实验现象。现在就来对这篇文章进行解析。

细节展示

1. 蛋白靶标区域选择

蛋白：2EBO

对 GP2 的结构进行分析，在 CHR（599 - 632）区域分析出范德华力以及静电力贡献最大的残基，作为参考配体。

删除 2EBO 的 C 链残基 A609 到 F630，以便使指定的对接靶点区域暴露，根据分子足迹分析，C 链残基 I619 -I626 与五螺旋区域有着最为紧密的联系，并将 I619 -I626 作为参考配体。

A 图：GP41 的 CHR 多肽区域与 GP2 五螺旋束之间的静电与范德华力的分子足迹（footprint profiles）分析

B 图：靶点蛋白的关键性作用残基

3. 分子库准备

来自于 ZINC 上面的 170 万个的一个类药化合物库。作者根据分子的旋转键将这个化合物库分为了 42 个小类，每个最多 50000 个分子。

4. 对接

对接程序使用的使 MPI 版本的 DOCK6.6.，最好的结合模式被保存，然后使用 DOCK Cartesian energy (DCE) 进行微调 。排名前 100000 的化合物使用 MOE 计算其描述符，包括类药五原则，手性中心，以及 logP。使用 MACCS 指纹对分子按照结构进行分类，每个类选中 DCE 得分最高的作为 clusterhead。为了更加多样性的选择分子，clusterheads 按照 5 种打分函数进行排序:

DCESUM ,FPSVDW, FPSES,FPSSUM, TS

5. 生物学实验验证

检测病毒感染率：295T 细胞检测荧光素酶活

检测细胞死亡率。

从中选出 9 种化合物作为 Hits。

6. 分子动力学模拟

使用 Amber 程序进行分子动力学模拟，蛋白力场：ff

14sb，水分子力场：TIP3P，配体力场：GAFF。进行 20ns 的分子动力学模拟，重复 6 次。使用 RMSD（均方根偏差）对配体运动进行量化，RMSD 考虑了相对于初始姿势的平移，旋转和几何构象的差异。

原文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6639268 /#!po = 11.2069

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