基于片段化合物的药物开发-FBDD

　　自 1981 年被提出后，FBDD 不断优化，目前，FBDD 已经成为新药开发的主流方法。

 

　　FBDD 方法的优势

 

　　在医药领域，探索先导化合物发现方法与新药研发具有同等重要的地位。随着药物化学及相关研究领域的不断发展，新药研发新方法也不断被开发出来，比如我们熟知的高通量筛选、虚拟筛选、基于结构的药物设计及开发等。

 

　　目前高通量筛选方法仍然是新药开发的经典途径，但其弊端也逐渐表现出来，比如：需要大规模化合物作为支撑，苗头化合物命中率不理想，筛到的化合物假阳性高；对于筛到的苗头化合物，由于结构相对复杂，后期不利于结构优化，Hit-to-lead 转化率低等，所以亟需新的药物开发方法来完善和弥补，以提高新药研发的速度。

 

　　基于片段化合物的药物开发 （Fragment-based drug design, FBDD） 已经有 20 多年的历史，在这 20 多年的实践及优化中，FBDD 已经成为新药开发的主流方法。目前已经有 4 种药物 （Vemurafenib, Venetoclax, Erdafitinib, Pexidartinib） 获批上市，有 40 多种 FBDD 开发的化合物正在进行临床研究。

 

　　FBDD 的理论基础是筛选有活性的片段分子并延伸得到新药物分子，获得高活性的候选药物。片段的分子量比较小，这样的化合物可以覆盖更广阔的化学空间且更易进行结构优化，成药潜力较大。与筛选数百万级别的化合物库直接寻找药物尺寸 （Drug-size） （药物尺寸，即成药分子相当大小的分子） 的分子不同的是，FBDD 的本质并不是筛选已知化合物的类似物而是培育和设计药物。

 

　　

 

　　图 1. 基于片段药物开发原理

 

　　FBDD 最吸引人的地方在于其开发门槛较低，不需要对大规模化合物进行筛选，且相对容易的可以得到一组具有活性的 Hit，后期结构优化相对灵活，并且能保持最佳的药物空间。另外，FBDD 也为难成药靶点的药物开发带来了希望，尤其对于蛋白-蛋白相互作用的靶点，由于结合口袋较浅，很难直接通过高通量筛选得到比较理想的苗头化合物，而通过筛选有活性片段化合物，再进一步对片段化合物进行连接及优化可以获得潜在药物分子，如 2016 年批准上市的用于顽固性慢性淋巴细胞白血病治疗的 Venetoclax，就是通过这种方式获得。

 

　　FBDD 开发过程

 

　　基于片段的药物开发主要分为三步：

 

　　1、建立高质量的片段库

 

　　现在片段库的建立一般满足 RO3 原则，即分子量小于 300，氢键供体和受体不超过  3，可旋转键数目不超过 3，cLogP 小于 3。另外还要求片段化合物具有较高的溶解度 （以满足高浓度的筛选的需求），高纯度，结构稳定且结构多样性等特点。

 

　　2、筛选和识别与靶蛋白弱结合的活性片段

 

　　片段库建立之后，最关键的步骤就是筛选和识别与靶蛋白弱结合的活性片段。目前主要用于识别片段化合物的技术包括：表面等离子共振技术 （SPR）、核磁共振技术  （NMR）、X 射线单晶衍射 （X-ray） 技术、质谱 （MS） 技术等。

 

　　3、对命中片段进行优化和连接

 

　　筛选出具有活性的片段化合物之后，就要对片段化合物进行结构延伸得到高活性先导化合物，目前最主要的片段延伸方式包括：

 

　　? 片段连接 （Fragment-linking），即与受体结合的相邻的两个片段经链接成活性较强的较大分子。

 

　　? 片段合并 （Fragment-merging），即与受体结合的相互覆盖或甚近的两个片段合并成一个活性较强的较大分子。

 

　　? 片段生长 （Fragment-growing），即以受体结合的第一个片段为核心，经理性设计，在邻近处逐渐生长成活性比较强的较大分子。

 

　　

 

　　图 2. 片段延伸方式示意图

 

　　由此可以看出，FBDD 的成功开发至少需要以下几个方面：（1） 高质量片段化合物库；（2） 完善易得的蛋白配体结构信息；（3） 片段化合物与蛋白识别的可靠检测技术；（4） 严谨的结构优化策略。

 

　　为了突破实验性片段化合物筛选的局限性，片段化合物库的虚拟筛选也经常被报道。其方法主要包括：

 

　　（1） 构建虚拟片段库；

 

　　（2） 用计算机方法筛选片段化合物；

 

　　（3） 利用计算机方法对片段分子进行结构优化。

 

　　其优点在于通过计算机方法可以构建大量高质量虚拟片段分子，并且通过分子对接作为预处理工具缩小实验片段化合物库筛选的范围。但对于简单片段分子的分子对接及打分可能相比大分子化合物更具有挑战性，另外，片段分子的微小变化也会改变其晶体结构决定的结合模式，所以对片段化合物的虚拟筛选也要慎重对待。

 

　　FDBB 自身局限性和面临的挑战

 

　　FBDD 方法相比高通量筛选具有很多优势，但在使用上也存在一定局限性。该方法的应用很大程度上依赖于靶蛋白的三维结构信息，并且对纯化的蛋白需求量较大，因而对于一些晶体结构未知、纯化困难的靶标 （如跨膜蛋白），此方法并不适用。目前对 FBDD  的开发主要依赖 X 射线单晶衍射技术协助结构优化，但一些靶蛋白并不适用于 X 射线单晶衍射，并且一些蛋白一旦从细胞中分离出来，其晶体学结构可能和生理状态下有一定改变。

 

　　虽然 FBDD 方法已逐渐成为药物研发的主流，但未来还有很长的路要走，如何构建高质量的片段化合物库，如何进一步提高监控和识别片段与靶蛋白的结合技术，如何提高结构优化设计的效率和成功率等等。但我们相信，随着技术的不断进步，FBDD 技术将更好地服务于新药开发领域。

 

　　MCE 片段化合物库

 

　　MCE 凭借多年在医药化工行业的积累，收集整理了 14000+ 种片段化合物，这些化合物均严格符合 RO3 原则 （详细信息如表 1 所示），且产品具有高稳定性，高纯度及高溶解性等特点，是苗头化合物的重要来源。

 

　　

 

　　图 3. MCE 片段化合物库相关参数

 

　　相关产品

 

　　片段化合物库

 

　　MCE 可以提供 14000+ 种片段化合物，这些化合物均符合“类药 3 原则 （RO3）”，即分子量 ≤ 300 Da，氢供体 （H-donors） ≤ 3，氢受体 （H-acceptors） ≤ 3，cLogP ≤ 3。MCE 片段化合物库是先导化合物的重要来源。

 

　　MCE 的所有产品仅用作科学研究或药证申报，我们不为任何个人用途提供产品和服务