GPX4是細(xì)胞鐵死亡過(guò)程中的重要靶點(diǎn)，GPX4負(fù)責(zé)催化還原的過(guò)氧化脂質(zhì)都是嵌入在細(xì)胞膜中的，為了貼合平坦的細(xì)胞膜表面，GPX4的催化口袋非常平坦，類(lèi)似于蛋白蛋白界面，不是常規(guī)意義上的可藥口袋，這對(duì)非共價(jià)靶向GPX4的催化口袋造成了很大的難度。

      在靶向這類(lèi)平坦的口袋時(shí)，在特大化合物庫(kù)中進(jìn)行篩選是非常有必要的，因?yàn)?/span>平坦的口袋能提供的作用力有限，只有極少數(shù)小分子能完美地貼合到口袋上，并充分利用這些作用力來(lái)達(dá)到較高的活性。特大化合物庫(kù)中的分子一般由化學(xué)砌塊通過(guò)不同類(lèi)型的單步化學(xué)反應(yīng)組合而成，其分子數(shù)量能達(dá)到10億以上，這為找到那些極少數(shù)能靶向GPX4催化口袋的分子提供了足夠大的基數(shù)。

目前還沒(méi)有任何濕實(shí)驗(yàn)方法能夠支撐10億級(jí)別化合物庫(kù)的實(shí)體篩選。

      苗頭化合物篩選的濕實(shí)驗(yàn)方法中，目前主流的方法有高通量篩選（HTS）和DNA編碼化合物庫(kù)（DEL）等。但和特大化合物庫(kù)相比，兩者所覆蓋的化學(xué)空間就小了很多。HTS測(cè)試的分子數(shù)量很難超過(guò)一百萬(wàn)，也就是僅有特大化合物庫(kù)千分之一的數(shù)量。DEL所包含的分子能達(dá)到一億個(gè)，但是因?yàn)槭艿交瘜W(xué)反應(yīng)類(lèi)型的限制，DEL的分子多樣性遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如特大化合物庫(kù)。

雖然濕實(shí)驗(yàn)方法無(wú)法覆蓋特大化合物庫(kù)的所有分子，但在虛擬篩選中，通過(guò)采用不同顆粒度的親和力打分算法，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)10億分子的高效篩選，并具有高度的準(zhǔn)確性。

      但在特大化合物庫(kù)中搜索時(shí)，傳統(tǒng)的虛擬篩選策略是不適用的。

? 傳統(tǒng)的虛擬篩選方法主要包含以下步驟：

1）分子對(duì)接：把庫(kù)中所有的小分子對(duì)接到要靶向的口袋上，獲得小分子在口袋上的結(jié)合模式。

2）對(duì)接打分：對(duì)結(jié)合模式用對(duì)接打分進(jìn)行評(píng)估，并挑選對(duì)接打分較好的分子；

3）評(píng)估排序：對(duì)挑選出的分子用精度更高的方法，如MMGBSA或者FEP進(jìn)行評(píng)估；

4）挑選驗(yàn)證：挑選MMGBSA或者FEP打分較好的分子進(jìn)行合成測(cè)試。

在傳統(tǒng)虛篩流程的1）和2）步驟中，即使對(duì)千萬(wàn)級(jí)別化合物庫(kù)中的每個(gè)分子進(jìn)行對(duì)接打分，也需要花費(fèi)一整天的時(shí)間來(lái)完成。而對(duì)于一個(gè)規(guī)模達(dá)到10億的虛擬化合物庫(kù)，要完成全部的對(duì)接打分則需要長(zhǎng)達(dá)3個(gè)月的時(shí)間。

顯然，這樣的時(shí)間成本是不切實(shí)際的。

? 晶泰科技的解決方案——定制化的虛擬篩選策略

在GPX4案例中，晶泰科技使用了針對(duì)特大化合物庫(kù)開(kāi)發(fā)的虛篩流程。

1）片段對(duì)接：首先用10,000個(gè)片段作為“探針”對(duì)接到GPX4的催化口袋上，這些片段擁有不同的化學(xué)性質(zhì)和結(jié)構(gòu)，代表了不同類(lèi)型的藥效團(tuán)。

2）FEP計(jì)算：接著用XFEP（晶泰科技自由能微擾技術(shù)）來(lái)評(píng)估這些片段在口袋上各個(gè)位置的結(jié)合強(qiáng)度。

3）主動(dòng)學(xué)習(xí)：運(yùn)用Active Learning (主動(dòng)學(xué)習(xí)) 技術(shù)通過(guò)多輪迭代，對(duì)分子庫(kù)進(jìn)行采樣和分析，在一天時(shí)間內(nèi)總計(jì)進(jìn)行了超過(guò)5000個(gè)FEP計(jì)算，并用預(yù)測(cè)的結(jié)合強(qiáng)度訓(xùn)練AI模型，用于加速在化學(xué)空間中的探索。

4）藥效團(tuán)模型構(gòu)建：通過(guò)FEP預(yù)測(cè)出的結(jié)合強(qiáng)度排序這些片段，得到GPX4催化口袋上各個(gè)位置所對(duì)應(yīng)的藥效團(tuán)。

5）快速檢索：使用這些藥效團(tuán)快速檢索特大化合物庫(kù)，并挑出8000+個(gè)擁有這些藥效團(tuán)且空間排布正確的分子。

6）虛擬篩選：通過(guò)傳統(tǒng)虛篩流程對(duì)這8000+個(gè)分子進(jìn)行排序，最終挑選了159個(gè)分子進(jìn)行自動(dòng)化庫(kù)合成。

根據(jù)藥效團(tuán)和它們的空間排布，研究團(tuán)隊(duì)從晶泰自動(dòng)化可及的虛擬化合物庫(kù)中挑選了8,000多個(gè)化合物，并根據(jù)它們的物理化學(xué)性質(zhì)、預(yù)測(cè)的ADMET屬性FEP打分和AI模型預(yù)測(cè)的可合成性進(jìn)行篩選，最后挑選了159個(gè)化合物進(jìn)行合成，成功合成了124個(gè)化合物（純度95%，重量5mg）。最后，團(tuán)隊(duì)使用商業(yè)試劑盒對(duì)這124個(gè)分子的酶活進(jìn)行了測(cè)試，在這些全新骨架的分子中，有3個(gè)分子的活性達(dá)到了IC50<10μM，活性最好的分子其酶活與已報(bào)道的共價(jià)抑制劑相當(dāng)。在高通量FEP計(jì)算平臺(tái)和自動(dòng)化庫(kù)合成技術(shù)的幫助下，整個(gè)虛擬篩選+合成的過(guò)程僅用了28個(gè)工作日。這些苗頭化合物有望作為非共價(jià)靶向GPX4的起點(diǎn)，為進(jìn)一步在動(dòng)物模型中驗(yàn)證GPX4的靶向效果奠定基礎(chǔ)。

      正如前文所述，通過(guò)在特大化合物庫(kù)中進(jìn)行篩選，可以提高針對(duì)GPX4等口袋較淺的靶點(diǎn)的成功率。通常情況下，在苗頭化合物篩選階段，每個(gè)分子的成本和交付時(shí)間都受到嚴(yán)格控制。在成本和交付時(shí)間的雙重壓力下，市面上的特大化合物庫(kù)中的分子通常是通過(guò)不同的分子砌塊進(jìn)行一步合成得到的，這也限制了庫(kù)中分子的多樣性。

      晶泰科技的特大虛擬化合物庫(kù)由200萬(wàn)個(gè)分子砌塊通過(guò)化學(xué)反應(yīng)規(guī)則生成得到，除了一步反應(yīng)組合成的分子，也包括需要兩步化學(xué)合成才能得到的分子，這使得晶泰的虛擬特大化合物庫(kù)的多樣性遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他供應(yīng)商。而且，這些兩步反應(yīng)合成的分子的單價(jià)和交付周期依然適用于苗頭化合物篩選的場(chǎng)景。一個(gè)原因是公司實(shí)現(xiàn)了化學(xué)合成中多個(gè)重要環(huán)節(jié)的完全自動(dòng)化，并且擁有200多臺(tái)自動(dòng)化合成工站。這讓在傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室中一個(gè)合成人員需要3周才能完成的反應(yīng)；而在晶泰，可以在5天內(nèi)用幾臺(tái)自動(dòng)化合成工站輕松完成。第二個(gè)原因是，公司使用合成工站產(chǎn)生了大量高質(zhì)量的常用反應(yīng)合成數(shù)據(jù)（每月產(chǎn)生30,000個(gè)反應(yīng)數(shù)據(jù)），然后針對(duì)不同的反應(yīng)類(lèi)型訓(xùn)練了反應(yīng)可行性預(yù)測(cè)AI模型。根據(jù)這些AI模型預(yù)測(cè)結(jié)果，可以直接跳過(guò)合成小試，從而大幅縮短人工、物料成本以及交付時(shí)間。

      基于這兩個(gè)因素，晶泰科技成功地將兩步化學(xué)合成所需的成本和時(shí)間降低到與傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室中完成一步合成相當(dāng)?shù)乃?。這一創(chuàng)新使得公司的虛擬化合物庫(kù)能夠擴(kuò)展到那些只能通過(guò)兩步合成才能獲得的分子，從而在分子總量和多樣性方面實(shí)現(xiàn)了突破。

      另一個(gè)技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)在于使用了FEP進(jìn)行結(jié)合親和力的打分，根據(jù)晶泰內(nèi)部的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和文獻(xiàn)報(bào)道【1】，FEP在虛擬篩選中對(duì)親和力的評(píng)估精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于對(duì)接打分，根本的原因在于對(duì)接打分作為上世紀(jì)90年代的產(chǎn)物，在算法上采用了大量的近似來(lái)適應(yīng)當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)算力。而相對(duì)于對(duì)接打分，F(xiàn)EP在預(yù)測(cè)親和力時(shí)，不但考慮了基本的蛋白配體相互作用力，同時(shí)也考慮了配體分子內(nèi)能、去溶劑化能和結(jié)合口袋的柔性變化等對(duì)接打分不考慮的部分，對(duì)于決定親和力的因素描述更完整。FEP在虛擬篩選中的應(yīng)用可以說(shuō)讓虛擬篩選的成功率相比于過(guò)去得到了數(shù)量級(jí)的飛躍。

     據(jù)統(tǒng)計(jì)，在晶泰內(nèi)部60多個(gè)虛擬篩選項(xiàng)目的應(yīng)用表明, XFEP的精度超越現(xiàn)有的大部分商業(yè)軟件，并得到了國(guó)際頭部藥企的普遍認(rèn)可。得益于XFEP的使用，晶泰的虛擬篩選成功率達(dá)到90%以上（IC50<100μM），有70%的虛篩項(xiàng)目達(dá)到了IC50<10μM。

當(dāng)然，F(xiàn)EP能有更高的精度也需要更大的算力來(lái)支撐。晶泰的XFEP平臺(tái)通過(guò)優(yōu)化硬件利用率，相對(duì)于開(kāi)源的FEP軟件提升了一倍的計(jì)算效率。同時(shí)，晶泰擁有大規(guī)模云平臺(tái)調(diào)度能力，覆蓋全球主流的云平臺(tái)供應(yīng)商，來(lái)保證5000個(gè)分子/天的親和力評(píng)估通量。目前，只有極少數(shù)虛擬篩選服務(wù)供應(yīng)商，如晶泰，具備進(jìn)行大規(guī)模FEP計(jì)算的能力。盡管市場(chǎng)上普遍使用的是上個(gè)世紀(jì)開(kāi)始應(yīng)用的傳統(tǒng)虛擬篩選流程，這種流程在許多靶點(diǎn)上已被證明有效，并能夠降低化合物篩選的成本，但與HTS和DEL篩選相比，傳統(tǒng)虛擬篩選流程并不能提供差異化的結(jié)果。一些供應(yīng)商在傳統(tǒng)虛擬篩選流程中引入了FEP計(jì)算，在對(duì)接打分篩選之后，對(duì)于對(duì)接打分排名TOP100的分子進(jìn)行FEP計(jì)算。然而，由于對(duì)接打分的精度限制，對(duì)于像GPX4這樣難以靶向的小分子靶點(diǎn)，這100個(gè)分子中可能沒(méi)有任何陽(yáng)性分子，因此這100個(gè)FEP計(jì)算對(duì)虛擬篩選結(jié)果沒(méi)有任何幫助。虛擬篩選是一種基于AI和計(jì)算化學(xué)的高效藥物發(fā)現(xiàn)工具，能夠加速新藥的發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)過(guò)程。隨著AI技術(shù)和計(jì)算能力的不斷提升，以及自動(dòng)化技術(shù)的快速發(fā)展，虛擬篩選在藥物設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)發(fā)揮重要作用。晶泰科技將致力于進(jìn)一步優(yōu)化篩選方法，大力發(fā)展AI模型和自動(dòng)化技術(shù)，提高篩選的準(zhǔn)確性和效率，為藥物研發(fā)持續(xù)賦能。

信息來(lái)源：醫(yī)藥魔方

聲明：本文系轉(zhuǎn)載內(nèi)容，版權(quán)歸原作者所有，涉及作品問(wèn)題，我們將在第一時(shí)間刪除！