TNKS2

2024年3月8日，杭州师范大学叶向阳/谢恬团队在Journal of Medicinal Chemistry在线发表了题为“Design, Synthesis, and Structure–Activity Relationship of Novel Pyridazinone-Based PARP7/HDACs Dual Inhibitors for Elucidating the Relationship between Antitumor Immunity and HDACs Inhibition”的文章。该团队开发了一系列基于哒嗪酮的PARP7/HDACs双重抑制剂，其中化合物9l具有强效的PARP7/HDACs双重抑制活性，在体内外均表现出优异的抗肿瘤能力。组蛋白去乙酰化酶（HDACs）在染色体结构和基因表达调控中发挥着重要作用，对肿瘤细胞分化、增殖和免疫调节等过程具有许多影响，已被验证为抗肿瘤的重要靶点，目前已有五种药物（1-5）获得上市批准（图1）。聚[二磷酸腺苷（ADP）-核糖]聚合酶7（PARP7）是PARPs家族中单PARP亚家族的成员之一，能使自身和其他底物蛋白发生MARylate反应，即催化单个ADP-核糖（MAR）从烟酰胺腺嘌呤二核苷酸（NAD）共价转移到其底物上。PARP7被证实通过抑制IFN-I信号转导参与细胞膜NA感应和多种病毒RNA感染。抑制PARP7能以免疫细胞依赖的方式诱导肿瘤细胞的IFN-I信号转导，从而导致肿瘤细胞死亡，使得PARP7成为一个极具吸引力的治疗靶点。Atamparib（RBN-2397，图1）是一种口服可用的PARP7选择性抑制剂（IC50< 3 nM），目前正在进行2期临床试验。BN-2397通过激活IFN-I信号通路抑制肿瘤免疫逃逸，从而抑制胰腺癌、卵巢癌、非小细胞肺等多种实体瘤的肿瘤生长。开发同时靶向HDACs和PARP7实现协同抗肿瘤作用具有重要意义。图1 HDACs抑制剂和PARP7抑制剂RBN-2397的结构。基于RBN-2397的双重抑制剂设计作者对临床候选药物RBN-2397与PARP7蛋白的共晶结构进行分析，发现其嘧啶环上的氮与ASP580形成氢键作用；哒嗪酮基团在NAD亚口袋中充当NAD模拟结合，并与PARP7蛋白的残基GLY565、GLN576和SER604形成氢键；哌嗪上的羰基和TYR596形成重要的氢键（图2A）。此外，嘧啶环上的CF3与GLY573形成额外的氢键作用，但其对PARP7活性并不重要。为了能容纳HDACs抑制剂的药效团（异羟肟酸），设计将异羟肟酸取代RBN-2397嘧啶环上的可修饰基团CF3，合成了化合物7具有HDAC1（IC50 = 34.0 nM）、HDAC6（IC50 = 83.7 nM）和PARP7（IC50 = 2.7 nM）的抑制作用（图2B）。图2 （A）RBN-2397与PARP7蛋白共晶结构中的相互作用；（B）第一种PARP7/HDACs双重抑制剂化合物7的结构；（C）化合物7与PARP7蛋白的相互作用；（D）化合物7与PARP7催化结构域结合的表面图；（E）BN-2397（绿色）和化合物7（蓝色）在PARP7中的叠加。随后，作者在此基础上进行异羟肟酸和哒嗪酮支架之间的片段Y和R1的结构改造（图3A），以进一步提升对PARP7、HDAC1和HDAC6的抑制活性。但化合物8a-8g的效力并没有显著提升。接着，作者保留了化合物7的Y和R1区域，在嘧啶环和异羟肟酸之间插入不同长度和类型的linker以提高对HDACs的抑制活性（图3B）。在将linker从具有酰胺官能团的直烷基链、吡唑基烷基链和苄氧基替换为烯丙基苄基后，得到活性最好的化合物9l（对PARP7、HDAC1和HDAC6的IC50分别为3.1 nM、35.0 nM和6.4 nM）。图3 PARP7/HDACs双重抑制剂8和9的设计。在体外细胞活性测试中，化合物9l对NCI-H1373和MV-4-11两种细胞系均显示出优异的抑制活性（≥ 99% at 10 μM，图4），比RBN-2397和SAHA效力更强。且与RBN-2397相比，化合物9l对MV-4-11和U937两种血液肿瘤细胞株显示出更强的抑制活性，与SAHA相比，活性略好。在对PARP7缺乏敏感性的NCI-2066细胞系中，化合物9l显示出比RBN-2397更强的抗细胞增殖活性。图4 PARP7/HDACs双重抑制剂的抗增殖活性测试。化合物9l可恢复IFN-β的产生和组蛋白H3的乙酰化研究表明，HDACs抑制剂，尤其是在用SAHA处理的细胞中，会降低磷酸化STAT1的水平和干扰素刺激基因的表达。作者以RBN-2397作为对照，在用固定浓度为1 μM的RBN-2397处理的NCI-H1373细胞中，加入不同浓度的SAHA显示，SAHA的增加会降低STAT1的磷酸化水平（在SAHA的最高浓度下，磷酸化可完全被抑制），而H3的乙酰化水平则不受影响（图5A）。化合物9l能显著提高p-STAT1和乙酰化H3的水平，而9h对p-STAT1水平没有影响（图 5B）。图5 （A）HDACi对PARP7i（RBN-2397）诱导p-STAT1水平的影响；（B）RBN-2397和SAHA组合以及不同浓度的9h和9l对Ac-H3和p-STAT1水平的影响。进一步的实验发现，随着9l浓度的增加，STAT1磷酸化水平、H3乙酰化水平和微管蛋白乙酰化水平逐渐升高（图6）。化合物9l通过同时抑制PARP7和HDACs可导致H3乙酰化水平升高，IFN-β和CXCL10的mRNA表达水平升高。这些发现意味着化合物9h只抑制组蛋白去乙酰化酶的活性，而化合物9l则具有同时抑制PARP7和HDAC的能力。图6 化合物对IFN-β和CXCL10表达水平的影响以及化合物对p-STAT1水平、Ac-H3和Ac-Tubulin的影响。化合物9l对PARPs和HDACs的选择性探究化合物9l具有强效的PARP7和HDAC6抑制活性，并且相比HDAC1，对HDAC6具有一定程度的选择性。化合物9l具有与SAHA相似的选择性，它对HDAC6的抑制活性（IC50 = 6.4 nM）略好于HDAC1-3（IC50 = 30~35 nM）；对HDAC8的活性较低，对HDAC11的活性最差（图7）。在对PARP同工酶的抑制活性中，化合物9l与RBN-2397具有相似的选择性。它对PARP7和PARP2的活性水平相同，但对PARP1、PARP5A和PARP5B的活性略高。图7 化合物9l对HDACs和PARPs的抑制活性。化合物9l的体内活性探究化合物9l以5 mg/kg的剂量通过静脉注射（iv）途径给药。结果显示，该化合物的清除率高达94.2 mL/min/kg，半衰期（t1/2）为13.3 h（表 8A）。口服10 mg/kg剂量的9l表现出极低的血浆暴露量，导致口服生物利用度较低（%F低至2.4%）。初步的PK评估表明，在异种移植小鼠模式的体内抗癌疗效概念验证（POC）研究中，口服给药是首选的给药途径。在BALB/c裸鼠CT26异种移植模型中，腹腔给药治疗17天，能明显减少肿瘤的生长（图8B、C）。当给药剂量为75 mg/kg时，9l的抗肿瘤效果最好，对肿瘤生长的抑制作用高于SAHA（50 mg/kg）和RBN-2397（50 mg/kg）。此外，实验小鼠均未出现体重明显减轻等副作用。图8 （A）化合物9l的PK表征；（B、C）在CT26荷瘤小鼠体内的抗肿瘤作用。总结在本研究中，作者首次设计并合成了一系列新型PARP7/HDACs双重抑制剂。在这些新化合物中，化合物9l对PARP7和HDACs在酶水平上都有很强的抑制活性。为了揭示同时在分子水平上靶向PARP7和HDACs能否产生协同药理作用，研究人员对化合物9l进行了一系列体外和体内实验。结果表明，同时靶向PARP7和HDACs可能无法实现协同抗癌效果，因为这两种途径的作用会相互抵消。不过，先导物9l是有史以来首次报道的PARP7/HDACs双重抑制剂，可作为进一步生物学研究的分子工具。原文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.4c00090声明：发表/转载本文仅仅是出于传播信息的需要，并不意味着代表本公众号观点或证实其内容的真实性。据此内容作出的任何判断，后果自负。若有侵权，告知必删！长按关注本公众号   粉丝群/投稿/授权/广告等请联系公众号助手 觉得本文好看，请点这里↓

——背景——深入了解蛋白-配体间的相互作用有助于我们更好地进行蛋白结构分析及药物设计。今天我们分享一篇2017年发表在Med. Chem. Commun. 的研究文章，文章作者对PDB数据库中蛋白-配体复合物结构进行了筛选，收集到了11016套质量够高（分辨率≤2.5埃）的蛋白-配体复合物数据用于后续分析。作者对数据集中所有距离≤4埃的原子间非共价接触进行了统计，得到750873对相互作用并将其分为了7类。在做整体分析之后，作者依次对每类相互作用的组成、几何形状、出现的频率、蛋白质侧链偏好进行了分析，并以特定案例为例说明了该类相互作用对配体结合亲和力和药物活性的影响。希望本文能对大家理解蛋白-配体间相互作用有所帮助。——分析结果——蛋白质-配体原子相互作用的主要类型作者提取了PDB中所有分辨率高于2.5埃的蛋白-小分子复合物的晶体结构，得到11016个复合物结构。排除了含有蛋白缓冲液和结晶条件相关的小分子的结构后，作者最终得到了750873个距离小于等于4埃的配体-蛋白相互作用原子对。前100种最常见的配体-蛋白原子对（表S2，见文末）可以聚类为7种相互作用类型。其中，出现频率最高的相互作用类型依次是疏水相互作用、氢键和π堆积。接下来是弱氢键、盐桥、酰胺堆积和阳离子-π相互作用。图1. PDB中提取的蛋白配体间非共价相互作用的频率分布作者收集得到的数据集中有超过五百个蛋白家族成员。前十的家族如图2a所示，其中激酶、胰蛋白酶样丝氨酸蛋白酶和天冬氨酸蛋白酶数量上位居前三。前十中除核激素受体和溴结构域家族外，其余都是酶。 作者选择了三个不相关的蛋白家族来评估同种相互作用在不同家族中出现频率的差异（图2b）。首先，作者发现离子相互作用（即盐桥）和阳离子-π相互作用在三个家族中频率都很低，π堆积在三个家族中频率接近。然后，作者发现氢键在激酶和胰蛋白酶样蛋白中的频率比核激素受体高一倍甚至更多。而最令作者惊讶的是，胰蛋白酶样蛋白中氢键和酰胺堆积的相对比例（42%和32%）远高于激酶（16%和6%）和核激素受体（10%和4%）。作者猜测这可能是由于激酶和核激素受体中的结合口袋比胰蛋白酶样蛋白更疏水，蛋白质酰胺基团的极性π面暴露较少导致的。图2. 数据集中十个最常见的蛋白质家族的分布接着作者比较了“高效”配体和“低效”配体中最常见的相互作用类型是否有差异，实验的亲和力数据来源于PDBbind数据库。作者选用FQ评分作为评估配体亲和力的指标，FQ评分反映了配体中平均每个原子对结合的贡献，即FQ越大，分子越精干有效，FQ越小，分子越臃肿低效。结果如图3a所示，疏水相互作用仍然是最常见的互作类型，而其他相互作用类型的比例均有所降低，其中，氢键从59%降到了34%，离子相互作用从13%降到了7%。这一现象可能反映出PDB中的大多数配体都是由先导化合物优化得到，其目的是增加有利疏水相互作用的数量，这比优化方向性受限的氢键更容易。作者也发现相比低FQ评分的配体，高FQ的配体更加疏水。而两类配体的其他性质如极性表面积、氢键受体和氢键供体等均接近。结合以上结果，可以看出，高效结合靶标的小分子配体更疏水，疏水相互作用是提高配体效率的驱动因素。图3. 不同配体结构中最常见的非共价相互作用的相对频率分布作者还探究了疏水相互作用在比类药分子分子量更小的片段（fragment）和蛋白的相互作用中是否仍然出现频率很高。于是作者计算了随机选择的1500个蛋白-配体复合物和蛋白-片段复合物中的互作类型。然后作者发现蛋白-片段复合物具有丰富的极性相互作用: 与疏水接触相比，氢键的频率增加了一倍，从31%增加到62%；静电相互作用的频率增加了三倍，从5%增加到17%（图3b）。作者认为出现这种差异是因为小分子量的片段为了弥补它们原子数量少的缺点，片段之间的相互作用需要非常高效，而静电相互作用决定了配体结合的最大效率。在最初的筛选中，片段（Fragment）的浓度都比较高，这就要求片段本身有高水溶性，反映到结构上带有极性基团。所以与类药物化合物相比，片段中极性相互作用的发生率更高。这也说明，片段（Fragment）比先导化合物及其优化产物（Lead compound）更容易采取结合姿态，从而最优地满足如静电或氢键等高效相互作用的几何约束。总之，这些结果表明，片段利用极性相互作用从有限的相互作用中获得最大的结合效率，但随着小分子配体的优化，几何约束与极性键越来越难满足，疏水相互作用的贡献增加。 为了进一步深入了解，接下来将详细分析PDB中每种蛋白质-配体相互作用类型的组成、几何形状、出现的频率、蛋白质侧链偏好以及对配体结合亲和力和药物活性的影响。疏水相互作用从前面的分析可知，疏水相互作用是蛋白-配体复合物中最常见的相互作用，作者共找到66772对碳原子与碳原子、卤素原子或硫原子之间小于等于4埃的接触（图1）。这些疏水接触可以分为五组。其中数量最多的一组是受体的脂肪碳原子和配体的芳香碳原子之间的接触，共有42443对。这表明在小分子抑制剂中普遍存在芳香环。事实上，76%的上市药物都含有一个或多个芳香环，其中苯环是目前最常见的环系。而疏水氨基酸——首先是亮氨酸，其次是缬氨酸，异亮氨酸和丙氨酸，它们的侧链毫无意外地最多地参与了疏水相互作用。配体的脂肪碳原子和受体的芳香或脂肪碳原子之间的互作原子对分别有8899和8974对。作者观察到这其中脂肪碳原子大多分布在芳环平面的上方或下方，而不是在环的边缘。蛋白中的芳香或脂肪碳原子与配体中的氯原子或氟原子间的接触是第二多的疏水接触（5147对）。第三是甲硫氨酸侧链硫原子和配体芳香碳原子间的接触（1309对）。尽管甲硫氨酸被归类为疏水氨基酸，但有研究表明，与纯疏水相互作用相比，Met-S⋯C(aro)间的相互作用能够产生1-1.5 kcal/mol-1的额外稳定能量。 疏水相互作用是药物受体相互作用的主要驱动力。配体上每个溶剂暴露的甲基在埋入蛋白疏水口袋后，可多贡献约0.7 kcal/mol-1的结合能/使结合能力提高3.2倍。然而，用甲基取代氢原子的效果是高度依赖于环境的，效力的损失和增益一样常见。有8%和0.5%的案例中观察到了10倍和100倍的效力提高。例如，添加一个甲基可以使tankyase-2（TNKS2）抑制剂的效力提高50倍（图4）。添加的甲基占据一个小的疏水口袋，可能释放不利结合的水分子。在极少数情况下，引入甲基增加的效力能够超过两个数量级。这通常是因为配体的结合对受体构象熵的惩罚效应的减弱和甲基包埋到疏水口袋的去溶剂化效应的叠加实现的。图4. TNKS2抑制剂加入甲基的神奇效果。(a) 两种TNKS2抑制剂的化学结构 (b) 结合抑制剂1 (青色) 的TNKS2的晶体结构（pdb: 5C5P）氢键氢键是蛋白-配体复合物中第二常见的相互作用，作者共观察到28577对氢键互作原子对（图1）。其中N-H⋯O的互作最常见（15105对），接下来是O-H⋯O（8251对）和N-H⋯N（333对）。在N-H⋯O相互作用中，中性氢键和带电氢键的数量几乎相等（分别为7554和7551对）。蛋白更多情况是氢键供体而不是受体（分别为9217和5888对）。令人惊讶的是，甘氨酸是最常见的氢键受体，同时也是第二常见的供体，这可能是由于甘氨酸没有侧链掩盖主链原子，主链的灵活性能够更好地满足氢键的空间约束。精氨酸比赖氨酸参与更多的氢键，可能是由于精氨酸侧链的胍基上存在3个氮原子。在O-H⋯O互作中，带电氢键（通常在醇和羧酸之间）的频率是中性氢键的3倍，并且配体通常作为供体而不是受体。在带电氢键中，最常见的受体是天冬氨酸；在中性氢键中，最常见的受体是天冬酰胺、甘氨酸和谷氨酰胺。丝氨酸是最常见的供体。此外，在作者的分析中还观察到4888个由水介导的蛋白质-配体氢键。其中，在配体中涉及氧原子的水介导氢键的频率大约是涉及氮原子的两倍。 作者通过分析发现，在N-H⋯O，N-H⋯N，O-H⋯O氢键中，重原子（N或O）间的中位距离约为3.0埃（图5），这个值比先前报道的酰胺（C=O）和OH/NH 之间的氢键略高（~ 0.1-0.2 Å）。此外，中性氢键和带电氢键的中位距离几乎相同（相差0.1 Å）。D-H⋯A氢键的角度主要分布在130-180°，而N-H⋯O氢键的偏好角度集中在180°左右。图5. 弱氢键（C-H⋯O）和强氢键（N-H⋯O, N-H⋯N, O-H⋯O）的长度分布氢键是生物复合物中普遍存在的定向的分子间相互作用，也是分子识别特异性的主要贡献者。氢键的自由能在-1.5 kcal/mol-1到-4.7 kcal/mol-1。然而，如果新形成的相互作用不超过配体结合时的去溶剂化损失，则氢键对结合的贡献可能非常有限（甚至不利）。同样，氢键的贡献也取决于局部环境：暴露于溶剂的氢键对净相互作用能的贡献明显小于埋藏在疏水袋中的相同氢键。因此，通常认为优化疏水相互作用比优化氢键更容易。在药物设计中，氢键由于其严格的距离和几何约束而被用来保证配体-受体结合的特异性。 现有案例中，有一系列凝血酶抑制剂通过简单添加作为氢键供体的氨基实现了结合亲和力的显著增加（>500倍，图6a）。在晶体结构中，氨基与216位的甘氨酸的羰基氧和周围的水形成带电氢键(图6b)。图6. 在凝血酶抑制剂中加入氢键的效果。(a) 两种凝血酶抑制剂的化学结构 (b) 结合抑制剂4（青色）的凝血酶的晶体结构 (pdb: 2ZC9)。氢键用绿色虚线表示π堆积相互作用蛋白-配体复合物中第三常见的相互作用是芳香相互作用。芳香环相互作用在化学和生物系统中普遍存在，可以被认为是疏水相互作用的一种特殊情况。作者通过统计发现，边对面（edge-to-face）和面对面（face-to-face）的互作出现频率接近（分别为8704和8537对）。这与苯二聚体相互作用能的量子力学计算结果一致。计算预测边对面和有平行位移的面对面是等能的，并且比重叠的面对面π堆积更稳定。有将近一半的π堆积相互作用发生在苯丙氨酸的芳香环和配体的芳香环之间，其次是酪氨酸（36.8%），色氨酸（8.7%）和组氨酸（5.1%）。 涉及芳香环的相互作用也是蛋白质配体识别的主要贡献者，同样也被应用于药物设计中。一个通过形成π堆积相互作用极大增加结合亲和力的例子是可溶性环氧化物水解酶（sEH）抑制剂的设计。晶体结构显示，抑制剂6的苯环能够和524位的组氨酸形成π堆积相互作用，而不含这个苯环的5号抑制剂的结合能力降低了100倍（图7）。虽然π堆积相互作用可以增加抑制剂对靶标的结合亲和力，但有研究指出，减少分子芳香环的数量可能会改善其物理化学性质，如溶解度。图7. 在人源环氧化物水解酶抑制剂中加入芳香环的效果。(a) 两种人源sEH抑制剂的化学结构 (b)结合抑制剂6（青色）的sEH的晶体结构（pdb:3I1Y）。苯环用粉色/透明球面表示弱氢键蛋白-配体复合物中第四常见的相互作用是C-H⋯O 氢键。当相互作用的供体碳原子是芳香碳时，受体氧原子更多地来源于蛋白而非配体（分别为4927和708对）。这简单地反映了这样一个事实：大多数配体具有芳香环，而大多数侧链则没有。甘氨酸、天冬氨酸和谷氨酸始终是 C-H⋯O 相互作用中最常见的受体，而亮氨酸是最常见的供体。C-H⋯O氢键的中位距离为3.4 Å，比传统氢键（N-H⋯O, N-H⋯N, O-H⋯O）长0.4 Å，并且两个重原子之间的距离很少低于3.2 Å（图3）。C-H⋯O相互作用的角度集中在130°左右，这与以前的报道一致。 人们对弱氢键的存在已经进行了广泛的分析和评述。计算表明，Cα-H⋯O=C相互作用的强度约为NH⋯O=C氢键强度的一半。此外，对蛋白质配体复合物的分析表明，Cα-H⋯O氢键更应解释为次级相互作用，因为它们经常伴随着分叉的N-H⋯O氢键。现在越来越多的人认识到C-H⋯O氢键在多种生命活动如分子识别，蛋白质折叠的稳定，核酸与蛋白质的相互作用，酶催化，以及蛋白质-配体结合复合物的稳定中起着重要作用。一对配对的CDK2抑制剂说明了C-H⋯O氢键对蛋白质配体复合结合的贡献（图8）。抑制剂7和8之间的唯一区别是8的噻唑环上的甲基取代了NH2。虽然7的N-H⋯O氢键比8的C-H⋯O氢键更强，但后者更有效，可能是与7的NH2在结合时脱溶剂惩罚有关(图8b)。图8. 在CDK2抑制剂中用C-H⋯O氢键替换N-H⋯O的效果。(a) 两种CDK2抑制剂的化学结构 (b) 结合抑制剂8（青色）的人源CDK2的晶体结构（pdb:1PXP）。N-H⋯O和C-H⋯O氢键分别以绿色和品红色虚线表示盐桥带正电荷的氮和带负电荷的氧之间的接触（即盐桥）是分析中第五常见的相互作用类型（7276对）。来自蛋白的带正电的氮原子和来自配体的带负电的氧原子之间形成的盐桥的数量是氮氧原子来源相反的盐桥数量的两倍（分别为4882和2394对）。因为蛋白质中精氨酸（5.6%）和赖氨酸（5.0%）的频率与观察到的天冬氨酸（5.4%）和谷氨酸（3.8%）的频率接近，所以这可能反映了PDB中含有羧酸的配体数量（1849个）多于氨基（1103个）。在83.6%的盐桥中，精氨酸提供阳离子。这与量子力学计算相一致。量子力学预测精氨酸比赖氨酸侧链更倾向于形成盐桥。此外，在精氨酸胍基周围的带负电氧的分布表明，负电氧原子在末端（ω）氮周围的密度比在仲胺（ε）氮周围的密度高。 盐桥对蛋白质稳定性的贡献很小，因为形成盐桥所获得的有利结合能不足以抵消带电基团脱溶剂的能量损失。然而，盐桥相互作用的强度强烈依赖于环境，特别是埋藏的盐桥对配体结合起着至关重要的作用。例如，在EGFR抑制剂10的末端N，N二甲基的氮原子能够和EGFR激酶结构域831位的天冬氨酸形成盐桥（图9）。当这个末端二甲基的氮原子被碳原子取代时（即抑制剂9），抑制剂的效价降低了800倍以上。图9. 在EGFR抑制剂中添加盐桥的效果。(a) 两种人源EGFR抑制剂的化学结构 (b) 结合抑制剂10（青色）的EGFR激酶结构域的晶体结构（pdb:4JRV）氢键以绿色虚线表示酰胺⋯π堆积酰胺基团和芳环之间的相互作用是第六常见的相互作用类型。和典型芳香π堆积不同，酰胺⋯π堆积是指酰胺键的π面相对于芳环π面的堆积。和前述的π-π堆积相同，酰胺⋯π堆积中也没有发现对面对面和边对面堆积的明显偏好（分别为2907和2060对）。最常参与面对面酰胺⋯π堆积的氨基酸是甘氨酸（19.4%）和色氨酸（17.9%），而边对面堆积中最常见的氨基酸是甘氨酸（20.1%）和亮氨酸（13.0%）。事实上，88.5%的酰胺π堆叠相互作用发生在蛋白质（通常是甘氨酸）的主链酰胺和配体的芳香环之间。这指向了一种利用结合位点中的肽键的策略。这种策略在基于结构的药物设计中可能未得到充分利用。 酰胺⋯π堆积相互作用在蛋白质结构中常见又重要。这些相互作用有时也在配体结合中发挥重要作用。例如，一对含恶唑的凝血因子Xa抑制剂之间的Ki差异为11倍，这主要是因恶唑环的偶极对酰胺⋯π相互作用的影响（图10）。图10. 恶唑环的偶极对酰胺⋯π相互作用的影响。凝血因子Xa抑制剂11（a）和12（b）的化学结构以及活性位点结合抑制剂（青色）的凝血因子Xa的晶体结构 （pdb:2Y5H, 2Y5G）。恶唑环和肽酰胺的偶极（红色箭头）在11中平行，在12中反平行阳离子-π相互作用在分析中，作者还找到了2577对带正电的氮原子和芳环间的相互作用。这些阳离子-π相互作用本质上是静电相互作用，因为π系统的电子云带负电荷。在90%以上的这类相互作用中，氮原子来自受体，芳环来自配体。这再次反映了前面提到过的一个事实，类药物化合物通常具有芳香环，而氨基则相对更少见。精氨酸参与阳离子-π相互作用的频率是赖氨酸侧链的3倍。先前已在氢键及盐桥的相互作用中观察到类似的趋势。这种偏好可能是由于精氨酸的胍基可以在同时与芳香环结合的同时提供数个氢键。当带正电的氮来自配体时，来自酪氨酸侧链的芳香环最常见（156对），其次常见的是苯丙氨酸和色氨酸（分别为59和24对）。酪氨酸在其羟基氢键上的阳离子-π结合能力的增强被认为是肽相互作用中类似偏差的起源。之前的理论结果认为酪氨酸与苯丙氨酸形成阳离子-π相互作用的能力相同，但实验结果观察到蛋白质分子内阳离子-π作用中酪氨酸占比高于苯丙氨酸，酪氨酸额外的形成阳离子-π相互作用能力可能是由于其羟基形成氢键后，苯环电子云密度升高，形成阳离子-π相互作用能力更强。阳离子-π相互作用在蛋白质中广泛存在，是蛋白质结构、稳定性和功能的重要决定因素。一个特别引人注目的例子是表观遗传读取蛋白家族，其特征是由两到四个芳香残基组成的芳香笼，能够与甲基化修饰的赖氨酸或精氨酸侧链产生阳离子-π和疏水相互作用。 许多药物受体相互作用涉及阳离子-π相互作用。最早的例子之一是烟碱乙酰胆碱受体（nAChR）对乙酰胆碱（ACh）的识别。同样，γ-氨基丁酸, 甘氨酸，和5-羟色胺受体与神经递质的相互作用中也存在阳离子-π相互作用。在一系列对有效的凝血因子Xa抑制剂的富有洞察力的优化实验中，一个氨基的顺序甲基化使得抑制剂的结合亲和力增加了3个数量级。叔丁基类似物（抑制剂15）与三甲基化氨基（抑制剂17）的亲和力的差异，表明阳离子-π相互作用使效力增加了60倍（图11）。图11. 氨基的顺序甲基化对凝血因子Xa抑制剂结合亲和力的提升 (a) 一系列凝血因子Xa抑制剂的化学结构 (b) 结合抑制剂17（青色）的凝血因子Xa的晶体结构 （pdb:2JKH）。阳离子-π相互作用用绿色虚线表示卤键虽然涉及卤素原子的特定相互作用比上面讨论的其他相互作用要少得多，但作者还是将其纳入分析中，因为这些相互作用的影响在药物化学中经常被讨论。作者观察到了351对C-X⋯Y (X = Cl, Br, I; Y = O, N, S)，其中Y来自蛋白质侧链或主链。这些卤素键（XB）相互作用发生在卤素原子（XB供体）和亲核试剂（XB受体）的σ-空穴（正静电势）之间。由于较高的电负性和缺乏极化性，氟不能形成卤素键相互作用，因此在分析中只考虑较重的卤素（Cl, Br和I）。在351对相互作用中，涉及氯原子的相互作用是最多（222对），其次是溴（91对）和碘（38对）。这与其他调查结果一致，并反映了这三种卤素原子在小分子配体中的相对普遍性。C-X⋯Y角的中位数为156°，表明其接近线性排列。氧原子是最常见的XB受体（占所有相互作用的约90%），其次是硫（约9%）和氮（约1%）。总的来说, 所有卤素键中有71%（251对）与主链羰基氧原子发生相互作用，而存在相互作用的天冬酰胺、脯氨酸、精氨酸和色氨酸残基较少。卤素键是一种在小分子中已被良好表征的分子间相互作用，在晶体工程和超分子化学等领域有着广泛的应用。在小分子中引入卤素的策略在药物化学项目中大量使用，这样不仅可以增加化合物的亲和力，还可以增加化合物的膜渗透性和代谢稳定性。通常，在先导化合物中添加卤素原子被用来研究它们的空间和电子效应。直到最近人们才认识到，卤素可以形成独特的分子相互作用，有助于蛋白质识别配体。 关于卤素键对蛋白质配体复合物的影响，已多有报道。关于PDE2a的一系列[1,2,4]三唑基[1,5-a]嘧啶类选择性抑制剂提供了很好的例子。在这项工作中，研究者系统性地分析了19号抑制剂原位H被卤素原子取代的效应（图12）。在19号抑制剂的类似物中，H被F、Cl、Br和I取代。所有化合物以相似的姿势结合，结合位点残基没有明显的构象变化。化合物的活性按H≈F≪Cl