與傳統(tǒng)的分子對接相比，反向?qū)?inverseorreversedockin)g用于鑒定大量受體中給定配體的靶標(biāo)。反向?qū)涌捎糜诎l(fā)現(xiàn)現(xiàn)有藥物和天然化合物的新靶點(diǎn)、解釋藥物的分子機(jī)制和藥物重新定位找到藥物的替代適應(yīng)癥，以及檢測藥物不良反應(yīng)和藥物毒性。DeckingProtofnofinterestCITPossible訂indingprotein^rotElRtarget<1之忖bDeckingProtofnofinterestCITPossible訂indingprotein^rotElRtarget<1之忖b初卒PossiblebindiigligandReversedockingChcrriPCDlTdtobo宓A(chǔ)ctivecorr^pGUndorCKistingdrug導(dǎo)語自2003年人類基因組計(jì)劃宣布完成以來，研究人員一直在努力尋找與特定表型相關(guān)的分子靶點(diǎn)。已經(jīng)開發(fā)了許多實(shí)驗(yàn)技術(shù)用于新疾病靶標(biāo)的確證和先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)。此外，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)量的增長和計(jì)算能力的提高使得先導(dǎo)化合物的高通量計(jì)算篩選成為可能。分子對接是一種在給定配體中搜索蛋白質(zhì)中可能的結(jié)合姿勢并計(jì)算結(jié)合親和力的計(jì)算方法。因此，越來越需要開發(fā)一種計(jì)算工具發(fā)現(xiàn)新的靶標(biāo)。通過發(fā)現(xiàn)不期望與先導(dǎo)化合物或現(xiàn)有藥物結(jié)合的靶點(diǎn)，可以嘗試消除不良副作用；或通過藥物重新定位擴(kuò)大藥物的適應(yīng)癥。受此驅(qū)動，反向?qū)臃绞皆絹碓绞艿疥P(guān)注。1DrugO3DproteinrtructoreE1DrugO3DproteinrtructoreE:DrugbindingsheRankedcandidatetargme反向?qū)又?，人們試圖找到可以結(jié)合特定配體的蛋白質(zhì)靶標(biāo)。必要的過程類似于正向?qū)臃椒?；?zhǔn)備數(shù)據(jù)集、尋找配體姿勢以及對復(fù)雜結(jié)構(gòu)進(jìn)行評分和排序。然而，高計(jì)算成本和蛋白間評分偏倚在內(nèi)的幾個問題使得反向?qū)舆^程相當(dāng)復(fù)雜。靶標(biāo)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫反向?qū)拥南葲Q條件是具有潛在配體結(jié)合區(qū)域信息的靶標(biāo)結(jié)構(gòu)集合。正確構(gòu)建靶標(biāo)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫是提高反向?qū)臃椒?zhǔn)確性和適用性的關(guān)鍵步驟。已經(jīng)開發(fā)了許多用于反向?qū)拥陌袠?biāo)數(shù)據(jù)庫；此外，為每種蛋白質(zhì)定義適當(dāng)?shù)慕Y(jié)合位點(diǎn)，對于計(jì)算效率和對接結(jié)果的準(zhǔn)確性也是重要的。受體的結(jié)合位點(diǎn)或結(jié)合口袋是受體的特定區(qū)域，其與配體結(jié)合形成相互作用。預(yù)定義的結(jié)合口袋有助于反向?qū)?，因?yàn)樗鼫p少了在配體和受體之間搜索適當(dāng)對接區(qū)域的時間。許多以前的研究中，結(jié)合口袋通常由具有至少一個與配體的重原子的距離范圍內(nèi)的一個重原子的那些殘基限定。主要有兩種獲得結(jié)合口袋的方法；一個是從蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫PDB）復(fù)雜結(jié)構(gòu)中檢索結(jié)合口袋，另一個是使用結(jié)合口袋搜索程序。定義結(jié)合位點(diǎn)的自動過程是理想的，因?yàn)樵诜聪驅(qū)舆^程中需要檢查大量的靶標(biāo)。InformatBritypenaiTiefemtenr^ebsire€白臟ra牡PrnlfinPDBStruduraidproteinsAcce&iiHe圈10?4&67proteinss-lrudurcsUniPrat￡ro骨定佃erfproieln5Accessible囹550^552proteinsfarSwlss-Prot酉?9了1,矚9pxjifinFforIiEM0laDrgetpseneiftTTD斛細(xì)g【l咖*日ry帶厲他也witf*Iher^pemiC⑻罪1$Acauitile㈣2Q25 17.616血聞$scPDECoorilinatedataofpratcins.ligand^andactivesitesAcrEs^iNe[11]92&3bindingsites5678^oleins,SSOftli^andrsPUTDUcndingscriaaures,relaieddieses-,掛創(chuàng)阿i3functonassociatedpaihwa^sAccessible|12j1207bindings-iruaures841cargerprocetfKTargetDBkitegraieddatabaseofTTD.PDTD,DruqB-ank,andPDBAiiEEsIble[13]6^20protewientriesDARTTnrgrl?HjiwoalcdwishdrugndvmrrcacSnnAccci'jirtc[14J61Bpr嘀時臨529lignndspnorMui!hdrug-induced kil)fAccei?iMe【15]236prffltifts,U2?呻mckcsoCambridgestructumldatobnseAccessible[14]^SOO.QflOproteinentriesDrugDrugBiirkDrugsand耐g1a俘□AccEs^iNe[17]7?77dugsPubC^iemStrudureSandartMti&s也chemicals駅氓如bl?[IB]S2rnilljfrn由史mic:也！SChEMHLhformaiionofdfi^-likehioacdue-oomp^nds-A￡￡￡mbieLi?]2Jmillionb：cad&aysZlhJCChemicalcompoundsAicesslble[20]>35millioncompoundsPraielnT-llgandcom陽Ast?cdiverseSKApoandhQlofernm{/prorelnccmple^eswnhdrugIkeligandfictesilWe[21]aspmteln-ligsnd5呷1電卿PD&proteifidiLjbonkUniFrol;universalproIanrcsauri:^TTD:thcr^pculicUrgetdatdiMic.PDFD;potent^kughrg^tdat^asc;DARF;drug目曲erarejrcLkjntargetdatRbase^DlTOP:drug-inducedTDMldtyrelatedproiemdatRtiaserCSC：Cambridges&ucnjriildatabase反向?qū)庸ぞ叻聪驅(qū)舆^程中使用的分子對接程序與常規(guī)的對接方法相似。已經(jīng)開發(fā)了許多流行的對接程序，例如GOLD,DOCK,AutoDock或Glide；在他們的基礎(chǔ)上進(jìn)行了一些修改，使整個過程在計(jì)算上更加高效和準(zhǔn)確。與常規(guī)對接方法相比，反向?qū)舆^程在計(jì)算上要求很高，因?yàn)樗仨毺幚泶罅康牡鞍踪|(zhì)靶標(biāo)。對接分?jǐn)?shù)的噪聲在靶標(biāo)確證中產(chǎn)生假陽性。特別地，與正向?qū)酉啾?，對接分?jǐn)?shù)的靶標(biāo)依賴性在反向?qū)又懈鼮殛P(guān)鍵。ReverseclockingtoolsandserversProgramTargetdatabaseBindingcavityINVDOCKIn-housedatabaseproteinsurfacehrgelycoveredbysphere(1040PDBfor38proteins)probeTarFisDockPDTDResidueswithin6.5AfromboundligandsidlargetNearlyallproteinstructuresinPDBDivide-and<onquerdockingapproachAMICENoneArbitraryCuttingmethodandPocketSearchmeihadV751451broadrepresentativeproteinsUserdefinediRAISEIn-hansedatabaseRadiusof65AaroundareferenceligandACTPPutativeautophagi匚proteinstructuresAminoaddmotifcoveringactivi?sites反向?qū)哟_定潛在靶標(biāo)的一般流程

Revetsedocking(b)Proteindatabases(d)HomologyproteinsproteinsValidationviabiaassay(f)Furthervalidationvia

sliucluralbiologyRevetsedocking(b)Proteindatabases(d)HomologyproteinsproteinsValidationviabiaassay(f)Furthervalidationvia

sliucluralbiology研究案例許多研究已經(jīng)將反向?qū)幼鳛橹饕椒ɑ蜃鳛榉治雠c小分子相關(guān)的廣譜靶標(biāo)的次要選擇。通過反向?qū)涌梢源_定新的疾病靶點(diǎn)、解釋物質(zhì)的分子機(jī)制，通過藥物重新定位找到已知藥物的替代適應(yīng)癥，并檢測藥物不良反應(yīng)和藥物毒性。研究人員選擇了特定的反向?qū)庸ぞ吆头?wù)器來滿足其特定的條件和目的。案例一：反向?qū)哟_定綠茶有效組分的潛在抗腫瘤靶標(biāo)綠茶的主要成分如表沒食子兒茶素沒食子酸酯（EGCG）、表沒食子兒茶素（EGC）、表兒茶素沒食子酸酯（ECG）和表兒茶素（EC））具有廣泛的抗腫瘤活性。其靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)在揭示抗腫瘤機(jī)制中起重要作用。因此，為了確定茶多酚的潛在靶標(biāo)蛋白質(zhì)，研究人員采用了反向?qū)犹摂M篩選藥物靶點(diǎn)的方法。*(ItCG)*(ItCG)(-)-1Ipicatcchin-3-gii11aLu(EC)lipicatcuhinOH(]*GC(t)(-)-1<picalcchin-3-gal1ate<f￡GC)(-X1<pi^allocalcchin準(zhǔn)備茶多酚小分子的三維晶體結(jié)構(gòu)；PDTD蛋白數(shù)據(jù)庫篩選出幾種具有抗腫瘤作用的臨床重要蛋白質(zhì)作為潛在受體,并做處理；基于AutoDock進(jìn)行反向?qū)雍Y選；結(jié)果分析篩選,如進(jìn)一步對接研究結(jié)合模式和分子動力學(xué)研究作用機(jī)制?；诜聪?qū)咏Y(jié)果,研究人員找到了茶多酚的幾個潛在靶標(biāo),并在此基礎(chǔ)上就行分子對接研究結(jié)合口袋和結(jié)合模式研究，發(fā)現(xiàn)了靜電相互作用和氫鍵在茶多酚與靶標(biāo)結(jié)合過程中的重要作用。案例二：反向?qū)哟_定人參皂苷的潛在靶標(biāo)人參皂苷是人參的主要成分，在傳統(tǒng)的藥物中，人參被認(rèn)為具有許多疾病的治療價值。為了驗(yàn)證經(jīng)驗(yàn)觀察到的人參的效果，研究人員利用反向?qū)臃椒êY選與特定疾病相關(guān)的靶蛋白，大致流程如下：藥物靶標(biāo)數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建；毒性和副作用相關(guān)蛋白質(zhì)靶標(biāo)的選擇；人參皂苷配體小分子和靶標(biāo)結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)備使用反向?qū)庸ぞ哌M(jìn)行反向?qū)雍Y選；GLy-216/i'GLY-2191GLU-9ZGLy-216/i'GLY-2191GLU-9Z基于對接打分和結(jié)合模式分析，研究人員發(fā)現(xiàn)人參皂苷的四種潛在靶蛋白，并發(fā)現(xiàn)了四個可能與副作用和毒性相關(guān)聯(lián)的蛋白?？偨Y(jié)反向?qū)訛檫M(jìn)行下一步研究提供了潛在的靶標(biāo)蛋白列表。藥物靶標(biāo)確定是藥物發(fā)現(xiàn)的第一步，作為補(bǔ)充實(shí)驗(yàn)方法的策略之一，反向?qū)右呀?jīng)成為確定給定化合物潛在靶標(biāo)的有效工具之一，不僅用于靶標(biāo)確證，而且還能預(yù)測毒性和不良副作用，也可用于發(fā)現(xiàn)藥物或天然化合物的未知新穎靶標(biāo)。由于反向?qū)邮腔趯拥乃幬锇袠?biāo)識別方法，為了明確的靶標(biāo)確證，應(yīng)考慮構(gòu)建潛在靶標(biāo)數(shù)據(jù)集、檢測結(jié)合位點(diǎn)或空腔、提高搜索算法和評分函數(shù)的準(zhǔn)確性。與其他基于結(jié)構(gòu)的靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)方法(如藥效團(tuán)、結(jié)合位點(diǎn)相似性和基于指紋交互的方法)相比，反向?qū)泳哂兄苯拥膬?yōu)勢。作為對接結(jié)果，產(chǎn)生靶標(biāo)與配體的結(jié)合模式是先導(dǎo)化合物優(yōu)化的有效方法。然而，與反向?qū)臃椒ㄓ嘘P(guān)的一些限制和幾個問題，例如，靶標(biāo)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集構(gòu)造問題、由于高計(jì)算成本而不能考慮受體靈活性，以及對接評分偏差。如果這些限制和問題得到充分的解決，那么反向?qū)泳统蔀樗幬锇l(fā)現(xiàn)真正有用的工具，。參考LeeA,LeeK,KimD.Usingreversedockingfortargetidentificationanditsapplicationsfordrugdiscovery[J].Expertopinionondrugdiscovery,2016,11(7):707-715.ZhengR,ChenT,LuT.Acomparativereversedockingstrategytoidentifypote