新冠3CLpro抑制剂，看Uni-FEP如何加速其hit to lead？| 靶点“探月”计划
由新型冠状病毒(SARS-CoV-2) 导致的新型冠状病毒肺炎 (COVID-19) 的大流行给全球的公共卫生造成了严峻的挑战。除了广泛接种疫苗，快速研发出针对性的抗病毒药物，对减轻患者痛苦和控制疫情蔓延都有重要的意义，也吸引了全世界科学家和产业界的注意。
在本期Uni-FEP靶点“探月”计划中，我们以文献中报道的针对SARS-CoV-2 3CLpro的抑制剂优化改造过程为例，选取了文献中几个具有代表性的化合物，使用Uni-FEP计算了其与3CLpro的结合自由能，探索并验证了Uni-FEP在先导化合物优化过程中的适用性和准确性。
SARS-CoV‑2 3CLpro概述
2020年初全球开始研发治疗冠状病毒感染的药物。在大规模的临床研究中，大多数候选药物，如瑞德西韦和羟氯喹对死亡率或住院时间几乎没有影响。在SARS-CoV-2基因组编码蛋白中，主蛋白酶3CLpro受到了较为广泛的关注。3CLpro也被称为Mpro，它由non-structural protrein 5（nsp5）基因编码，是受到广泛关注的抗新冠病毒药物靶点。3CLpro的功能对于病毒的生命周期是不可或缺的，当病毒感染宿主细胞后，3CLpro会与PL2pro一起切割复制酶基因编码两种多聚蛋白，pp1a和pp1ab，使其释放一系列具有多种介导病毒复制和转录功能的非结构蛋白 (NSP) 。
因此，抑制3CLpro可以阻止病毒RNA的翻译，从而阻止SARS-CoV-2的复制[1]。靶向主蛋白酶，一直是治疗人类免疫缺陷和丙肝病毒感染的成功策略，但由于3CLpro在结构和机制上不同，因此需要针对SARS-CoV-2开发新的抑制剂。在COVID-19大流行之前，已经确定了几种通过共价（如GC376）或非共价机制（如ML188）靶向冠状病毒3CLpro的化合物，但都存在成药性差的问题，继而需要对其结构进行优化。
FEP（自由能微扰）能够以化学精度计算化合物与靶标的结合自由能，主要用于先导化合物优化阶段。本文从Luttens, A.[2]等人发表的文章中选取5个KD跨度将近600倍化合物为例，探究了Hermite™ Uni-FEP预测结合亲和力及指导先导化合物优化的能力。
Uni-FEP 准确计算化合物与3CLpro的结合自由能
· 计算体系
在Luttens, A.等人发表的文章中，详细介绍了苗头化合物发现和优化改造的流程。随后作者进行了大量结构生物学、生化和生物学实验，对化合物的结合模式以及活性进行了验证。
本文选取了其中几个具有代表性的化合物：1、15、17、18和19，使用Uni-FEP快速验证与3CLpro（PDB ID：7B2U）的结合自由能，用以验证利用Uni-FEP计算预测化合物结合自由能的准确性。
选取的化合物结构与KD值如图1所示：
图1 用于Uni-FEP计算的化合物
· 计算过程
Hermite™ Uni-FEP提供完整的、自动化的FEP计算流程和结果分析指导，整个流程包括：蛋白准备、配体准备、化合物对齐（支持刚性对齐、柔性对齐）、化合物对的自动Mapping/Perturbation、构建微扰图、结果分析。
图2 化合物与3CLpro靶点的结合模式
图3 Uni-FEP构建的微扰图示意图
Exp.为实验ΔG值，Calc.为计算ΔG，单位为kcal/mol，箭头上数字为化合物间的相似度。
· 计算结果
表1为Hermite™ Uni-FEP计算ΔG与实验ΔG的比较表格。从表中可知5个化合物的实验值和预测值具备良好的对应关系，单独分析每个化合物的计算结果和实验结果，发现所有化合物的预测结果与实验结果偏差均小于1.4kcal/mol，计算精度很高（对于FEP的计算而言，预测值与实验值间的差值小于1.4 kcal/mol，化合物活性相差10倍左右，属于精度可以接受的范围）。
表1 Hermite™ Uni-FEP计算结果与实验结果比较
进一步分析计算ΔG与实验ΔG的相关性（图4），两者之间的相关性R²=0.80，RMSE=0.77 kcal/mol，表明Uni-FEP在3CLpro的预测体系中，已经具备完美反映化合物实验亲和力的能力。
图4 FEP计算结果与实验值的相关性
绝对结合自由能ΔG的计算值和实验值的相关性。横坐标为实验值，纵坐标为计算值。
结论
本文利用Hermite™平台的Uni-FEP模块，对SARS-CoV-2 3CLpro靶点抑制剂优化过程中具有代表性的一系列化合物进行了自由能计算。结果表明计算的结合亲和力与实验值具有较高的相关性，验证了使用Hermite™ Uni-FEP能够准确评估化合物与靶点的相对结合自由能，从而指导先导化合物的优化的工作。
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致谢
中国药科大学吕遐师同学在3CLpro体系中对Uni-FEP计算做出的重要贡献。
参考文献
[1] Cannalire, R.; Cerchia, C.; Beccari, A. R. et al. Targeting SARS-CoV-2 Proteases and Polymerase for COVID-19 Treatment: State of the Art and Future Opportunities. J. Med. Chem.2022, 65(4): 2716–2746.
[2] Luttens, A., Gullberg, H., Abdurakhmanov, E. et al. Ultralarge Virtual Screening Identifies SARS-CoV-2 Main Protease Inhibitors with Broad-Spectrum Activity against Coronaviruses. J. Am. Chem. Soc., 2022, 144(7): 2905-2920.
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关于Hermite™ Uni-FEP
Hermite™是深势科技打造的基于AI for Science新范式的新一代药物计算设计平台，致力于为药物研发工作者提供一站式解决方案，满足多种场景的药物研发需求。Uni-FEP是Hermite™推出的药物结合自由能计算模块，将自由能微扰理论、分子动力学、增强采样算法与高性能计算相结合，能够以化学精度高效评估蛋白质与配体的结合亲和力，实现工业规模的先导化合物优化。
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深势科技Hermite™药物计算设计平台，融合了蛋白结构预测Uni-Fold、自由能微扰计算Uni-FEP等核心算法，为药物研发工作者提供了一系列全新的计算模拟及设计工具，已被国内外数十家创新药企和上千位学术用户广泛应用。同时，基于平台能力，深势科技与业内多家合作伙伴建立了十余条合作管线，覆盖包括CNS、肿瘤和自身免疫性疾病等领域，目前部分管线已处于Pre-PCC阶段。