新型A2A受体拮抗剂的药物设计和抗PD活性研究

Parkinson’s disease (PD) is a neurodegenerative disease characterized by the static tremor, bradykinesia and rigidity. The representative therapies, such as dopamine agonists and L-Dopa for treating PD, can provide symptomatic relief without slowing or stopping the disease progression, and long-term usage of these drugs is associated with diminished efficacy and motor fluctuation etc. Among the nondopaminergic strategies for the treatment of Parkinson’s disease, antagonists of adenosine A2A receptor has emerged to show great potential. The applicant have identified several promising A2A receptor antagonists with good activity, high selectivity, multiclass and novel chemical structures by using molecular docking-based virtual screening and biological activities testing. Based on the previous studies and taking the influences of protein flexibility for A2A receptor on the virtual screening into a full consideration, the project plans to build a parallel virtual screening strategy based on multiple receptor conformations by integrating the predictions from molecular docking and complex-based pharmacophore modeling by using machine-learning approaches. The well-validated integrated screening model is applied to screen larger compound libraries. The promising compounds are submitted to molecular dynamics simulations and binding free energy calculations. According to the results of binding free energy calculations and structural clustering, some potential A2A receptor antagonists will be chosen for biological and anti-Parkinson’s disease activities testing. The goal of the project is to identify promising A2A receptor antagonists with good activity, high selectivity and novel scaffolds, aiming at the development of new drugs for combating anti-Parkinson’s disease.

帕金森病是一种以静止性震颤、运动迟缓、肌强直为主要临床表现的神经系统退行性疾病。以多巴胺受体激动剂和左旋多巴为代表的用于治疗帕金森病的药物对于帕金森病症状的缓解有着一定的疗效，但是其并不能阻止病情的进一步发展且长时间使用还存在着疗效减退和运动障碍等副作用。在以调节非多巴胺体系用于治疗帕金森病的治疗策略中，腺苷A2A受体拮抗剂已显示出较大的研发潜力。申请人利用虚拟筛选结合活性实验测试已成功发现了多类全新结构且具有较高活性和专一性的A2A受体小分子拮抗剂。本研究项目拟在申请人前期研究的基础上，充分考虑A2A受体蛋白柔性对虚拟筛选结果的影响，采用机器学习方法构建基于分子对接和复合物结构药效团模型的多构象整合虚拟筛选模型，并利用该预测模型，结合分子动力学模拟、结合自由能计算以及体内外活性测试发现活性好、专一性强、结构新颖的理想A2A受体小分子拮抗剂，为下一步抗PD药物的开发奠定坚实的基础。

近年来，为了研究和寻找非多巴胺体系的药物靶点来更好地治疗帕金森病，腺苷A2A受体展现了很大的潜力并受到了越来越多的关注。在本项目的研究中，我们选取2个具有最高预测精度的复合物结构来对小分子数据库ChemDiv进行大规模的虚拟筛选并选取了63个潜在的A2A靶点小分子拮抗剂进行购买并进行了A2A靶点的亲和性实验测试，结果发现，11个小分子化合物对A2A靶点有着很好的亲和力（Ki < 10 μM），其中，两个化合物对A2A靶点的亲和力可达到纳摩尔级别（compound 43：420 nM和compound 51: 270 nM）并且有着很好的A2A/A1的选择性（A2A/A1 fold < 0.1）。此外，通过cAMP功能性实验，我们确证化合物43和化合物51是A2A靶点的拮抗剂分子。我们对化合物43和51进行了基于氟哌啶醇诱导大鼠僵直（HIC）模型的抗PD活性评价，结果表明，当给药剂量达到30 mg/kg时，化合物43和51可显著改善大鼠僵直的现象。最后，基于两个最优化合物的主要框架结构，我们在ChemDiv数据库中进行了子结构匹配分析并分别得到12个化合物43和20个化合物51的结构类似物。我们对这些类似物进行了A2A靶点的亲和性实验，结果发现，化合物84的活性最好，对A2A的亲和力为54 nM。随后，我们对化合物84对于A2A和A1靶点的选择性进行了测试，发现化合物84有着很好的A2A/A1选择性并通过cAMP功能性实验确认此化合物为A2A靶点的拮抗剂分子。我们利用氟哌啶醇诱导大鼠僵直（HIC）模型对化合物84进行体内的抗PD活性评价，结果发现，化合物84在三种给药剂量下（3, 10, 30 mg/kg）下有着优于化合物51的抗PD效果。这些发现对于以后基于理性药物设计来得到具有更为理想的A2A靶点小分子拮抗剂有着重要的启示作用。