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12/09
December 09, 2022

OpenEye应用案例十六:基于结构虚拟筛选方法发现哈氏弧菌的AI-2群体感应系统抑制剂

1.前言

群体感应系统(QS)是细菌细胞间的重要信号调控系统。在该系统中,细菌通过感知外界环境及监控自身及其他种群密度,合成信号分子,调控细菌相应生理功能,使细菌适应外界环境变化。这些信号分子被称为自诱导分子(AIs),以极低的阈浓度调控目的基因的表达。这种信号传递途径使得生物膜内细菌个体之间的行动趋于协调,从而具备了多细胞生物的行为特征,这在感染宿主的过程中具有重要的意义。


作为细菌个体间的整体调控系统,QS系统参与了大量基因表达的调控,其所涉及的表型包括发光效应、运动能力、生物膜形成、毒力因子释放等。抑制QS系统可以抑制细菌生物膜的形成和降低细菌的毒素表达及致病力。这些研究结果为细菌生物膜感染的防治提供了新的研究方向。传统的抗感染治疗的机制通常为抑制细胞生长(抑菌剂)或导致细胞死亡(杀菌剂),这种“生存挑战”促使细菌通过选择性压力产生耐药,而QS抑制剂不直接杀灭细菌也不会产生耐药性。因此以QS系统为靶点的抑制剂的研究使生物膜感染的治疗成为可能。


细菌QS系统对目的基因的调控通过自诱导分子的产生、释放和交换实现,AIs与特异性受体的结合启动QS系统,继而调节目的基因表达产生相应的生理变化。常见的自诱导分子包括:AHL、AI-2、AI-3、CAI-1、PQS和AIP。


在哈氏弧菌中AI-2合成后释放到细胞外,当细胞外AI-2浓度达到一定程度后,即可与细胞膜受体LuxP结合,通过与组氨酸蛋白磷酸激酶LuxQ的相互作用,激活下游基因发挥调控作用。在哈氏弧菌中AI-2主要调控生物发光效应。本研究使用对接虚拟筛选方法发现AI-2群体感应系统抑制剂,希望发现新型治疗生物膜感染的化合物。


2.实验过程



图1 实验过程


研究选择Specs数据库的50万个化合物进行筛选。首先使用OMEGA模块的Filter功能对化合物的类药性进行筛选,并进行构象枚举。成药性较好的化合物接着进行对接筛选,关键氨基酸的相互作用分析,最后再进行生物活性评价,发现7个对AI-2群体感应系统有较好抑制活性的新型化合物。


3.实验结果


3.1虚拟筛选结果

研究使用SYBYL的CONCORD模块和OpenEye的Filter模块对Specs数据库中的50万个化合物进行了3D构象生成和类药性筛选,并进行加氢、加电荷AM1BCC处理。预处理后每个化合物都有至少100个构象。蛋白质结构的预处理是使用SYBYL进行加氢、加电荷Kollman-all,并基于蛋白质晶体结构(PDB_ID:2HJ9)的原始配体AI-2的6Å范围内产生活性口袋。原始配体AI-2与蛋白质活性口袋周围氨基酸的结合情况如图2所示:AI-2的硼酸盐基团与带正电的Arg215和Arg310形成氢键相互作用,同时还与Ser79和Thr266形成氢键;AI-2的两个羟基与Trp82、Ser79和Gln77形成多个氢键;AI-2呋喃环上的氧原子与Asn159和Arg215形成氢键。


将预处理好的化合物对接到准备好的蛋白质活性口袋中,进行基于结构的虚拟筛选。结果得到对接打分Chemgauss3排名前10%的1000个化合物。接着进行对接结果分析,发现只有10%的42个化合物与原始配体AI-2有相同的氢键相互作用和疏水相互作用。



图2 蛋白质复合物晶体结构中原始配体(AI-2)与蛋白(LuxPQ)的相互作用


3.2群体感应抑制实验

哈氏弧菌MM32在添加有50 μg/mL卡那霉素和10 μg/mL氯霉素的培养皿中培养,培养温度和时间分别为30℃、过夜。然后加入自诱导物在30℃,离心(175转)状态下培养16 h。最后在600 nm波长下测量OD600值。命中化合物对哈氏弧菌MM32的抑制结果如图3所示,其中7个化合物表现出较好的抑制活性,对哈氏弧菌MM32的生长情况有较好的抑制作用。经过对接虚拟筛选发现的7个抑制活性较好的化合物结构如图5所示。



图3 命中化合物对哈氏弧菌MM32的抑制曲线




图4 哈氏弧菌MM32的生长曲线




图5 虚拟筛选命中的LuxPQ潜在抑制剂




4.结论

研究使用对接虚拟筛选方法发现了7个潜在的QS系统抑制剂。活性测定结果也表明,这7个命中化合物对哈氏弧菌MM32有较好的抑制活性,可以有效地控制哈氏弧菌MM32的生长,是潜在的QS系统抑制剂。


使用模块: OMEGA(Filter)、FRED


参考文献

1. Tianyu Jiang, Peng Zhu, Lupei Du, and Minyong Li. Identification of AI-2 Quorum Sensing Inhibitors in Vibrio harveyi Through Structure-Based Virtual Screening.

doi: 10.1007/978-1-4939-7309-5_26