在之前的推文中，研究人员借助计算模拟工具优选出3个母核（点击回顾苗头化合物发现过程）进行先导化合物优化，但咪唑并吡啶母核系列存在CYP3A时间依赖性抑制（点击回顾先导化合物优化过程）。
在认识到咪唑并吡啶母核的缺陷后，研究团队在FEP+技术指导下开展了全新的母核设计，目标是改变5-6元双环母核体系的电子性质，同时维持DLK抑制活性。基于计算模拟数据，吡唑并吡啶酮类化合物41（KAI-10634）不仅活性强，还具有良好的体外ADME特性，因此被选定用于进一步开发。
图注：识别无CYP3A4 TDI的系列
对于中枢神经系统激酶药物研发项目而言，核心挑战之一是实现足够的血脑屏障穿透能力，以确保靶点结合、展现药效并获得良好的安全窗。在前期阶段，研究团队已采用业界广泛认可的CNS预测指标指导化合物设计流程，包括Pfizer CNS MPO评分、Merck CNS MPO评分、极性表面积（PSA）及分子量（MW）。
此外，在将化合物推进至体内药代动力学实验前，研究团队还通过MDCK-MDR1体外筛选排除P-糖蛋白（P-gp）底物类化合物。然而，收集到的体内Kp,uu数据与所有的常用预测指标均无显著相关性（如下图）。
图注：通用的CNS指标与Kp,uu缺乏相关性
通过分析内部及公开的啮齿类动物脑药代动力学数据集，研究人员发现溶剂化能（E-sol，即energy of solvation）与Kp,uu存在强相关性。E-sol是基于量子力学（QM）计算得出的配体属性参数，可模拟配体在水相和真空相之间的分配行为。该参数综合考虑了分子三维构象、尺寸效应、气液分配特性、极性及配体的中和能（即pKa），涵盖了多个与血脑屏障穿透能力相关的固有属性。
图注：E-sol预测与Kp,uu有良好的相关性
上方的散点图展示了53个不同系列DLK抑制剂的Kp,uu数据与E-sol预测值的关联，若以Kp,uu=0.3为目标值，将E-sol临界值设定为-17.1 kcal/mol，筛选富集效果良好，分类准确率达70%。
因此，在将研发重点转向吡唑并吡啶酮系列时，开始应用E-sol预测，以同时具备良好E-sol值和Kp,uu的化合物41（KAI-10634）为起始点开展先导化合物优化。并同时采用多种FEP模型，在提升化合物活性和选择性的同时，平衡吡唑并吡啶酮系列的ADME特性与PK谱。
图注：E-sol预测用于指导脑渗透性DLK抑制剂的设计
为了大幅提升脱靶激酶的选择性，研究人员利用已有的X射线晶体结构或通过构建同源模型，为每种脱靶激酶建立了FEP模型。为简化前瞻性脱靶FEP谱分析流程并降低计算成本，基于序列相似性和实测活性相关性（R²>0.85），选择FLT3作为TRKA和KIT的替代激酶。
随后，对每个设计方案在体外针对LZK、MEK5、FLT3和PAK4进行前瞻性谱分析，建立了这4种脱靶激酶的FEP多参数优化（MPO）评分体系（如下图）。之后的实验测试验证了这些预测结果。
图注：通过脱靶FEP+提高激酶选择性
FEP选择性评分表明，在四氢吡喃基团上以顺式（S,S）构型引入手性甲氧基，有助于提升选择性。合成的顺式化合物51选择性优于母化合物41及其反式异构体50（如下图）。
图注：化合物41和化合物51的选择性特征
化合物51与DLK的共晶结构（如下图）显示了该分子与DLK活性位点氨基酸残基的关键相互作用，其中吡唑并吡啶酮母核与谷氨酰胺（GLN197）之间形成的水网络尤为突出。THP基团上的手性甲氧基朝向活性口袋的P-loop溶剂界面，指向缬氨酸（VAL131）残基。
图注：两种化合物的选择性特征
总之，结合FEP活性预测、FEP选择性MPO评分及E-sol，筛选过程变得更加高效，成功识别出选择性提升且血脑屏障穿透能力良好的潜力化合物。
图注：DLK项目先导化合物优化过程中的数字化学工作流
实验结果显示，KAI-11101具有优异的体外安全性，在离体轴突断裂实验中表现出神经保护性，并在体内小鼠小脑帕金森病模型中显示出剂量依赖性的p-c-Jun减少（在肿瘤、炎症、神经退行性疾病等中，JNK通路常异常激活，p-c-Jun水平可作为疾病相关通路紊乱的佐证）。
总的来说，药物化学家和计算化学家通过密切的合作，借助Schrödinger的一系列工具成功预测出可以高效穿越脑血脑屏障的DLK抑制剂。可见，计算机辅助药物设计（CADD）能够结合物理学模拟和机器学习技术，更高效地进行新药发现。
图注：DLK抑制剂的开发过程总结
参考文献
Lagiakos, H. Rachel, et al. "In silico enabled discovery of KAI-11101, a preclinical DLK Inhibitor for the treatment of neurodegenerative disease and neuronal injury." Journal of medicinal chemistry 68.3 (2024): 2720-2741.
