小片段,大能量? 一文搞懂什么是基于片段的药物开发 FBDD!

01

什么是 FBDD?

基于片段的药物开发(Fragment-based drug discovery, FBDD)是一种基于靶标的方法,以片段与靶标结合为依据,开发强效小分子化合物。FBDD 首先针对感兴趣的靶点蛋白筛选低分子量化合物 (片段) 库,来鉴定具有高效结合潜能的片段。然后,通过不同的策略,将鉴定出的片段逐渐优化成类药分子,以获得类似药物的先导物和进一步的临床候选药物。

FBDD 已被证明是一种在筛选过程中识别候选分子的有效鉴定方法。截止到 2022年,基于 FBDD 方法已经成功上市了六种药物,包括 PexidartinibVemurafenibErdafitinibVenetoclaxSotorasib 和 Asciminib,以及许多临床候选药物[1]。

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图 1. 四种已批准上市的经 FBDD 衍生出的药物结构[2]。 

02

FBDD 的优缺点?

与筛选大型化合物库的高通量筛选相反,FBDD 筛选涉及较小且不太复杂的分子,尽管这些分子对蛋白质靶点的亲和力较低,但比大分子具有更多的“原子效率”结合相互作用。因此,这些能与靶标结合的片段可以作为后续优化的更有效的起点,特别是对于一些难以成药的靶标。此外,与包含较大分子的大型化合物库相比,一般情况下片段分子比高通量筛选文库中鉴定出的化合物更亲水。最重要的是,小片段分子更有利于后续的结构优化,更好的促进类药物分子的产生[3]。

然而,由于片段分子很小,因此可能会与多个目标结合,导致它们对靶标不那么敏感,但可在后续的片段优化过程中使片段产生选择性[4]。

03

片段分子与片段化合物库

片段分子大体上遵循 “三原则”(Ro3)。这些标准分别是:分子量 ≤ 300 Da,氢键供体 (HBD) ≤ 3,氢键受体 (HBA) ≤ 3, cLogP/cLogD ≤ 3。此外,自由旋转键 (Freely rotatable bonds) ≤ 3 和极性表面积 (PSA) ≤ 60 也通常被认为是 RO3  的标准[5]。

片段化合物库在片段分子的基础之上保留了结构的多样性,筛选出具有高溶解度的片段以便于后续实验。此外,目前也有许多不同于经典的片段库,如:19F 片段库,含有 19F 的片段拥有更宽的化学位移色散和与背景信号的最小重叠,使光谱分析更简单;随着人们对共价抑制剂兴趣的复苏,共价片段也引起了科研工作者的关注,所有共价片段都含有活性亲电官能团,通常能够与氨基酸残基形成不可逆键[6]。

04

FBDD 的一般流程

要进行片段筛选实验,通常经过以下步骤,即选择化合物文库,建立命中识别方法,确定片段--靶标复合物的结构,开发分析结构--活性关系(Structure-activity relationship; SAR)的方法,并设计将片段改造为有效抑制剂。

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图 2. FBDD 流程图[2]。 

目前应用于识别片段化合物的主要技术如下:表面等离子共振 (SPR);核磁共振 (NMR);X 射线单晶衍射技术 (X-ray);质谱 (MS);热漂移测定 (TSA);微量热涌动 (MST)。在筛选出具有活性的片段化合物之后,需要对片段化合物进行结构修饰以得到高活性先导化合物,目前最主要的片段延伸方式包括:Fragment-linking、Fragment-merging 以及 Fragment-growing。

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图 3. 片段优化策略连接、生长和合并[7]。 

 MCE 片段库

MCE 收集整理了数量庞大的片段化合物,所有片段化合物均严格符合 RO3 原则,具有结构多样性及稳定性,高溶解度,高纯度等特点,并可提供一些特色片段化合物库如含氟片段化合物库、半胱氨酸靶向共价片段库等等,为先导化合物的筛选及开发提供重要来源。

化合物名称

数量

 片段化合物库 (HY-L032)

22,000+

含氟片段化合物库 (HY-L152)  

5,000+

半胱氨酸靶向共价片段库 (HY-L154)

3,300+

结构多样性片段化合物库 (HY-L187)

2,300+

3D 多样片段库 (HY-L903)

5,400+

药物片段库 (HY-L904)

1,000+

激酶铰链结合片段库 (HY-L907)

10,000+

共价片段库 (HY-L909)

8,900+

靶向酪氨酸的共价片段库 (HY-L913)

100+

靶向赖氨酸的共价片段库 (HY-L915)

400+

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[1] Bon M, et al. Fragment-based drug discovery-the importance of high-quality molecule libraries. Mol Oncol. 2022 Nov;16(21):3761-3777. 

[2] Li Q. Application of Fragment-Based Drug Discovery to Versatile Targets. Front Mol Biosci. 2020 Aug 5;7:180.

[3] Kirsch P, Hartman AM, Hirsch AKH, Empting M. Concepts and Core Principles of Fragment-Based Drug Design. Molecules. 2019 Nov 26;24(23):4309.

[4] Guillon R, et al. Lead optimization and biological evaluation of fragment-based cN-II inhibitors. Eur J Med Chem. 2019 Apr 15;168:28-44.

[5] Jhoti H, et al. The 'rule of three' for fragment-based drug discovery: where are we now? Nat Rev Drug Discov. 2013 Aug;12(8):644-5.

[6] Keeley A, et al. Covalent fragment libraries in drug discovery. Drug Discov Today. 2020 Jun;25(6):983-996.

[7] Lamoree B, Hubbard RE. Current perspectives in fragment-based lead discovery (FBLD). Essays Biochem. 2017 Nov 8;61(5):453-464.

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