怎样用计算机设计改造抗生素 加快升级对抗细菌耐药性之工具箱

抗生素的发展是医学上最重要的突破之一。然而病原体发展出的耐药性机制降低了抗生素的有效性。新型抗生素的开发迫在眉睫但进展缓慢。文章介绍了研究人员如何根据已有信息、用计算机模拟策略对大环内酯类抗生素进行改造设计，如何从中筛选，并用实验证实其有效性，其中一种抗菌活性是已知同类药物的56倍。值得一看。

　　

抗生素耐药性是对全球健康的主要威胁，急需开发新的抗菌剂来解决细菌这种进化适应。但是开发一种新的抗生素尤其困难，近20多年来很少有新的抗生素种类被开发出来。除了找新药，另一个已证实行之有效的方向是：对现有抗生素修饰，开发能避免耐药机制的新衍生物。新衍生物的设计依赖于广泛的结构优化。鉴于可能的合成路线以及需要考虑结合亲和力、药代动力学和毒性等关键因素，该过程可能既耗时又昂贵。因此，有效的计算策略对于解决这个问题至关重要。计算方法是实现这一目标的重要工具，因为它们的应用可以在药物开发过程中实现快速和早期的战略决策，减少浪费。

大环内酯类是一类重要的抗生素，作用于细菌核糖体。第一个天然大环内酯红霉素是后来陆续出现的半合成现代抗生素——如阿奇霉素、克拉霉素、泰利霉素和索利霉素——的前体。新的大环内酯类抗生素的设计通常依赖于半合成，现在也出现全合成。对于克拉霉素，合成路线包括 6 个线性步骤，而对于泰利霉素或全合成大环内酯，则包括 10 个或更多线性步骤。大环内酯类结合细菌核糖体中的一个保守位置，仅与核糖体 RNA 有少量极性接触。结合克拉霉素的晶体结构表明克拉定糖部分（cladinose）不直接与核糖体相互作用。因此，该侧链的修改可用于解决抗性机制。作为额外的好处，cladinose 部分可以被更易合成的芳基乙酸衍生物取代以形成酰基化合物。

一个来自德、英、澳、以色列的国际研究团队利用计算机辅助设计来改造大环内酯类抗生素，他们用自由能模拟和量子力学/分子力学计算的分层优化方法，根据可溶性、穿透细菌膜的渗透性和对核糖体的结合亲和力的计算预测来筛选各种酰基抗生素衍生物候选。在通过计算方法确定优先级之后，再通过实验评估最佳候选者。这种策略创建了一个高度富含具有抗菌活性的化合物库，在新抗生素衍生物的开发中可支持进行更快的迭代。研究人员通过实验评估候选物对多种抗生素抗性菌株的抑制活性，确定最小抑制浓度。计算机预测的最佳候选化合物容易制备，表现出更高的可溶性和对核糖体的结合亲和力，对耐药病原体的活性比泰利霉素高 56 倍，当与粘菌素联合使用时对鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌和大肠杆菌均表现出活性——这三个是世界卫生组织优先清除病原体清单中的三个最主要的目标。

在研究的开始阶段，候选分子首先根据对活性至关重要的化学性质的理论下限或上限进行筛选（排除或优先考虑），这样做旨在尽可能早地提供设计决策，在几天内确定计算优先级，以指导综合和测试工作。候选分子必须满足六个条件才能通过优先级计划的不同阶段。该分子必须可合成（阶段 I），可溶于水溶液（阶段 IIa），并表现出足够的膜渗透性（阶段 IIb）以及对目标的高结合亲和力（阶段 IIIa 至 IIId）。此外，候选人应避免耐药机制（IV 阶段）并且必须是无毒的（V 阶段）。

当优化从已批准的药物开始时，设计过程可被简化，因为治疗剂通常满足这些条件中的大多数。因此，重点在于消除导致基本特性损失的修饰，并侧重于这些特性得到改善或至少保留的候选分子。从一个阶段到下一个阶段，评估的分子越来越少，但越来越严格。理性设计从综合策略开始，然后通过一系列计算技术确定优先级。然后对优先分子进行体外和体内测试。在最后阶段评估最活跃候选分子的毒性。

他们用四个线性合成步骤研究克拉霉素cladinose部分的 19 种酰基取代物来验证设计策略，比泰利霉素短两个步骤。文库的编号从原始克拉霉素分子 ( 1 ; CTY) 开始。其衍生物包括具有不同极性和电子密度的取代基、脂肪族类似物或大环内酯核与芳基取代基之间的刚性间隔基。经过一系列筛选，用多种革兰氏阴性菌株、酵母、革兰氏阳性细菌、枯草芽孢杆菌（DSM 402、NCIB 10106）s和高优先级病原体金黄色葡萄球菌(MSSA, DSM 20231 , ATCC 12600 )进行验证实验，研究团队在多种具有抗耐药菌活性的候选分子中发现一种最优的候选分子，对两种已知具有红霉素、克拉霉素和泰利霉素耐药性的金黄色葡萄球菌MSSA 突变株 BAA-976和BA-977具高度活性（其活性是两种已知抗生素的56倍），对部分突变（无外排泵或膜缺陷）的大肠杆菌突变株和铜绿假单胞菌突变株呈高活性，甚至在与粘菌素（抑制外排）联用时表现出对革兰氏阴性的鲍曼不动杆菌（DSM 30007，ATCC 19606）高活性。

研究结果将于11月16日发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上

Frank Schulz教授解释说:“在实际合成之前，对化合物是否有活性的计算评估可以避免化学废物。”我们希望这项研究表明，细菌的耐药性机制可以通过计算策略以一种系统的方式解决，这有助于使新的抗生素衍生物的开发更快，更便宜，”乌德大学计算生物化学小组的负责人和RESOLV的首席研究员 Elsa Sanchez-Garcia教授解释说，“这样，科学就可以通过计算机辅助开发新的抗生素来持续反击。”

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