基于化学信息学的新型HDAC3亚型选择性抑制剂的发现及抗糖尿病活性评价

批准号:
81603027
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
17.3 万元
负责人:
夏杰
依托单位:
学科分类:
H3407.药物设计与药物信息
结题年份:
2019
批准年份:
2016
项目状态:
已结题
项目参与者:
环奕、王冬梅、杨洪坤、胡华彬、白国良
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中文摘要
HDACs(组蛋白去乙酰化酶)是哺乳动物蛋白翻译后去乙酰化修饰的重要蛋白,在基因转录调控中起着关键作用。研究表明,选择性抑制HDAC3可以保护胰岛β细胞和促进胰岛素分泌,而非选择性的HDACs抑制可能产生细胞毒性。课题组前期已积累了一系列HDACs抑制剂,获得了HDACs各亚型的结构差异信息,并且通过开展HDACs评价数据集的研究优化了虚拟筛选技术。在此基础上,本项目拟分别针对HDAC3/SMRT交界面和HDAC3传统催化位点开展计算机辅助药物设计,旨在发现具有明确抗糖尿病活性、骨架新颖的HDAC3亚型选择性抑制剂。内容将涉及评价和优选最佳虚拟筛选方案、建立选择性预测方法,建立聚焦型化合物库,合成及购买目标化合物,进行HDAC1/2/3/8的酶抑制活性测试和初步的糖尿病药效学评价。本课题将为研发低毒高效的糖尿病治疗创新药物提供先导结构,同时为研究HDAC3与糖尿病的关系提供有效的工具分子。
英文摘要
Histone Deacetylases (HDACs) are a class of important proteins for posttranslational deacetylation in mammals, which play a pivotal role in the regulation of gene transcription. Growing evidence indicates that HDAC3-selective inhibition protects pancreatic β-cells and increases insulin secretion, while pan-HDAC inhibition may result in toxicity to β-cells. Our group has been working on the design of novel HDACs inhibitors (HDACIs) for HDACs-related diseases and discovered a series of HDACIs. Recently, we not only identified critical structural differences among HDACs though structural alignment and molecular docking, but also developed Maximal Unbiased Benchmarking Datasets for HDACs (MUBD-HDACs) for better assessment of ligand enrichment in high-throughput virtual screening (HTVS). In this study, we will apply computer-aided drug design to identify highly potent and selective HDAC3 inhibitors for the treatment of diabetes. To be specific, both HDAC3/SMRT interface and the catalytic site of HDAC3 will become targets for drug design. We will evaluate a multitude of HTVS strategies for ligand enrichment and develop QSAR models for selectivity prediction. Then the high-enrichment strategy and robust QSAR models will be used to screen against commercial chemical libraries and in-house focused library. The promising hits will be purchased or synthesized and tested for their HDAC1/2/3/8 inhibition and anti-diabetic effects. This study may bring about lead compounds for developing a new generation of anti-diabetic drugs as well as high-quality probes specifically for studying HDAC3 and diabetes.
本项目提出通过化学信息学方法发现HDAC3靶向胰岛β细胞保护剂作为潜在的抗糖尿病药物。为此,我们分别针对HDAC3/SMRT交界面和HDAC3催化位点开展了虚拟筛选,发现了两种不同类型的苗头化合物XJ0253和HHB24。在HHB24的基础上,课题组开展了基于结构的药物设计、药物合成与生物活性评价,进一步发现衍生物HBS53具有胰岛β细胞保护作用。该研究为糖尿病治疗提供了一种全新作用机制的先导化合物。同时,我们致力于化学信息学新方法发展,在本研究中我们推出了升级版的最大无偏好性基准数据集计算程序MUBD-DecoyMaker2.0以及新发展了基于多复合物晶体结构的自动化药效构象识别工具PFEBuilder。上述工具有助于提高计算机辅助药物发现的成功率。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
The Development of Target-Specific Pose Filter Ensembles To Boost Ligand Enrichment for Structure-Based Virtual Screening.
开发特定目标位姿过滤器组合以促进基于结构的虚拟筛选的配体富集
DOI:10.1021/acs.jcim.6b00749
发表时间:2017-06-26
期刊:Journal of chemical information and modeling
影响因子:5.6
作者:Xia J;Hsieh JH;Hu H;Wu S;Wang XS
通讯作者:Wang XS
A Thoroughly Validated Virtual Screening Strategy for Discovery of Novel HDAC3 Inhibitors.
用于发现新型 HDAC3 抑制剂的经过彻底验证的虚拟筛选策略
DOI:10.3390/ijms18010137
发表时间:2017-01-18
期刊:International journal of molecular sciences
影响因子:5.6
作者:Hu H;Xia J;Wang D;Wang XS;Wu S
通讯作者:Wu S
MUBD-DecoyMaker 2.0: A Python GUI Application to Generate Maximal Unbiased Benchmarking Data Sets for Virtual Drug Screening
MUBD-DecoyMaker 2.0:一个 Python GUI 应用程序,用于为虚拟药物筛选生成最大无偏基准数据集。
DOI:10.1002/minf.201900151
发表时间:2019-12-23
期刊:MOLECULAR INFORMATICS
影响因子:3.6
作者:Xia, Jie;Li, Shan;Wang, Xiang Simon
通讯作者:Wang, Xiang Simon
The discovery of novel HDAC3 inhibitors via virtual screening and in vitro bioassay.
通过虚拟筛选和体外生物测定发现新型 HDAC3 抑制剂。
DOI:10.1080/14756366.2018.1437156
发表时间:2018-12
期刊:Journal of enzyme inhibition and medicinal chemistry
影响因子:5.6
作者:Xia J;Hu H;Xue W;Wang XS;Wu S
通讯作者:Wu S
基于晶体结构和人工智能小分子药效构象识别的新骨架FXR激动剂的发现及抗NAFLD活性初步评价
- 批准号:81973238
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:55.0万元
- 批准年份:2019
- 负责人:夏杰
- 依托单位:
国内基金
海外基金
