深勢(shì)科技Uni-FEP: 兼顧C(jī)ADD專家及藥物化學(xué)的先導(dǎo)化合物優(yōu)化需求
FEP是什么?對(duì)小分子的藥物設(shè)計(jì)有什么幫助?FEP適合fast-follow/first-in-class的項(xiàng)目么?
在回答這些問題以前,我們先來糾正一個(gè)很多人會(huì)犯的一個(gè)錯(cuò)誤:
CADD(計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì))里的分子對(duì)接(docking)是藥物設(shè)計(jì)人員最常使用的功能。據(jù)我所知,有不少人會(huì)將計(jì)算結(jié)果的打分值(Scoring)作為分子好壞的標(biāo)準(zhǔn)。
下圖來源于薛定諤公司Dr. Jenny Chambers的《Introduction to Structure-Based Drug Design》。圖里說的很清楚,對(duì)接的打分結(jié)果和活性(IC50,Kd,EC50)無關(guān),也不能用來對(duì)分子的好壞進(jìn)行排序,僅能作為富集分子的工具。
Docking因?yàn)槠浯蚍趾瘮?shù)不準(zhǔn)確以及采樣不足限制了這種方法的精度。有其他的CADD工具可以實(shí)現(xiàn)么?可以比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)化合物的活性(結(jié)合自由能)?比如基于分子動(dòng)力學(xué)的MM/PB(GB)SA?
浙江大學(xué)藥學(xué)院的侯廷軍教授在這一領(lǐng)域研究多年,在最新的Review中(Chem. Rev. 2019, 119, 16, 9478–9508),侯教授認(rèn)為MM/PB(GB)SA在小分子藥物研發(fā)中的作用主要有兩類:①基于對(duì)接的虛擬篩選后的再評(píng)估②精確分析小分子-蛋白質(zhì)的相互作用。
關(guān)于MM/PB(GB)SA的預(yù)測(cè)精度,文章中是這么說的:
"However, they cannot serve as a basis for developing more accurate methods and predict true drug candidates in drug design without experimental verification because of their relatively limited accuracy (compared with FEP and TI)."
這也和其他業(yè)內(nèi)專家的觀點(diǎn)一致,“對(duì)于MM/PB(GB)SA的預(yù)測(cè)能力是不做預(yù)期的”
那FEP和TI又是什么呢?
FEP:Free energy perturbation(自由能微擾)
TI:Thermodynamic integration(熱力學(xué)積分)
FEP、TI以及MM/PB(GB)SA都是常用的自由能計(jì)算方法,關(guān)于FEP/TI【自由能專題1:原理與方法】文章中是這樣介紹的:
自由能微擾法:Free Energy Perturbation (FEP) 和熱力學(xué)積分法:Thermodynamic Integration (TI)。這類方法從原理上來講比較嚴(yán)格,計(jì)算結(jié)果也較為準(zhǔn)確,但需要長時(shí)間的數(shù)據(jù)采集,對(duì)計(jì)算體系有嚴(yán)格的限制,只能適合較為簡單,而且這類方法一般只能計(jì)算兩個(gè)配體之間相對(duì)結(jié)合自由能,因此在以往的藥物設(shè)計(jì)中的應(yīng)用受到了很大的限制,但是得益于近些年計(jì)算機(jī)性能的迅猛發(fā)展,由于這類方法計(jì)算的準(zhǔn)確度高,已成為藥物設(shè)計(jì)中的研究自由能的主流方法。
而兩者又有一定的差別:TI 是對(duì)FEP的模擬數(shù)據(jù)的另一種分析方法,分子動(dòng)力學(xué)模擬的軌跡和能量數(shù)據(jù),經(jīng)過FEP或TI分析,計(jì)算出過程的自由能變。而 TI 的缺陷在于,其原理上難以分析通過REST2等增強(qiáng)采樣方法獲得的數(shù)據(jù),因此限制了在結(jié)合模式復(fù)雜、口袋柔性大的復(fù)合物等場(chǎng)景的應(yīng)用。TI暫且不表。
FEP的理論基礎(chǔ)最早可以回溯到1930年代的Peierls的工作(Eur. Phys. J. A 1933, 80, 763?791),1954年,美國馬里蘭大學(xué)的理論物理學(xué)家和化學(xué)家Robert Zwanzig推導(dǎo)出了FEP的主方程:
自由能微擾(FEP)方法直到1980年代才引起計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)(CADD)領(lǐng)域的關(guān)注:1986年,休斯頓大學(xué)的J. Andrew McCammon發(fā)表了題為“Dynamics and Design of Enzymes and Inhibitors”的文章(J. Am. Chem. Soc. 1986, 108, 13, 3830–3832),這代表著FEP方法在CADD領(lǐng)域首次應(yīng)用。1989年,加州大學(xué)舊金山分校的Peter Kollman教授首次進(jìn)行了FEP的前瞻性研究,對(duì)三肽類嗜熱菌蛋白酶抑制劑的活性進(jìn)行了預(yù)測(cè)(J. Am. Chem. Soc. 1989, 111, 15, 5649–5658)。
解釋下:關(guān)于FEP的回顧性研究(Retrospective study)和前瞻性研究(Prospective study)區(qū)別:回顧性研究是先有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),后再進(jìn)行FEP計(jì)算,是一種驗(yàn)證性的工作;前瞻性研究是先有FEP計(jì)算,后再進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,是一種預(yù)測(cè)性的工作。
隨后,F(xiàn)EP方法在學(xué)術(shù)界得到了進(jìn)一步的應(yīng)用,比如耶魯大學(xué)William L. Jorgensen教授在20世紀(jì)初開始,發(fā)表了多篇運(yùn)用FEP方法輔助Xa因子抑制劑/非核苷類HIV-1逆轉(zhuǎn)錄酶抑制劑研發(fā)的文章。
不過,受制于力場(chǎng)的準(zhǔn)確性、采樣算法的效率以及算力,一直沒有在制藥工業(yè)界獲得廣泛的運(yùn)用。隨著力場(chǎng)、采樣算法、算力等方面的發(fā)展,薛定諤公司在2014年發(fā)布了商業(yè)化FEP計(jì)算工具FEP+。
隨后薛定諤公司在2015年的JACS上發(fā)表了關(guān)于FEP計(jì)算預(yù)測(cè)親和力的重磅文章(J. Am. Chem. Soc. 2015, 137, 2695?2703),他們針對(duì)8個(gè)靶點(diǎn)/199個(gè)小分子配體的親和力進(jìn)行了預(yù)測(cè),并且和實(shí)驗(yàn)值進(jìn)行比較,達(dá)到了非常高的相關(guān)性。下圖的虛線代表 1.0 kcal/mol的誤差,折算下來是5-10倍的IC50活性差距:這意味著FEP最終實(shí)現(xiàn)了藥物設(shè)計(jì)人員夢(mèng)寐以求的、化學(xué)精度的預(yù)測(cè)。
同時(shí),文章中也對(duì)比了對(duì)接打分(Glide SP)和MM-GBSA預(yù)測(cè)的相關(guān)性,結(jié)果顯而易見。
再解釋下:或許很多人會(huì)疑惑結(jié)合自由能和活性(Ki,Kd,IC50)到底啥關(guān)系?【CADD | 自由能微擾簡介】這篇文章給出了詳細(xì)的解釋,由于公式太過復(fù)雜,僅截取部分內(nèi)容,有興趣的閱讀全文哈。
關(guān)于自由能提升(kcal/mol)和活性改善相關(guān)性的詳細(xì)計(jì)算過程見圖,來源,B站:
隨著薛定諤上述文章的發(fā)表,可被工業(yè)界應(yīng)用的FEP技術(shù)引起了各大制藥公司的興趣,2016年的5月和8月,各大制藥公司進(jìn)行了多次的FEP研討會(huì),并將討論的內(nèi)容和結(jié)論發(fā)表在期刊上(J Comput Aided Mol Des,2016, 30, 1139–1141)。
上述的制藥公司包括:默克/輝瑞/安進(jìn)/拜耳/強(qiáng)生/諾華/BMS/GSK/福泰
各大BigPharma不僅僅是感興趣,發(fā)現(xiàn)真的好用,可以加速研發(fā)之后,也逐漸將FEP作為重要的新藥研發(fā)工具,并發(fā)表了多篇有影響力的期刊文章。
比如,輝瑞的科學(xué)家利用FEP技術(shù)對(duì)17個(gè)不同五并六元雜環(huán)骨架的SYK抑制劑進(jìn)行預(yù)測(cè),并通過實(shí)驗(yàn)得到驗(yàn)證,得到了細(xì)胞活性提高10倍的化合物(ChemMedChem 2016, 11, 217 – 233)。
羅氏的科學(xué)家在JMC上發(fā)表了一篇很有意思的文章(J. Med. Chem. 2017, 60, 6, 2485–2497)。為了探索組織蛋白酶L的S2口袋,依據(jù)不同的伯胺共構(gòu)建了3325個(gè)分子的化合物庫。利用四種方法進(jìn)行篩選,分別是①FEP計(jì)算(FEP+),②藥物化學(xué)家基于之前SAR進(jìn)行的挑選(MC,Med Chem),③專家通過結(jié)合模式以及相互作用的分析,進(jìn)行人工挑選(MM,SBDD),④基于MAB力場(chǎng)優(yōu)化的對(duì)接來預(yù)測(cè)的分子結(jié)合模式,再經(jīng)過人工挑選(DOMF,Docking)。
經(jīng)過實(shí)驗(yàn)測(cè)試之后的結(jié)果,下圖更直觀。和reference化合物相比,F(xiàn)EP篩選出來的化合物實(shí)驗(yàn)結(jié)果更好,10個(gè)化合物有8個(gè)超過reference,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他三種方法。
強(qiáng)生的科學(xué)家在進(jìn)行PDE2A抑制劑開發(fā)的hit-to-lead階段,利用FEP預(yù)測(cè)了265個(gè)設(shè)計(jì)的分子,并最終合成了100個(gè)化合物,經(jīng)過生物測(cè)試評(píng)估,得到了高活性、高選擇性、高BBB滲透、in vivo驗(yàn)證的先導(dǎo)化合物46(J. Med. Chem. 2020, 63, 21, 12887–12910)。
文章中,也對(duì)比了FEP和docking的效果,直接搬運(yùn)下:
"FEP correctly identified 90% (9 out of 10) of the 10 most active amongst its best ranked 10, compared to 20% (2 out of 10) from docking."
阿斯利康的科學(xué)家在EED抑制劑的后期優(yōu)化階段,利用FEP對(duì)苯并二氫呋喃環(huán)上7位的R取代基(下圖)進(jìn)行了預(yù)測(cè),并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,得到了理化性質(zhì)/細(xì)胞活性提高的化合物(Bioorg. Med. Chem. Lett. 39 (2021) 127904)。
默克的科學(xué)家最近發(fā)表了非常重要的利用FEP加速研發(fā)的回顧性文章(J. Chem. Inf. Model. 2020, 60, 11, 5457–5474)。詳細(xì)的介紹參見【自由能方法及應(yīng)用(二)結(jié)合自由能計(jì)算在默克藥物研發(fā)實(shí)踐中的大規(guī)模前瞻性評(píng)估】。這里直接搬運(yùn)一下部分內(nèi)容:
“從2016年到2019年,作者前瞻性地將FEP+應(yīng)用于12個(gè)靶點(diǎn)和23個(gè)化合物系列,進(jìn)行了超過35,000個(gè)獨(dú)立擾動(dòng)計(jì)算。最終,作者獲得了6,000多個(gè)化學(xué)實(shí)體的有效預(yù)測(cè),合成和測(cè)試了400多個(gè)預(yù)測(cè)得到的新穎分子,產(chǎn)生了大量的前瞻性數(shù)據(jù),提供了該方法在典型小分子藥物發(fā)現(xiàn)的實(shí)際流程中準(zhǔn)確性的詳細(xì)評(píng)估!
拜耳在2014年底就在內(nèi)部的研發(fā)中部署了FEP+,截止2016年的數(shù)據(jù),已有80%的項(xiàng)目、多達(dá)16個(gè)靶點(diǎn)使用了FEP,40%的化學(xué)家會(huì)經(jīng)常使用FEP計(jì)算(2016 Workshop on Free Energy Methods in Drug Design)。
葛蘭素史克的科學(xué)家同樣在2016年的workshop上披露了內(nèi)部使用FEP的情況。超過800個(gè)化合物進(jìn)行了FEP計(jì)算,下圖左則是8個(gè)項(xiàng)目251個(gè)化合物實(shí)驗(yàn)值/預(yù)測(cè)值擬合的情況,可以看到大部分化合物的預(yù)測(cè)還是相當(dāng)準(zhǔn)確的(2016 Workshop on Free Energy Methods in Drug Design)。
優(yōu)時(shí)比(UCB BioPharma)的Zara Sands博士在European Alchemical Free Energy Workshop 2019會(huì)議上介紹了優(yōu)時(shí)比內(nèi)部使用FEP的經(jīng)驗(yàn)和具體案例。
各大BigPharma已經(jīng)廣泛的、深入的使用FEP功能,F(xiàn)EP計(jì)算也已成為藥物研發(fā)必備工具之一了;那眾多的Biotech公司呢?
薛定諤就不用說了吧,作為最早推出商用化FEP工具“FEP+”的Biotech,不僅發(fā)表了大量的高水平的FEP文章,加速了自由能計(jì)算領(lǐng)域的發(fā)展;并且在新藥項(xiàng)目中,早已把FEP+運(yùn)用的爐火純青,并且陸續(xù)開發(fā)了諸如protein FEP,AL-FEP等研發(fā)利器。
很多Biotech公司(Nimbus、Agios、碩迪生物 etc)或者BigPharma(禮來、賽諾菲)和薛定諤合作的項(xiàng)目中,也借助了薛定諤的FEP+等計(jì)算工具。
RAPT Therapeutics的科學(xué)家在FEP的幫助下,得到了高體外/體內(nèi)活性的USP7抑制劑(J. Med. Chem. 2020, 63, 5398?5420)。
Blueprint Medicines的Aysegul Ozen博士在Free Energy Workshop 2020上介紹使用FEP和protein FEP加速激酶抑制劑研發(fā)的具體案例,建議去Youtube上找來看看,非常棒的分享(Youtube搜索Aysegul Ozen)。
此外,Aysegul Ozen還介紹了他們驗(yàn)證和部署FEP的情況,目前已經(jīng)在內(nèi)部5個(gè)項(xiàng)目中成功應(yīng)用了FEP。
Silicon Therapeutics在STING抑制劑研發(fā)過程中,從近2萬個(gè)分子中,經(jīng)過相對(duì)自由能計(jì)算(FEP)預(yù)測(cè),最終挑選了200個(gè)分子進(jìn)行合成,并最終獲得了臨床候選分子SNX281(Youtube,Physics-Driven Discovery of SNX281);SNX281正在進(jìn)行和K藥聯(lián)用的抗腫瘤一期臨床研究。
Relay therapeutics則把自由能計(jì)算(FEP)作為Dynamo?平臺(tái)中Physics-based simulations的重要組成模塊。
那FEP到底能做什么?
自由能微擾(Free Energy Perturbation,F(xiàn)EP)計(jì)算可用來預(yù)測(cè)同系物的相對(duì)結(jié)合自由能變化。在FEP計(jì)算中,分子通過非物理(“煉金術(shù)”)途徑逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)上密切相關(guān)的類似物。通過對(duì)這些互相轉(zhuǎn)化的終態(tài)之間的自由能差(ΔΔG)的計(jì)算評(píng)估,可以獲得與實(shí)驗(yàn)值相比約1kcal/mol的預(yù)測(cè)精度。下圖即為相對(duì)自由能計(jì)算的熱力學(xué)循環(huán)圖,也是FEP計(jì)算重要的基本原理。
FEP的典型應(yīng)用場(chǎng)景有哪些?這里借用下薛定諤公司的Presentation。
簡單說,就兩類:①提升化合物的活性;②保持化合物活性的基礎(chǔ)上優(yōu)化其他成藥性質(zhì)。
所以,回到文章開始的問題,fast-follow/first-in-class的項(xiàng)目是非常適合用FEP的。
FEP算的到底準(zhǔn)不準(zhǔn)呢?
雖然已經(jīng)有眾多公司在使用FEP加速新藥研發(fā)了,但是我想很多人看到這里最大的疑問還是FEP算的準(zhǔn)不準(zhǔn)?
首先,F(xiàn)EP已是業(yè)界公認(rèn)的精度最高的計(jì)算結(jié)合自由能的方法,換句話說,就是目前預(yù)測(cè)活性最準(zhǔn)的方法了,已經(jīng)有非常多的研究文獻(xiàn)確證了這一點(diǎn)。
其次,F(xiàn)EP計(jì)算的精度受多種因素影響。
例如:強(qiáng)生的科學(xué)家在用FEP指導(dǎo)優(yōu)化BACE1抑制劑的過程中,發(fā)現(xiàn)FEP預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度和MD的模擬時(shí)長(1ns~20ns;2ns~40ns)密切相關(guān)(J. Chem. Theory Comput. 2017, 13, 1439?1453 / J. Chem. Inf. Model. 2016, 56, 9, 1856–1871)。
例如:強(qiáng)生的科學(xué)家們?cè)陂_發(fā)脂肪酸酰胺水解酶(FAAH)抑制劑的過程中,發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象(J. Chem. Theory Comput. 2018, 14, 5815?5822)。抑制劑左右兩邊片段(下圖虛線方框)用FEP預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性是不一樣的,左邊共32個(gè)化合物,相關(guān)系數(shù)0.79;右邊共16個(gè)化合物,相關(guān)系數(shù)只有0.02。
例如:強(qiáng)生(對(duì),還是強(qiáng)生)的科學(xué)家在優(yōu)化PDE2抑制劑的過程中,發(fā)現(xiàn)苯環(huán)/吡啶環(huán)上的取代基大小會(huì)影響蛋白質(zhì)中Leu770的朝向和水分子的有無(下圖),而晶體復(fù)合物中的這種細(xì)微差別對(duì)FEP計(jì)算的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性有非常大的影響(Sci Rep. 2018 20;8(1):4883.)。
例如:力場(chǎng)的影響(Free Energy Workshop 2016):
例如:復(fù)合物的影響(Alchemical Free Energy Workshop 2019):
更多的影響因素討論,建議精讀上文提到的默克的科學(xué)家發(fā)表的利用FEP加速研發(fā)的回顧性文章(J. Chem. Inf. Model. 2020, 60, 11, 5457–5474)。
借業(yè)內(nèi)專家的觀點(diǎn)總結(jié)一下,影響FEP計(jì)算精度的因素有很多,主要可以分為2個(gè)方面的因素:
①算法和程序方面的因素:力場(chǎng)參數(shù)的準(zhǔn)確性,采樣算法的效率,perturbation scale的設(shè)計(jì),?些極端情況下的特殊算法穩(wěn)定性,模擬時(shí)長等。
②使用者經(jīng)驗(yàn)方面的因素:復(fù)合物初始結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確性,Ligands變化的幅度,Ligands Alignment和Atom Mapping的合理性檢查,Perturbed Network的設(shè)計(jì)等。
關(guān)于算的準(zhǔn)不準(zhǔn),再放張默克的圖吧(Workshop on Free Energy 2018)。圖片里的曲線是Gartner技術(shù)成熟度曲線,也可以說是關(guān)于認(rèn)知的達(dá)克效應(yīng)曲線。默克使用FEP兩年之后的summary可以這樣解讀:
Technology Trigger - 技術(shù)啟蒙 -- 原來FEP代表的是這個(gè)意思,可以這樣用~
Peak of Inflated Expectations - 期望膨脹之巔 --牛X,最準(zhǔn)的計(jì)算方法
Trough of Disillusionment - 質(zhì)疑、絕望之谷 -- 在我的項(xiàng)目上預(yù)測(cè)的根本不準(zhǔn)啊,是不是騙人的啊~
Slope of Enlightenment - 開悟之坡 -- 原來應(yīng)該這樣用,要這樣設(shè)置;果然,算的很準(zhǔn)~
Plateau of productivity - 加速研發(fā) -- 所有合適的項(xiàng)目分子合成前,先用FEP算一把;開搞~
總之,F(xiàn)EP是個(gè)非常好的工具,但是也需要學(xué)習(xí)、實(shí)踐如何去用好它,發(fā)揮它的最大價(jià)值。
看到這里,也許你想試試FEP,那如何開始FEP計(jì)算呢?
(這里指前瞻性計(jì)算,理想情況下最好先做下回顧性計(jì)算)
簡單的說,你需要準(zhǔn)備
1. 含有小分子的某靶點(diǎn)共晶復(fù)合物(最好有,或經(jīng)過專家復(fù)核的高精度對(duì)接結(jié)果)。
2. 基于共晶復(fù)合物中小分子而設(shè)計(jì)的、結(jié)構(gòu)類似的新分子
然后就需要一款可以進(jìn)行FEP計(jì)算的專業(yè)軟件了,比如,商業(yè)化的軟件:薛定諤的FEP+、Cresset的Flare V3;或者開源軟件,比如分子動(dòng)力學(xué)模擬軟件Gromacs。
再或者, 你也許可以考慮下深勢(shì)科技的Uni-FEP
Uni-FEP能夠能夠兼顧C(jī)ADD專家及藥物化學(xué)的先導(dǎo)化合物優(yōu)化需求,提供:
1. 一站式自動(dòng)化的蛋白準(zhǔn)備、配體準(zhǔn)備、計(jì)算力場(chǎng)參數(shù)、分配電荷、弛豫與平衡體系的全自動(dòng)工作流的端對(duì)端服務(wù),最小化用戶工作;
2. 更精確且適配的分子力場(chǎng)
3. 多種配體對(duì)齊方式
4. 自動(dòng)生成微擾圖,且微擾圖可自定義修改;
5. REST2增強(qiáng)采樣,提高精度與效率;
6. 基于 MBAR 統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算相對(duì)結(jié)合自由能
7. 計(jì)算結(jié)果的多種可視化、交互式分析
8. 可擴(kuò)展的計(jì)算資源
9. 相比FEP+,更高的性價(jià)比;
10. 與Hermite其他功能組成完整的從靶點(diǎn)結(jié)構(gòu)到苗頭化合物篩選,再到先導(dǎo)化合物優(yōu)化的整體解決方案;
11. 完善的售后服務(wù)及專家交流群
簡而言之,Uni-FEP作為為國內(nèi)最早公開發(fā)布測(cè)試的FEP計(jì)算模塊(可能也是國內(nèi)既“看”的到,也用的到、屈指可數(shù)的FEP產(chǎn)品),深勢(shì)科技團(tuán)隊(duì)在算法設(shè)計(jì)、動(dòng)力學(xué)引擎等方面儲(chǔ)備大量的研發(fā)經(jīng)驗(yàn),尤其在前面提到的影響FEP計(jì)算精度的力場(chǎng)和采樣方面形成了比較顯著的技術(shù)壁壘,同時(shí)深勢(shì)科技的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)對(duì)計(jì)算流程中大量的指令操作充分優(yōu)化,開發(fā)了易用簡潔的可視化界面,使其真正具備了“工業(yè)級(jí)”的工具能力。
國內(nèi)已經(jīng)有多家企業(yè)開始使用Uni-FEP:翰森、恩華、泓博、加科思,更多的合作企業(yè)即將披露~

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10 “意外”的藥明康德
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