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        奧司他韋、扎那米韋和帕拉米韋對人H7N9流感病毒神經(jīng)氨酸酶的抑制作用

        2014-08-31 06:15:20蔚曉暉

        蔚曉暉,劉 偉

        鄭州大學(xué)生物工程系生命科學(xué)學(xué)院 鄭州 450001

        奧司他韋、扎那米韋和帕拉米韋對人H7N9流感病毒神經(jīng)氨酸酶的抑制作用

        蔚曉暉,劉 偉#

        鄭州大學(xué)生物工程系生命科學(xué)學(xué)院 鄭州 450001

        #通訊作者,男,1967年7月生,博士,教授,研究方向:生物信息學(xué)與藥物設(shè)計,E-mail: weiliu@zzu.edu.cn

        H7N9流感病毒;神經(jīng)氨酸酶;分子動力學(xué);分子對接

        H7N9流感病毒屬于甲型流感病毒,是一種新亞型流感病毒,2013年3月首次在人類中檢測出[1-2]。目前尚未有明顯證據(jù)表明該病毒可以在人與人之間傳播[3],但H7N9病毒之間的遺傳變化表明其病毒較易傳播給人類,并且和SARS一樣可導(dǎo)致嚴重的呼吸道癥狀及死亡[4]。目前較常用的抗流感病毒藥物主要有奧司他韋、扎那米韋和帕拉米韋,它們可以通過抑制神經(jīng)氨酸酶(neuraminidase,NA)來抑制流感病毒的繁殖。NA是一種流感病毒糖蛋白,能催化水解唾液酸末端的N-乙酰基神經(jīng)氨酸與鄰近寡糖D-半乳糖或是D-氨基半乳糖之間的α(2,6) 或α(2,3) 糖苷鍵,使成熟的病毒顆粒最終脫離宿主細胞,感染新的上皮細胞,造成流感病毒在患者體內(nèi)的擴散。雖然甲型流感病毒NA活性中心的結(jié)構(gòu)在流感病毒中是較為保守的,但流感病毒基因易重組突變,NA活性位點上氨基酸殘基的改變有可能使病毒對NA抑制劑產(chǎn)生明顯抗藥性[5-6]。因此,對NA藥物抑制特性的研究有助于對人感染H7N9流感病毒的防控工作。作者利用同源建模和分子對接方法,通過對藥物分子與H7N9 NA結(jié)合能的比較,分析藥物分子對NA的抑制作用。

        1 材料與方法

        1.1序列比對與同源建模從NCBI數(shù)據(jù)庫中獲得所有H7N9流感病毒NA的完整序列,包括6條人感染H7N9流感病毒NA序列,利用clustalx進行序列比對。選取人感染H7N9流感病毒A/Hangzhou/1/2013的NA序列(NCBI序列號:AGI60300.1, AGI)和其他來源H7N9流感病毒株A/wild bird/Korea/A3/2011的NA序列(NCBI序列號:AEK84752.2, AEK)進行同源建模。同源建模采用CPHmodels-3.2網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器[7],可獲得對應(yīng)序列的三維空間結(jié)構(gòu)。

        1.2分子動力學(xué)平衡分子動力學(xué)模擬采用Amber11,蛋白質(zhì)力場采用ff99力場[8]。NA模型在進行動力學(xué)模擬之前還需要利用Xleap程序進行處理,包括增加氫原子、增加抗衡離子以使體系中性化以及增加8.5 μm厚的基于TIP3P模型的八面體水環(huán)境。分子動力學(xué)過程優(yōu)化分為兩個階段:首先約束溶質(zhì),對溶劑分子進行優(yōu)化;再無約束優(yōu)化整個系統(tǒng)。每個階段均采用最陡下降法優(yōu)化2 500步,再采用共軛梯度法優(yōu)化2 500步。優(yōu)化之后用60 ps時間使系統(tǒng)緩慢升溫到298 K,在298 K下進行500 ps的體系平衡過程,平衡之后再進行1.5 ns分子動力學(xué)模擬,最后選取體系能量最低的構(gòu)像狀態(tài)作為NA的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)。按上述方法處理,分別獲得AGI和AEK的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)。

        1.3分子對接模擬從PDB數(shù)據(jù)庫里獲得野生型流感H5N1病毒NA與奧司他韋復(fù)合物(WT-OTV, PDB Code: 2HU4)的結(jié)構(gòu)作為模板,然后將WT-OTV分別與平衡后的AGI和AEK的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)進行疊加,刪除WT-OTV的NA,分別得到了AGI、AEK與奧司他韋復(fù)合物(AGI-OTV、AEK-OTV)的結(jié)構(gòu)。同法獲得AGI、AEK分別與扎那米韋和帕拉米韋復(fù)合物(AGI-ZNV、AEK-ZNV和AGI-PRV、AEK-PRV)的結(jié)構(gòu)。對獲得的6種復(fù)合結(jié)構(gòu),分別采用Autodock 4.0 程序[9]進行分子對接。對接選用的格點盒子大小為40點×40點×40點,格點間距0.375埃。運用Lamarckian 遺傳算法,對小分子進行100次的獨立對接實驗,能量極大值設(shè)為2.5×106,最大變異代數(shù)設(shè)為27 000,最后得到這些復(fù)合物與藥物小分子的結(jié)合能。

        2 結(jié)果與討論

        6條人感染H7N9病毒NA均出自長三角地區(qū),序列比對的結(jié)果表明,序列相似度很高,而且在活性位點均未發(fā)生變異,由此初步判斷這次人感染H7N9病毒NA結(jié)構(gòu)比較保守。除人感染H7N9流感病毒NA序列外,只有AEK序列在第118位活性位點發(fā)生了R到T的突變。

        在分子動力學(xué)模擬過程中,為了判斷體系是否平衡,分別計算了動能、勢能、總能和NA的主鏈Cα原子的RMSD值。RMSD是指體系在模擬過程中產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)相對于晶體結(jié)構(gòu)隨時間變化的均方根偏差,也是衡量體系是否穩(wěn)定的重要依據(jù)。圖1表示的是NA主鏈Cα原子的RMSD值隨時間的變化值,其中,橫坐標(biāo)表示的是時間,縱坐標(biāo)表示的是RMSD值,由圖中可以看出時間大于350 ps以后,AGI和AEK的主鏈Cα原子的RMSD值達到1.5埃左右并保持平衡。同時體系動能、勢能和總能的變化迅速達到穩(wěn)定值,AGI的動能、勢能和總能分別保持在62 760、-292 880、-230 120 kJ/mol,AEK分別保持在83 680、-376 560、-292 880 kJ/mol,表明AGI和AEK在500 ps的動力學(xué)模擬過程中都達到了平衡,因此,可從模擬的最后階段選取NA的穩(wěn)定結(jié)構(gòu)。

        圖1 NA的主鏈Cα原子在平衡階段的動力學(xué)模擬的RMSD值變化

        AGI和AEK與奧司他韋、扎那米韋和帕拉米韋的結(jié)合能如表1所示。從表1可以看出,奧司他韋、扎那米韋和帕拉米韋對AGI的抑制作用比較明顯;而AEK與藥物分子的結(jié)合能力較AGI略大,第118位活性位點R到T的突變并未減弱藥物分子對AEK的抑制作用。3CL2是通過對NA和奧司他韋晶體結(jié)構(gòu)(PDB Code: 3CL2)直接計算獲得的數(shù)值,該值直接反映了3CL2和奧司他韋之間較強的相互作用[10],其與奧司他韋的結(jié)合能與AGI和AEK接近。上述結(jié)果說明奧司他韋、扎那米韋和帕拉米韋對人感染H7N9病毒株NA的抑制作用比較明顯。

        表1 AGI和AEK與奧司他韋、扎那米韋和帕拉米韋的結(jié)合能 kJ/mol

        綜上所述,人流感H7N9病毒株NA序列變化小,結(jié)構(gòu)比較保守,未發(fā)生活性位點突變;藥物分子對其的抑制作用明顯,因此對H7N9流感病毒在體內(nèi)釋放會有較好的抑制效果。但AEK活性位點的突變說明H7N9 NA有可能產(chǎn)生抗藥性突變,需引起關(guān)注。

        [1]Alcorn, T. As H7N9 spread in China, experts watch and wait[J]. Lancet, 2013, 381(9875): 1347

        [2]張寶,黃克勇,郭勁松,等.H7N9病毒的來源和重組模式[J].南方醫(yī)科大學(xué)學(xué)報,2013,33(7):1017

        [3]Horby P.H7N9 is a virus worth worrying about[J].Nature,2013,496(7446):399

        [4]From SARS to H7N9: will history repeat itself?[J]. Lancet, 2013, 381(9875):1333

        [5]Colman PM, Varghese JN, Laver WG. Structure of the catalytic and antigenic sites in influenza virus neuraminidase[J]. Nature, 1983, 303(5912): 41

        [6]McKimm-Breschkin JL. Resistance of influenza viruses to neuraminidase inhibitors:a review[J].Antiviral Res, 2000, 47(1) : 1

        [7]Nielsen M, Lundegaard C, Lund O, et al. CPHmodels-3.0-Remote homology modeling using structure guided sequence profiles[J]. Nucleic Acids Research, 2010, 38(Web Serve issue): W576

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        (2013-08-15收稿 責(zé)任編輯李沛寰)

        10.13705/j.issn.1671-6825.2014.03.046

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