2013年4月1日

挑戰神奇子彈—高效能計算與藥物設計

隨著計算化學的計算速度與準確度越來愈高,加上藥物標靶分子的結構資訊持續增加,我們逐漸突破傳統藥物設計的侷限。

作者/林榮信(任職中央研究院應用科學研究中心)

美國食品藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)在最近五十多年來以幾乎非常穩定的速率核准新藥,每年核發的新小分子藥物約二十多個。到2012 年為止,FDA 大約已核准1447個小分子的藥物,以及131 個胜肽或蛋白質藥物。值得注意的是,這些新的藥物中有非常固定的比例是作用在新的標靶(target),通常是特定疾病相關的蛋白質。這些針對新標靶的藥物無疑有較好的創新性,也提供第一線的醫生們新的疾病治療工具。當然,也持續有針對已成功發展的藥物標靶所設計的新藥物被核准。此外,探索過去某些疾病使用的藥物對其他疾病有沒有用處,所謂的「老藥新用」,也是一個可行的途徑。

藥物設計的基礎—原子分子作用力
追根究柢,一個藥物之所以有作用、有藥效,必然是因為其與細胞中的生物分子(大部分是蛋白質分子)有所作用。這些作用在微觀上的理解,主要可分解為凡得瓦作用力(van der Waals interaction)、庫倫作用力(Coulomb interactions)、氫鍵(hydrogen bonding)、鹵鍵(halogen bonding)、π–π 作用( 兩個碳環原子團)及陽離子–π 作用(一個碳環原子團與一個陽離子)、疏水作用(hydrophobic interactions),以及藥物分子結合到蛋白質上的熵變化(entropy changes)等。然而,由於蛋白質與藥物分子在一般實驗或是生理條件下,都是持續不斷地在運動,因此僅用一個蛋白質分子與藥物分子結合的結構,來算出各種交互作用的能量,只可能是一個粗略的逼近;比較合理的做法應該是將其他可能的構形(conformation),運用計算方法,如分子動力學(molecular dynamics)或蒙地卡羅法(Monte Carlo methods)等,也考慮進去。此外,上述這些原子、分子間作用力,本來就不容易正確估算,即使用了量子化學計算,也有很多細節要考量。另外也要注意,熵的計算也很困難。因此運用計算來從事藥物設計仍然是相當有挑戰的課題。

一般來說,藥物分子與作為標靶的蛋白質或其他分子之間的結合強度(binding affinity), 可以用熱力學的自由能觀念來表示,稱之為結合自由能(binding free energy)。結合自由能(ΔGbind)可以藉由下列關係與解離常數(dissociation constant, KD)互相轉換:



其中R 是氣體常數,T 是絕對溫度。一般藥物分子與其作用的蛋白質之解離常數約為1 μM 到1 nM 左右,換算成結合自由能則大約是-8.28 kcal/mol 到-12.43 kcal/mol左右。目前較有物理意義的藥物設計計算程式,便是嘗試由原子、分子間作用力估算出這個結合自由能。

預測藥物結合位置與強度
化學上一個反應會不會發生,可以由自由能來預測。因此照理講,如果我們有辦法準確計算一個藥物分子與生物分子間,各種可能的結合位置與結合模式的自由能,我們只要看在什麼樣的結合位置與模式所得到的結合自由能最低,便可以知道藥物分子最可能結合在生物分子的哪個位置,而且同時得到其結合自由能。這種搜尋各種結合模式以求出最低自由能的計算,稱之為分子嵌合(molecular docking)。知道藥物在其作用的生物分子上的位置是藥物設計的基礎,而藥物分子何以達到其作用的結合強度也是設計的重要參考。藉由前者,也就是藥物分子的結合位置,可以探索其在生物分子的鄰近位置是否還有延展的空間;藉由後者,可以知道藥物分子如何進一步作化學修飾,而不減弱其結合強度或甚至增強其結合強度。

生物分子的結構
諾貝爾獎得主克里克(Francis Crick,1916~2004)有一句名言:「如果你要了解功能,你要研究結構」。這邊所謂的功能,就是指生物分子的功能。他與華生(James Watson, 1928~) 在1953 年解出了DNA 結構,奠定了現代分子生物學的基礎。生物分子的結構十分複雜,沒有辦法憑空想像出來。同樣地,如果要了解藥物分子的作用,甚或改進原來藥物分子或設計全新的藥物分子,我們也需要得到生物分子(如蛋白質、DNA)的結構。有了生物分子與藥物分子共同結合的結構,我們可以了解何以藥物分子要有一定的化學構造,才能達到有效的作用。目前得到生物分子結構的方法主要是靠X光結晶學(X-ray crystallography)與核磁共振學(nuclear magnetic resonance),此兩者與電子顯微術(electron microscopy)為結構生物學(structural biology)最主要的研究方法。這些運用結構生物學所決定出來的生物分子結構及相關資訊,均存放在蛋白質資料庫(Protein Databank)。

雖然過去許多藥物的產生,並非事先知道其標靶蛋白質或DNA 的結構,而加以設計出來的,但有了藥物分子與生物分子共同結合的結構,我們就有更大的機會設計出比較好的藥物分子。目前許多從事新藥開發的藥廠或學術團隊,都會運用結構生物學的方法來協助藥物設計。

儘管靜止的生物分子的結構已經十分複雜,我們不要忘記生物分子在實驗室條件或是生理條件下,還會受到環境及熱運動的影響而跟著運動,而前述結構生物學方法所得到的只是特定方法下的代表性結構,真實的分子運動情形則更加複雜。目前實驗方法上可以提供動態資訊的主要是核磁共振學,此外對少數的蛋白質,我們已可運用有時間解析度的X光繞射學(timeresolved X-ray crystallography)去觀察蛋白質上原子的運動。除了實驗的方法之外,藉由分子動力學計算(molecular dynamics)來獲得分子運動資訊,則是一種廣為運用的方式。分子動力學計算運用古典的原子、分子模型,考慮一個生物分子系統在生理電解質溶液的條件下,依據溫度與壓力效應推廣的牛頓運動方程式,來計算出這個系統中各個原子運動的軌跡。通常一個這樣的系統的總原子數目,如果將系統中的水分子與電解質離子等都涵蓋進去,大約有數萬到上百萬個原子不等。一般從事分子模擬的實驗室,經常模擬的時間尺度大約是數百奈秒(nanoseconds, 10-9s)到幾個微秒(microsecond, 10-6s),而運用的計算機核心數大多是幾十個到數千個。【更詳細的內容,請參閱第520期科學月刊】

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