案例文章
随着化学技术的发展，许多天然或非天然化合物被合成并用于人类的日常生活中，如药品、香水、食品添加剂、汽车、电子产品、农药、纺织品、塑料等。值得注意的是，许多化合物作为内分泌干扰化学物质（EDCs），有可能干扰人类或野生动物的激素系统。EDCs的环境暴露与生殖健康、发育障碍、肿瘤、免疫和心血管疾病、肥胖和神经行为障碍等不良健康结果密切相关。预测化合物的雌激素受体（ER）和雄激素受体（AR）活性对于避免内分泌干扰物的环境暴露具有重要意义。
传统的药物发现过程中，筛选和识别能够特异性结合这些核受体的化合物是一个复杂且高成本的过程。由于受体具有多种构象状态，这使得传统的分子对接方法可能无法全面捕捉受体的多样性和药物-受体结合的复杂性。在这里，我们将介绍一个基于ER/AR多构象对接工具——EARDB，它能够模拟和研究ER和AR的多种构象，并通过多构象分子对接方法筛选和发现新的受体调节剂。
EARDB（http://eardb.schanglab.org.cn/）目前可以实现两个主要功能，已知ER/AR调节剂的二维化学相似性搜索和预测潜在ER/AR调节剂的在线对接模块。配体数据库包含约7800种独特化合物，与来自智人的ER和AR的13,190个相关活性记录相关。对于每个ER/AR调节剂条目，提供来自结合数据库的分子化学名称、二维化学结构和单体ID。受体数据库有三种类型的蛋白质靶标，包括ERα，ERβ和AR。对于每种类型的靶标，从RCSB蛋白质数据库检索具有不同化合物的复合物结构。根据ERα、ERβ和AR的实验结构建立的对接模型共有580个、62个和91个。
EARDB工具使用流程如图所示，用户首先需要以smi、mol2或sdf格式文件上传目标小分子到服务器。该工具提供两种计算类型：“S”表示相似搜索，“D”表示对接。对于相似度搜索，用户按需求自己定义谷本相似度阈值并提交作业，以检索谷本值大于阈值的化合物。对于对接模块，用户需要选择目标受体类型（AR、ERα、ERβ）。提交作业后，将在EARDB服务器上自动进行一系列针对特定靶标类型所有构象的分子对接实验。
用户可以从本地存储中选择一个smile格式的分子，并将其上传到服务器。这里，我们也以FMH（晶体结构2AXA中的天然配体）为例，默认值0.6作为谷本阈值。谷本系数的取值范围是0到1，表示两个分子之间的相似程度。1为最高相似度，表示相同的分子，0为最低相似度。EARDB将使用查询化合物自动计算数据库中每个配体的谷本值，并且只返回相似度值高于用户定义截止值的配体，并按降序排列。
结果如图所示，表中给出了结合数据库中符合要求的化合物的单体ID、配体名称、二维化学结构和谷本值。通过单击ID，用户将被引导到相应结合数据库网页，以获取详细信息，例如活性值、分析描述和发表信息。表中Tanimoto值为1的第一个命中是化合物本身。与强效调节剂高度相似的分子可能具有相同的功能，可能是内分泌活性化合物。
用户可以上传一个小分子的smi、sdf或mol2文件（FMH为例），然后选择一个受体（AR）进行对接。此外，用户还需要提供一个电子邮件地址来接收作业提交和作业状态的消息。作业完成后，会向用户的邮箱发送通知邮件。通过点击邮件中的结果链接或在“检查结果”页面中搜索作业ID，可以访问结果页面。
结果页面提供了对接打分（docking score）排序前10的结果，包括受体模型的PDB ID和相应的对接分数。打分值越低，说明小分子与受体结合亲和力越强。对于FMH，其原始受体文件2AXA（链A）的对接评分最低，为-11.0 kcal/mol，这也侧面印证了该工具对接结果预测的准确性和可靠性。结合构象可以通过页面上的NGL分子视图来观察，也可以对蛋白显示Style以及Color进行选择。
本文构建的EARDB在线系统，提供了基于蛋白多构象对接功能或基于配体的化学结构相似性搜索功能，可以预测目标化合物是否为潜在的ERα，ERβ或AR调节剂。这将有利于ER或AR药物设计或内分泌干扰物的筛选。
Wang F, Hu S, Ma D Q, et al. ER/AR multi-conformational docking server: A tool for discovering and studying estrogen and androgen receptor modulators[J]. Frontiers in Pharmacology, 2022, 13: 800885.