2015, Vol. 50
化合物库的筛选是药物发现的一条重要途径,化合物来源是药物研发的一个瓶颈。传统的化合物来源主要包括天然产物库和各种商业化合物库 (图 1)。天然产物库分子结构多样,但其来源、分离、鉴定和化学修饰都非常困难。商业化合物库通常是基于相同的核心骨架,引入各种取代基而构建,缺乏分子多样性,手性化合物和结构复杂性不足。另外,即使在这些化合物库中发现了活性分子,也很难命中不常见的生物靶标。
化学合成是获取化合物的另一种方法。传统的靶向合成 (target-oriented synthesis,TOS) 是经典的合成化合物的方法,广泛应用于天然产物全合成和药物合成。但是,随着高通量筛选和计算机虚拟筛选的日益完善,新药的筛选能力大大提高,筛选技术常处于“吃不饱”的状态,TOS方式提供的化合物数目已经远远不能满足药物筛选的需求。组合化学可以高 效地构建大规模的化合物库,打破了TOS逐一合成、逐一纯化、逐一筛选的模式,成为了合成大量化合物的一种有效手段。化学家通过组合化学技术合成的 化合物的数量已由上世纪初的55万种提高到现在的近2 700万种。但是,同时期开发出的药物的数量却没有明显的增加,甚至有下降的趋势[1]。研究证明,与化合物的数量相比,化合物的品质更加重要。据估计,整个“化学空间”(chemical space) 包含的理论分子数可能超过1×1063个,结构多样的化合物能占
据更为分散的“化学空间”[2, 3, 4],提高药物筛选时对“生物空间”(biological space) 中靶标的命中率[5]。组合化学虽然可以快速构建数目巨大的化合物库,但这些化合物往往是通过围绕特定的分子骨架进行取代基的修饰,得到的是结构类似的化合物,其三维分子形状类似,限制了与其互补性结合的可能靶标的范围。显然,组合化学合成面临着化合物结构多样性的欠缺[6]。
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图 1 后基因组时代的药物筛选 |
另一方面,基因组学、蛋白质组学和结构生物学等突飞猛进的发展,带动了大量新型生物靶标的发现,据统计其数量大约为3 000～10 000个[7, 8],包括非传统的蛋白-蛋白相互作用、蛋白-核酸相互作用等新型靶标。开发针对这些新型靶标的小分子,有望将现有的不足1万种药物提高到2～3万种。但是,这些靶标与传统靶标的相似性很小,这就需要合成结构多样、占据传统“化学空间”之外的新分子。
为此,多样性合成 (diversity-oriented synthesis,DOS) 应运而生[9, 10, 11, 12]。
1 多样性合成多样性合成的概念最初由哈佛大学的Schreiber教授于2000年提出[13],是化学合成思维上的一次创新。相比较而言 (图 2),靶向合成是一种汇聚式的合成,最后得到的是单一的结构复杂的目标分子; 组合化学合成得到的是化学结构相似的一系列分子,在“化学空间”的分布也较为集中。而多样性合成是一种发散式的合成方法,旨在得到在“化学空间”中分布较为分散的多样性化合物库,这种合成概念在构建优质化合物库方面具有很大的优势,有利于提高药物筛选的成功率,同时降低筛选的工作量。
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图 2 靶向合成、组合化学合成与多样性合成的比较 |
DOS的多样性通常包括一个或多个下列特性: 取代多样性 (appendage diversity)、官能团多样性 (functional group diversity)、立体化学多样性 (stereochemical diversity) 和分子骨架多样性 (skeletal diversity)。
取代多样性和官能团多样性最为简单易得,可以通过化学反应将不同的取代基或官能团引入到相同的分子骨架上,这也是经典组合化学最常用的方法。如果一个分子骨架具有多个化学反应中心,利用混合/切分 (split-and-pool synthesis) 的组合合成技术,即可快速合成大量的化合物。但是,具有相同骨架的化合物,其在三维“化学空间”的化学信息往往相似,因此,为了实现多样性合成的目标,需要进一步引入立体化学多样性和骨架多样性。
立体化学多样性可以通过从手性底物到手性产物的转化实现,也可以通过对映选择性和非对映选择性反应合成获得。比如,可以一步形成多个手性中心的Diels-Alder环加成反应广泛用于DOS中,可以同时实现分子结构复杂性和立体化学多样性。
生物大分子与化学小分子结合的口袋表面具有三维环境,只有与其三维结构互补的小分子才能较好地发生作用。分子的整体形状是决定其生物效应的最重要因素,而含有大量不同分子骨架的化合物库往往能命中更多的生物靶标。因此,分子骨架多样性最为重要,其实现也更具挑战性。
化合物库的结构多样性可以用计算的方法进行评估,对化合物库的分子描述符进行对比统计分析即可实现。目前有两种常用的统计方法: 主成分分析 (principal component analysis,PCA)[14]和主惯性矩分析 (principal moments of inertia analysis,PMI)[15]。PCA采用分子的理化性质或生物学性质描述符 (如相对分子质量、脂水分配系数、氢键供体数目、氢键给体数目等),定义每个分子在多维空间中的向量,多维描述符的数据可以有效地映射到二维图上,直观地显示化合物库的多样性。PMI使用分子形状描述符,计算化合物库中每个分子的最低能量构象和PMI值,最终采用三角图形表示化合物库的分子形状多样性。
2多样性合成的策略靶向合成和组合化学合成的目的是得到在“化学空间”单一或集中分布的化合物,其目标产物明确,故常采用“从复杂到简单”的逆合成分析。相反,多样性合成没有明确的目标产物,旨在尽可能合成结构多样的化合物库,采用的是“从简单到复杂”的向前合成 (forward synthesis),且多为支化反应 (branching reaction) 路线。经过十多年的发展,已出现一些多样性合成的策略[10]。
2.1 基于试剂的策略基于试剂的策略 (reagent-based approach) 从相同的起始原料出发,通过与不同的试剂进行支化反应,得到不同分子骨架的产物 (图 3),包括两种方法: 利用高官能团化分子 (densely functionalized molecule),或利用多能官能团 (pluripotent functional group)。这种策略既可以用于合成路线的早期以引入多样性的官能团,也可以用在合成路线的后期,将预先官能团化的分子转化为不同的分子骨架。
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图 3 基于试剂的多样性合成策略 |
高官能团化分子中含有多种官能团,这些官能团分别与不同的试剂反应,即可得到多样性的产物。例如,Pizzirani等[16]合成了手性氨基炔丙基醇的4种非对映异构体,这些高官 能团化分子含有4种不同的官能团,即羟基、炔基、烯基和氨基,可以进行多种后续反应 (图 4)。他们以(2R,3S)-1a为例,通过烯炔复分解 (路线a)、酰化 (路线b)、铟催化重排 (路线c)、Smiles重排 (路线d) 以及钠氢介导的分子内环化反应 (路线e),分别得到不同分子骨架的产物2～6。其中化合物3和6还可以进一步转化,例如烯炔复分解生成产物7～9,钴介导的Pauson-Khand反应生成产物10和11。最终,通过这种基于试剂的DOS策略,共得到了14种分子骨架的化合物库,同时具有取代、立体化学和分子骨架的多样性。
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反应试剂和条件: (a) Hoveyda-Grubbs II,ethylene,toluene,rt; (b) Ac2O,Et3N,DMAP,CH2Cl2,0 ℃; (c) InCl3,1,2-DCE,90 ℃,µw; (d) TBAF,THF,0 ℃; (e) NaH,THF,-10 ℃; (f) Hoveyda-Grubbs II,ethylene,CH2Cl2,45 ℃; (g) Co2(CO)8,NMO,THF,rt; (h) Hoveyda-Grubbs II,ethylene,benzene,rt; (i) Grubbs I,CH2Cl2,rt,then Pb(OAc)4 图 4 在基于试剂的策略中使用高官能团化分子构建多样性化合物库 |
多能官能团是指可以参与不同反应的单个官能团,在底物中引入多能官能团,使其分别与不同的试剂反应,即可得到多样性的化合物库。
Spring课题组[17, 18]报道了两个代表性的实例。Wyatt等[17]用氟标记的多能官能团底物重氮乙酸酯12为起始原料,经2～4步合成了223个小分子的化合物库,具有30种不同的分子骨架 (图 5)。重氮乙酸酯12是多能官能团底物,在一定的条件下既可以作为亲核试剂又可以作为亲电试剂。第一步采用各种支化反应 (路线a～h),包括铑卡宾对烯键的加成形成三元环,α-去质子化、亲核反应、卡宾形成和脱重氮形成化合物13,以及与不同亲偶极体的1,3-偶极环加成反应等。这些反应的产物随后经各种反应得到结构更加多样和复杂的化合物,包括用一级胺捕捉环己三烯14(由并环丙烷15电环化开环得到) 生成芽子碱类骨架16,Grubbs II试剂介导的环丙烯17重排生成呋喃18,以及Biginelli三组分反应生成二氢嘧啶19和20。部分产物还进行了第三步反应 (路线r～t)。变换这些支化反应的取代基R1～R10,即可引入取代多样性。
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反应试剂和条件: (a) Benzene,Rh2(OCOCF3)4; (b) R1CCH,Rh2(OAc)4,CH2Cl2; (c) Thiophene,Rh2(OAc)4; (d) Furan,Rh2(OAc)4 then I2; (e) LDA,-78 ℃ then R2COR3,THF then Rh2(OAc)4,CH2Cl2; (f) DMAD; (g) PhCHO,PhNH2 then DMAD,Rh2(OAc)4 or toluene [Cu(OTf)]2,CH2Cl2; (h) Methyl acrylate; (i) R4NH2,NaOH,H2O,180 ℃ then MeOH,H2SO4,60 ℃; (j) Dienophile,toluene,reflux; (k) DMAD,toluene,100 ℃; (l) Cyclopentadiene,CH2Cl2,0 ℃ to rt; (m) Grubbs II,toluene,ethylene,reflux; (n) Phenol derivative,conc. H2SO4; (o) Guanidine,EtOH,reflux; (p) Guanidine,R6CHO,DMF,75 ℃; (q) NH2OH,THF,reflux; (r) mCPBA,CH2Cl2,rt; (s) Substituted 3-formyl chromone,EtOH,reflux; (t) Substituted 3-formyl chromone,EtOH,reflux 图 5 在基于试剂的策略中使用多能官能团构建30种分子骨架的多样性化合物库 |
在第二个例子中,Thomas等[18]通过2～5步反应,构建了18种类天然产物骨架的242个小分子化合物库 (图 6)。以固相负载的磷酸酯21作为起始反应原料,第一步与各种醛化合物进行Horner-Wadsworth-Emmons反应得到12种α,β-不饱和酰基化合物22,其为多能官能团底物。化合物22的α,β-不饱和键通过3条不同的对映选择性反应路径得到立体化学和分子骨架多样的不同产物,分别是Sharpless不对称双羟基化 (路线b)、[2+3]环加成 (路线c)、以及[4+2]环加成 (路线d)。这些产物经第三步支化反应,进一步得到结构多样性的产物。例如,化合物23通过反应路线l～o,得到5种不同的分子骨架,包括经闭 环-开环的串联复分解反应 (路线o) 得到两种三环化合物24a (7-5-7) 和24b (7-5-8)。部分产物还可以经过第四步转化,得到更为多样的分子骨架。该化合物库中的18种分子骨架大部分为不常见或全新的骨架,很好地说明了DOS策略可以合成占据新的“化学空间”的化合物。
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反应试剂和条件: (a) LiBr,DBU,R1CHO,MeCN; (b); AD-mix (DHQD)PHAL,THF/H2O (1∶1); (c) (R)-QUINAP,AgOAc,i-Pr2NEt,THF,-78 ℃ to 25 ℃; (d) Chiral bis(oxazoline),Cu(OTf)2,3 Å MS,CH2Cl2,cyclopentadiene; (e) R2COCl,DMAP,pyridine,CH2Cl2; (f) R3CHO,BH3·pyridine,MeOH; (g) SOCl2,pyridine,CH2Cl2,40 ℃; (h) R4Br,Ag2O,CH2Cl2,40 ℃; (i) R5C(O)R5,TsOH,DMF,65 ℃; (j) R6CHO,TsOH,DMF,65 ℃; (k) NaN3,DMF,100 ℃ then DMAD,toluene,65 ℃; (l) mCPBA,CH2Cl2 then MeOH,65 ℃; (m) CH2=CHCO2Bn,toluene,120 ℃,Grubbs II,ethylene; (n) OsO4,NMO,acetone/H2O (10∶1); (o) RNH2,Me2AlCl,toluene,120 ℃ then NaH,R11X,DMF,THF then toluene,120 ℃,Grubbs II,ethylene; (p) NaIO4,THF/H2O (1∶1) then R7NH2,NaBH(OAc)3,CH2Cl2; (q) NaIO4,THF/H2O (1∶1) then R8NHR8,NaBH(OAc)3,CH2Cl2; (r) R9CHO,DMF,TsOH,60 ℃; (s) R10C(O)R10,DMF,TsOH,60 ℃ 图 6 在基于试剂的策略中使用多能官能团构建18种分子骨架的多样性化合物库 |
此外,他们对这两个化合物库进行了3种耐甲氧苯青霉素金葡菌菌株 (MRSA,EMRSA-15,EMRSA-16) 的抗菌活性筛选[19, 20],发现了多个新型化合物都表现出一定的抑制活性,其中,化合物emmacin和 (-)- gemmacin能选择性抑制革兰氏阳性菌的生长 (图 7)。
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图 7 基于多样性化合物库筛选得到的活性化合物 |
与基于试剂的策略相反,基于底物的策略 (substrate-based approach) 则通过预先构建一组含不同官能团的起始反应底物,在相同或相似的反应条件下 (大部分为分子内环化反应),转化成具有不同分子骨架的产物,该策略又称折叠反应途径 (folding reaction pathway) (图 8)。
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图 8 基于底物的多样性合成策略 |
Morton等[21]报道了一种基于底物的多样性合 成方法合成了多样性的类天然产物化合物库(图 9)。他们先将含不饱和炔基或烯基的“延展砌块” (propagating building block) 连接到氟标记载体上,脱除保护,再连接上“封端砌块”(capping building block),得到各种不同的线性底物,底物的末端通过“封端砌块”中的单取代烯烃进行封闭。然后,选择合适的Gruubbs催化剂,串联烯烃/烯炔复分解反应从“封端砌块”的末端烯烃开始,到达“延展砌块”中的烯键或炔键,最后终止于氟标记物中的烯键。该策略通过变换12种“延展砌块”和18种“封端砌块”,得到了分子骨架多样的各种分子内环化产物。另外,氟标记连接载体保证了只有环化产物才能通过烯烃复分解反应从氟标记上脱除,便于固相分离纯化。通过这种基于底物的DOS方法,他们最终得到了96个化合物的小分子库,共含有84种不同分子骨架,约65% 的骨架属于新颖骨架,另外,该化合物库还兼具立体化学多样性和结构复杂性。
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图 9 利用基于底物的策略构建84种分子骨架的多样性化合物库 |
Oguri等[22]通过系统性地变换3种链取代基和3个立体化学中心,合成了含6种分子骨架的一系列三环化合物 (图 10)。起始物环已烯酮25引入3种不同的链取代基,得到各种环状前体,再经烯炔复分解反应得到6种含二烯的三环骨架化合物33～38。生物活性筛选发现了33和34为有效的抗锥虫化合物。在骨架中再引入过氧化物桥,得到了青蒿素类似物39和40,其体外抗锥虫活性与青蒿素、优苏拉明或依氟鸟氨酸相当甚至更优。
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反应试剂和条件: (a) 钌催化双烯/烯炔复分解 图 10 利用基于底物的策略构建6种三环分子骨架的多样性化合物库 |
当然,基于试剂和基于底物的策略并不孤立,可以两者同时使用。
Robbins等[23]报道了从1个对称的线性化合物41出发,合成了12种不同的分子骨架,包括单环、双环和三环化合物 (图 11)。首先,化合物41中央的羰基可以转化成各种亲核官能团,然后与链端的α,β-不饱和酯基反应,既可以得到对称的产物 (例如化合物42),也可以得到不对称的产物 (例如通过羰基转化成肟,经氮杂 Michael加成反应、[3+2]环加成得到三环化合物43)。从某种角度讲,这是联合使用了基于多能官能团 (酮羰基和α,β-不饱和酯基) 和高官能团化分子 (原位生成) 的策略,随后进行基于底物的串联环化反应。另外,他们还合成了化合物43的一系列类似物,测试了它们对肿瘤细胞系 (HL-60,THP-1,A549) 的活性,大部分类似物对这3种肿瘤细胞系都表现出微摩尔级别的活性,最好的化合物44对其中两种细胞系的抑制活性低于10 µmol·L-1。
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反应试剂和条件: (a) NH2OH·HCl,NaOAc,MeCN then toluene,140 ℃,µw; (b) NH2OH·HCl,NaOAc,MeCN,60 ℃; (c) NH2OH·HCl,NaOEt,EtOH; (d) NaBH4,NH3,EtOH,Ti(OEt)4 then AcOH; (e) PhNH2,TiCl4,CH2Cl2,rt; (f) DIPEA,H2NCH2CO2Et; (g) NH2NHTs,toluene,reflux; (h) NaH,THF; (i) SmI2 (2 equiv),THF,MeOH,-78 ℃; (j) SmI2 (5 equiv),THF,MeOH,-78 ℃; (k) Superhydride,THF; (l) MeMgBr,THF 图 11 同时使用基于试剂的策略和基于底物的策略构建12种分子骨架的多样性化合物库 |
将多组分反应能够产生结构复杂性的特点、优势结构具有良好的类药性、微波合成快速高效的优点与多样性合成策略相结合,作者课题组[24, 25, 26]构建了一个分子结构复杂、骨架多样和类药性的高质量化合物库 (图 12)。选择吲哚作为优势结构,Ugi四组分反应作为多组分反应,从高官能团化分子吲哚-2-甲醛45出发,首先合成了各种链状的Ugi产物46～49; 然后在微波辅助的条件下,基于不同底物的特点,采用各种选择性的分子内环化反应条件,最终以两步或三步反应,合成了基于吲哚优势结构的小分子化合物库,具有10种新颖的分子骨架。例如,化合物46在碳酸铯的作用下生成五元环化合物50; 在碘化亚铜的催化下进行吲哚1位氮原子环化,生成七元环化合物51; 而在醋酸钯的催化下得到的是吲哚3位碳原子环化产物52[24]。同一底物采用不同的催化剂,产生分子多样性,这种方法又被称为“催化剂控制”(catalyst control)[27]。另外,还通过PMI的计算方法对该化合物库进行了化学信息学分析[26],结果表明,该化合物库在“化学空间”的分布比商业化合物库和组合化学集中库更为分散,且占据了商业化合物库和组合化学集中库无法涉及的部分球形区域,表现出较高的多样性; 该化合物库的类药性参数接近FDA药物库和综合药物化学数据库,远高于商业化合物库和组合化学集中库,具有很好的类药性。
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反应试剂和条件: (a) Acids,amines,isocyanides,MeOH,rt for products 46,47 and 49,40 ℃ for products 48,3 d; (b) Cs2CO3,DMSO,µw,80 ℃,40 min; (c) CuI,L-proline,K2CO3,DMSO,µw,80 ℃,40 min; (d) Pd(OAc)2,PPh3,K2CO3,dioxane/MeCN (3∶1),µw,110 ℃,2 h; (e) CuI,L-proline,K2CO3,DMSO,µw,90 ℃,40 min; (f) Pd(OAc)2,PPh3,K2CO3,dioxane/MeCN (3∶1),µw,130 ℃,2 h; (g) Pd2(dba)3,XPhos,K2CO3,DMF,µw,130 ℃,20 min; (h) Cs2CO3,DMSO,µw,60 ℃,40 min 图 12 同时使用基于试剂的策略和基于底物的策略构建10种含吲哚优势骨架的多样性化合物库 |
Schreiber等[28, 29]整合了基于试剂和基于底物的策略,进一步提出了“构建-耦合-配对”(build/couple/ pair,B/C/P) 策略 (图 13)。首先,在“构建”阶段,准备合成砌块,需要预先选择官能团的类型,并将其设置在合成砌块中特定的位置。第二步进行“耦合”,将不同的合成砌块通过化学反应连接在一起,通常可以采用多组分反应对3个或3个以上的合成砌块进行耦合。最后是“配对”阶段,将第一步“构建”阶段设置好的不同官能团,通过不同的分子内环化反应,形成多样性的分子骨架。官能团配对时可以采用基于试剂的反应,也可以采用基于底物的反应。如果配对反应产生了新的官能团,可以使其继续参与反应,产生更为复杂和多样性的产物。
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图 13 “构建-耦合-配对”策略 |
例如,Schreiber等[30]通过Petasis三组分反应和氨基炔丙基化“构建”了高官能团化底物64 (图 14),
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反应试剂和条件: (a) [Pd(PP3)2(OAc)2],benzene,80 ℃; (b) [CpRu(CH3CN)3PF6],acetone,rt; (c) [Co2(CO)8],trimethylamine N-oxide,NH4Cl,benzene,rt; (c') [Co2(CO)8],trimethylamine N-oxide,benzene,rt; (d) Hoveyda-Grubbs II,CH2Cl2,reflux; (e) 4-Methyl-1,2,4- triazoline-3,5-dione,CH2Cl2,rt; (f) NaAuCl4,MeOH,rt; (g) NaH,toluene,rt; (h) mCPBA,THF,-78 ℃ to 0 ℃ 图 14 利用“构建-耦合-配对”策略合成15种分子骨架的多样性化合物库 |
其立体化学通过底物乳醇63控制,因此,化合物64的所有手性异构体都可以得到,保证了分子立体化学的多样性。高官能团化底物64含有4种官能团: 羟基、烯基、炔基和环丙烷,通过第一步“配对”衍生化,得到化合物65～71,部分化合物经过二次“配对”反应得到化合物72～77。例如,64衍生化得到内酯70,之后进一步转化可以得到化合物73～76。另外,衍生得到1,3-二烯产物 (例如66、73和77),通过Diels-Alder反应分别得到化合物72、78和79,增加了分子结构的多样性。该反应路线图可以用其他的Petasis胺组分,从头重复构建其他取代基的化合物库。通过这种“构建-耦合-配对”的合成策略,他们合成了含有15种分子骨架的小分子库,综合了分子结构复杂性、取代多样性、立体化学多样性和分子骨架多样性。
Huang等[31]在基于片段的药物发现 (fragment- based drug discovery) 中引入“构建-耦合-配对”的多样性合成策略,得到了手性双环和螺环小分子片段库 (图 15)。在“构建”阶段,从脯氨酸出发合成化合物80,或通过商业购买得到化合物81。在“耦合”阶段,引入潜在反应取代基,比如在脯氨酸的氮原子上引入官能团,或将化合物81的羧基转化成各种取代酰胺。然后,对这些取代基进行“配对”,得到双环结构,比如烯烃复分解、生成乙内酰脲、乙烯砜的氧杂Michael加成等反应。此外,作者还进行了“配对”后的修饰,包括甲酯水解和烯烃还原等反应,增加了产物的官能团多样性,改变了片段分子的电性和构象,分子量未有太大的变动。
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反应试剂和条件: (a) (S)-Allylglycine methyl ester,1-ethyl-3-(3- dimethylaminopropane),ethyl(hydroxyimino)cyanoacetate,Et3N,CH2Cl2; NaH,MeI,DMF; (b) Grubbs II,CH2Cl2 reflux; TFA; (c) Allylamine,1-ethyl-3-(3-dimethylaminopropane),ethyl(hydroxyimino) cyanoacetate,Et3N,CH2Cl2; NaH,MeI,DMF; (d) Grubbs II,toluene,TFA; (e) Allyl isocyanate,CH2Cl2; (f) NaH,DMF; (g) 2-Chlorosulfonyl chloride,Et3N,CH2Cl2; (h) Grubbs II,CH2Cl2,reflux; (i) Prop-2-ene-1-sulfonyl chloride,Et3N,CH2Cl2; (j) Grubbs II,CH2Cl2,reflux; (k) LiAlH4,THF,t-butyldimethylsilyl chloride,Et3N,CH2Cl2; 2-chlorosulfonyl chloride,Et3N,CH2Cl2; (l) TBAF,THF; (m) (S)-N-Boc-allylglycine,1-ethyl-3-(3-dimethylaminopropane),ethyl(hydroxyimino)cyanoacetate,Et3N,CH2Cl2; (n) Grubbs II,CH2Cl2,TFA 图 15 在基于片段的药物发现中利用“构建-耦合-配对”策略构建多样性小分子片段库。 |
Isidro-Llobet等[32]运用“构建-耦合-配对”策略构建了大环拟肽化合物库 (图 16)。在“构建”阶段,首先制备大量炔基-羧基、叠氮-伯胺的合成砌块。然后“耦合”成链状叠氮-炔基前体82,通过变换叠氮-炔基环加成反应对这些官能团进行大环化“配对”,得到三氮唑大环。通过铜和钌的催化剂控制[27]进行叠氮-炔基环加成反应分别得到两种三氮唑异构体83和84,其中的酯基和伯胺还可以进一步“配对”,生成二酮哌嗪85和86。最后,得到14种大环化合物。
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图 16 利用“构建-耦合-配对”策略构建多样性的大环拟肽化合物库 |
Marcaurelle等[33]也通过这种“构建-耦合-配对”策略,合成了立体化学和骨架多样性的各种中环和大环化合物 (图 17)。在“构建”阶段,他们合成了手性γ-氨基酸砌块87,然后与PMB保护的氨基丙醇对映异构体反应以及随后的羰基还原,产生了8个立体异构的二级胺88,这些化合物的官能团和位置各异,便于之后的“配对”阶段进行不同的环化反应。化合物88与不同的试剂“耦合”,分别得到带有不同官能团的链状化合物89～91,不同的官能团为接下来的多种“配对”方式提供了基础。例如,化合物89通过TBS脱保护、芳香亲核取代和环化反应,得到了八元和九元环化合物92; 化合物90通过铜和钌催化的Huisgen [3+2]环加成路径,分别得到了十二元环和十三元环化合物93与94; 化合物91经烯烃复分解反应生成了十四元环化合物95。这48个大环分子经过相应的保护,然后进行固相合成,得到了 30 000个分子的化合物库。对这些化合物进行多轮化学结构改造和生物活性筛选,最终发现了多个活性化合物,其中,BRD0476能有效抑制β细胞的凋亡[34]; BRD4805是一类新型的组蛋白去乙酰化酶 (HDAC) 选择性抑制剂[33]; ML238是新型结构的抗疟疾化合物,活性高于氯喹和青蒿琥酯,与阿托喹酮相当[35]。
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图 17 利用“构建-耦合-配对”策略构建多样性的中环和大环化合物库 |
优质的化合物库不仅表现在化合物结构的多样性上,化合物的类药性 (drug-likeness)[36, 37]也是一个重要的不可忽略的性质。Kola等[38]研究指出,筛选得到的化合物分子的功效、毒性、安全性和理化性质,直接决定了其最后成为药物分子的可能性。化合物如果缺乏类药性,很可能会在药物研发的后期无法通过临床评价而退出研究,从而导致研发费用的大量增加以及资源的严重浪费。
优势结构由于具有潜在的对多种不同生物靶标的药理活性,与不同的功能基团连接而对不同的生物靶标产生选择性,呈现出良好的类药性。2011年,利用DOS在产生分子多样性方面的优势,Park等[39]提出了基于优势结构的多样性合成的概念 (privileged substructure-based DOS,pDOS),以期在多样性化合物库构建的同时兼顾类药性,降低筛选得到的活性化合物骨架在药物研发后期因毒性较大或药动学较差惨遭淘汰的厄运,从源头入手,节约可观的研发费用
Park课题组[40, 41, 42]选择苯并吡喃为优势结构,主要通过两条多样性合成路线,得到了22种分子骨架 (图 18)。他们对这些含有苯并吡喃亚结构的化合物库进行了多种生物活性筛选,发现了多个活性化合物,包括雄激素受体非甾体类拮抗剂[43]、AMPK激动剂[44]、成骨激动剂[45]、RANKL诱导的破骨细胞生成抑制剂[46]、HMGB1和HMGB2翻译后修饰调节剂[47]等。这表明,优势结构苯并吡喃的引入提高了化合物库的生物功能多样性。此外,他们还发现,分子骨架比取代基对生物活性的影响更大。
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图 18 基于苯并吡喃优势结构的多样性合成 |
随着多样性合成方法的发展,以此建立的小分子化合物库将越来越多地用于药物筛选和先导物的发现,并将在药物发现与研究中发挥巨大的作用。因此,有科学家提出了基于多样性合成的药物发现新途径 (图 19)[12]: 通过多样性合成构建化合物库,然后进行初步生物活性筛选,找到活性分子骨架,再利用组合化学的方法对活性骨架进行结构修饰,建立集中组合库,经第二次活性筛选,发现苗头化合物。
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图 19 基于多样性合成的药物发现途径 |
另外,鉴于计算化学的迅速发展,针对已知晶体结构的靶标,还可以采用另一种更为理性的药物发现途径 (图 19),即: ① 通过多样性合成构建化合物库; ② 用计算化学的方法预测潜在靶标,例如,反向对接法 (http://www.dddc.ac.cn/tarfisdock)[48, 49]、基于分子相似性的方法 (ChemMapper)[50, 51]和基于药效团匹配的方法 (PharmMapper)[52],理性寻找生物活性的测试方向,替代传统的盲目筛选模式; ③ 进行生物活性的初步筛选,找出具有药理活性的分子骨架; ④ 利用计算化学的方法,围绕该活性骨架,建立取代和官能团多样的虚拟化合物库; ⑤ 将该虚拟化合物库与活性靶标进行对接,挑出评分较高的分子,并进行二次合成; ⑥ 二次筛选,发现苗头化合物。
第一种方法适合未知靶标、表型筛选和企业界的大规模筛选,第二种方法适合于有晶体结构的靶标的筛选。这两种方法在药物发现中可以相互补充,发现苗头化合物后,即可进行传统的化合物结构优化和构效关系研究,直至发现候选药物分子。
4 结论与展望基因组学、蛋白质组学和结构生物学等的发展,带动了大量新型生物靶标的发现,其中包括蛋白-蛋白相互作用、蛋白-核酸相互作用等具有挑战性的新型靶标。通过筛选传统的化合物库,很难发现命中这些靶标的小分子。因此,近十几年来,化合物库构建的关注点逐渐从化合物数量转向分子结构的多样性。
多样性合成旨在合成取代基、官能团、立体化学和骨架多样的化合物库,并尽可能占据广泛的“化学空间”,进而发现多样性的生物学效应。自诞生 起,多样性合成就得到了迅速的发展,产生了许多复杂的实现分子多样性的策略和方法,包括基于试剂的策略、基于底物的策略、“构建-耦合-配对”策略以及基于优势结构的多样性合成策略。在一些多样性合成实例中,引入了便于产生复杂结构的多组分反应、串联反应等合成方法,结合了操作简便、纯化快速的固相合成技术,加快了化合物库的构建。另外,多样性合成也推动了化学合成技术的不断创新,并被用来发现新的化学反应[53, 54, 55]。
化合物库的分子结构多样性是实现其生物活性多样性的基础,这在表型筛选中尤为重要。基于多样性合成已经构建了大量的优质化合物库,包括低分子量的片段库、大环化合物库、类天然产物库以及基于优势结构的化合物库等。这些化合物库占据了全新的“化学空间”,在生物筛选中有望命中许多传统化合物库“无药可及”的生物靶标,还有可能发现新的作用方式。由于多样性合成对分子结构逐新趣异的追求,通过其发现的活性分子往往具有结构新颖性和更大的专利优势。
值得一提的是,多样性合成构建的是化合物数量相对较少但分子结构非常多样并尽可能类药的化合物库,这将大大提高小规模化合物库 (从几十到几百个化合物) 生物筛选的成功率,与传统的高通量筛选 (十几万到几百万化合物) 相比,可以节约大量的资源,降低化合物库筛选的门槛,给小规模的实验室筛选带来希望。
但是,构建分子骨架多样、结构新颖的高质量化合物库是具有挑战性的工作,需要巧妙的设计和多样性合成策略的灵活运用。此外,随着新的合成方法学的继续发展,多样性合成需要引入更多的反应类型,充分发掘多样性合成的潜力; 生物筛选技术也有待进步,为多样性化合物库提供更快捷、更多样的生物筛选,实现多样性化合物库的生物功能多样性。
正如Sharpless等[56]引述的那样,“合成上最重要的和永恒不变的目的不是仅仅只合成无数的新化合物,而是要合成有特性的新化合物”。可以预见,多样性合成,尤其是兼顾类药性的多样性合成,将是未来构建优质化合物库的必然趋势。与此同时,新的多样性合成的方法和应用也将不断涌现,为生物靶标和生物筛选提供更多的新型结构,并有望提高化合物库筛选的命中率,加速新药发现的过程,继续推动药物化学和化学生物学等领域的研究。
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