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抽象的

人类集中核苷转运蛋白 (hCNT) 的同源建模以及通过虚拟筛选和实验测试进行验证以识别新型 hCNT1 抑制剂

赫曼特·库马尔·德奥卡、希莱尔·普拉亚和约翰·K·布奥拉姆维尼

目的：核苷转运蛋白家族是癌症、病毒和心血管疾病的新兴靶标。由于膜蛋白的表达、分离和结晶困难，因此缺乏任何哺乳动物以及人类蛋白的结构信息。因此，本研究的目的是为三个克隆的浓缩核苷转运蛋白 hCNT1、hCNT2 和 hCNT3 建立同源模型，并验证它们以筛选发现急需的抑制剂和探针。

方法：最近报道的霍乱弧菌浓缩核苷转运蛋白（vcCNT）的晶体结构与人类 CNT 自体同源物具有令人满意的相似性，因此可用作模板来构建所有三种 hCNT 的同源模型。本次练习使用了薛定谔建模套件。同源模型的外部验证是通过使用诱导拟合对接 (IDF) 方法和 Glide 对接程序将一组最近报道的已知 hCNT1 核苷类抑制剂对接在推定的结合位点进行的。随后使用hCNT1同源模型对360,000个化合物库进行虚拟筛选，获得172个化合物，并对其hCNT 1、2和3的抑制效力和选择性进行生物学评估。

结果：通过对各种结构参数的询问以及通过已知抑制剂的对接进行外部验证表明，所有三种 hCNT 都获得了高质量的同源模型。IDF对接结果显示IDF评分与抑制活性之间具有良好的相关性；特别是对于 hCNT1。从使用 hCNT1 同源模型虚拟筛选排名前 0.1% 的化合物中，选择并测试了针对 hCNT1、hCNT2 和 hCNT3 的 172 种化合物，产生了 14 种新的抑制剂（命中）（即，8% 的成功率）。最活跃的化合物的 IC50 为 9.05 μM，比标准 CNT 抑制剂根皮苷（IC50 为 250 μM）的效力高出 25 倍以上。

结论：我们成功地对所有人类浓缩核苷转运蛋白（hCNT 1、2 和 3）进行了同源建模和验证。使用 hCNT1 模型还获得了概念验证，表明这些模型有望通过虚拟筛选来识别有效的选择性抑制剂。因此，我们鉴定了一种新型有效的 hCNT1 抑制剂，它比标准抑制剂根皮苷更有效且更具选择性。其他 hCNT1 命中也大多表现出选择性。这些同源模型对于虚拟筛选以鉴定新型 hCNT 抑制剂以及 hCNT 抑制剂的优化应该很有用。