專利名稱：一種microRNA小分子化合物抑制劑篩選的方法
技術領域：
本發明屬于生物技術領域，涉及藥物設計方面。
背景技術：
MicroRN A(微小RNA)是一種長度為18 25核苷酸單鏈的內源性非編碼性小RNA。它主要通過與耙標基因3'非翻譯區的完全或不完全配對，抑制其翻譯，從而參與調控個體發育、細胞凋亡、增殖及分化等生命活動。在病理條件下，microRNA可通過調控其靶標基因及其參與的信號通路，影響腫瘤的發生和發展，發揮著類似于癌基因或抑癌基因的功能。實驗表明在很多腫瘤中， 一些類型的microRNA是高表達的，這些高表達的microRNA與腫瘤的侵入性、轉移性等有一定的相關性。這些microRNA為腫瘤診斷和治療提供了新的策略。 目前抑制microRNA功能的普遍方法是采用反義抑制的原理。實驗證明，與成熟體microRNA完全互補或與前體microRNA—些區域互補的經過修飾的RNA可以有效的抑制microRNA功能。 一些體內實驗證明，這種抑制RNA通過體內注射也有效果。因此具有一定的臨床應用價值。 然而，反義抑制方法存在體內給藥困難的問題。目前的各種向體內運送RNA方法，包括化學轉染試劑以及病毒載體等，都存在效率和安全性問題，因此一直無法達到臨床應用的要求。而傳統的小分子化合物藥物則在給藥方面存在明顯的優勢，或注射或口服，簡單有效。因此我們認為小分子化合物抑制劑將比傳統的反義抑制RNA更有潛力成為靶向microRNA的藥物。
發明內容
本發明的目的是提供一種篩選抑制microRNA活性的小分子化合物的方法。適用
于由microRNA高表達引發的諸如惡性腫瘤，糖尿病等疾病的藥物設計。 本發明是這樣實現的，主要包括如下流程步驟1， microRNA前體序列三維結構模
型的構建及優化；步驟2，小分子化合物三維結構的獲得；步驟3，分子對接；步驟4，過濾非
特異性結合化合物。 該發明的優點在于利用計算機進行虛擬篩選，相比于傳統方法，省時省力；基于結構篩選的microRNA抑制劑可以保證抑制劑的特異性，抑制劑只對單一的microRNA起抑制作用，而不影響其他的microRNA。開發的小分子藥物在給藥過程中無須轉染試劑，注射或口服均可，簡單有效。
圖1是本發明所述的一種microRNA小分子化合物抑制劑篩選的方法的流程圖。 圖2中舉例說明了名為has-miR-373的microRNA三維結構模型。 圖3中舉例說明了名為has-miR-373的microRNA進行分子對接的結果，為三維表述。 圖4中舉例說明了名為has-miR-373的microRNA進行分子對接的結果，為表格表 述。
具體實施例方式
參圖1所示，本發明所述的方法中，主要流程為 步驟1 ， microRNA前體序列三維結構模型的構建及優化； 步驟2，小分子化合物的獲得； 步驟3，分子對接； 步驟4，過濾非特異性結合化合物 下面做具體的說明 步驟l. 首先從Sanger數據庫(htt。//microrna. sanger. ac. uk/sequences/) 獲得microRNA前體的序列，序列三級結構模型由MC-SYM軟件(http:〃www. maior. iric. ca/MC-Pipeline/)獲得，并對獲得的三維結構模型使用TINKER軟件包(http:〃dasher. wustl. edu/tinker/)進行會隨優化。 步驟2.小分子化合物的獲得。通過篩選NCI數據庫(http:〃dtp. nci. nih. gov)， 篩選出2000個具有成藥潛能的化合物，并獲得這2000個小分子化合物數據的三維結構模 型。 步驟3.分子對接。利用AutoGrid4禾口 AutoDock4(http:〃autodock. scripps. edu/)軟件執行microRNA前體與小分子化合物的分子對接。 步驟4.過濾非特異結合化合物。考慮到有的化合物可能對雙鏈核糖核酸具有非 特異的結合，需要將這部分化合物從結果中剔除。方法是隨機產生一段雙鏈核糖核酸序列， 重復步驟l-3，將得到的化合物從結果中剔除。
本方法的特征 該方法采用構建三維結構模型的方法來篩選能夠與目標microRNA結合的小分子 化合物，相比于常規方法中采用大規模，盲目的篩選，具有更加方便，經濟，高效的特點。另 外，本方法針對特定的microRNA，可以找到特異的小分子化合物，從而為后續的靶向藥物設 計提供了準確的依據。 下面以名為has-mir-373的microRNA為例，做進一步的說明 has-miR-373前體序列由htt。
〃microrna. sanger. ac. uk/sequences/獲得。前 體序列為 UGUCGGGUAGCUUAUCAGACUGAUGUUGACUGUUGAAUCUC
AUGGCAACACCAGUCGAUGGGCUGUCUGACA 選取has-miR-373前體序列環狀部分用于構建三級結構并進行能量優化。三級結 構預測結果如圖2所示 2000個小分子化合物的三維結果均從NCI數據庫(http:〃dtp. nci. nih. gov)中 獲得。 分子對接方式如圖3所示，對接只發生在圖中的立方體區域中。
其分子對接結果如圖4所示。
4
注ID為小分子在數據庫里的隨機編號；deltaG為分子對接結合自由能，單位為
kcal/mol ;IC為Estimated Inhibition Constant ;NSC#為小分子的NSC編號。 以上是對本發明的描述而非限定，基于本發明思想的其它實施方式，均在本發明
的保護范圍之中。
權利要求
一種microRNA小分子化合物抑制劑篩選的方法，其特征在于該方法包括有如下步驟步驟1，microRNA前體序列三維結構模型的構建及優化；步驟2，小分子化合物的獲得；步驟3，分子對接；步驟4，過濾非特異性結合化合物。
2. 根據權利要求1所述的一種microRNA小分子化合物抑制劑篩選的方法，其特征在 于在步驟1中三維結構模型的構建采用的是microRNA前體序列。
全文摘要
本發明提供一種microRNA小分子化合物抑制劑篩選的方法，屬于生物技術領域，涉及藥物設計方面。本發明主要包括如下流程步驟1，microRNA前體序列三維結構模型的構建及優化；步驟2，小分子化合物的獲得；步驟3，分子對接；步驟4，過濾非特異性結合化合物。本發明的優點在于利用計算機進行虛擬篩選，相比于傳統方法，省時省力；基于結構篩選的microRNA抑制劑可以保證抑制劑的特異性，抑制劑只對單一的microRNA起抑制作用，而不影響其他的microRNA。開發的小分子藥物在給藥過程中無須轉染試劑，注射或口服均可，簡單有效。
文檔編號C12Q1/68GK101712981SQ200810200819
公開日2010年5月26日 申請日期2008年10月7日 優先權日2008年10月7日
發明者劉極龍, 曾華宗, 荊清 申請人:上海敏芯信息科技有限公司