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1、先导化合物结构优化策略(三),改善化合物的血脑屏障通透性 戴青松,血脑屏障是人体的天然屏障,它在保护中枢神经系统免受外来物质干扰和伤害的同时,也阻碍了许多潜在的中枢神经系统药物进入中枢,增加了中枢神经系统药物研发的难度。简述了化合物透过血脑屏障研究的新进展,从药物化学角度综述了几种通过结构优化改善化合物透过血脑屏障的方法,旨在为中枢神经系统药物的优化提供思路。常用的几种改善化合物血脑屏障通透性的策略包括:增加脂溶性、减少氢键供体、简化分子、增加刚性、降低极性表面积、剔除羧基、前药策略、修饰为主动转运体底物及规避易被P-糖蛋白识别的结构等。,随着社会老龄化和竞争压力的增大,中枢神经系统(cent
2、ralnervoussystem,CNS)疾病已成为继心血管疾病之后的第二大疾病。然而,中枢神经系统药物研发的成功率却很低,与心血管疾病药物20%的成功率相比,中枢药物的成功率只有8%。影响中枢药物研发成功的一个主要因素就是血脑屏障，几乎阻挡了100%的大分子药物及大于98%的小分子药物。因此,除了需要具有较好的活性和代谢性质及较低的毒性等性质之外,中枢神经系统药物还需要克服血脑屏障,在中枢系统达到足够的暴露量,这是中枢药物研发成功的关键前提。,本文基于化合物透过血脑屏障的新研究概况,综述了几种通过结构优化改善化合物透过血脑屏障的策略。这些策略包括增加脂溶性、减少氢键供体、简化分子、增加刚性、
3、降低极性表面积、剔除羧基、前药策略、修饰为主动转运体底物及规避易被P-糖蛋白识别的结构等,期望这些改造策略能够为中枢神经系统药物的研发提供理论指导和实践经验。,1血脑屏障及其转运机制,血脑屏障由脑毛细血管内皮及其细胞间的紧密连接、基底膜、周细胞以及星形胶质细胞等围成的神经胶质膜构成,其中内皮细胞是血脑屏障的主要结构,中枢药物必须透过内皮细胞才能进入脑细胞。除内皮细胞与星形胶质细胞等形成的物理屏障外,血脑屏障还包括各种酶与转运体形成的生化屏障。,血脑屏障通透机制包括被动扩散、主动转运和外排转运等。被动扩散是小分子药物进入大脑的主要方式。在正常情况下,脑毛细血管内皮细胞的有效孔径为1.41.8nm
4、,直径小于1.8nm的小分子可由被动扩散透过血脑屏障。主动转运是一类需要能量和载体蛋白参与的逆浓度差、逆电化学梯度的特殊转运方式。而外排转运系统主要通过P-糖蛋主动将毒性代谢物和异源性物质排出,以维持大脑正常的生理功能。,2评价血脑屏障的常用参数,2.1评价血脑屏障的理化参数 与非中枢神经系统药物相比,氢键、脂溶性和分子大小等理化性质较大地影响化合物的血脑屏障通透能力,如中枢神经系统药物脂溶性一般较高,其LogP在25之间;分子质量通常小于450Da;多为中性或弱碱性分子,pKa在7.510.5之间;较少的氢键供体数目(HBD),一般小于3;较低的氢键结合能力,LogP通常小于2;较低的分子极
5、性表面积(PSA),一般低于902;多为球形分子,增加支链会降低透过血脑屏障的能力;分子柔性较低,可旋转键数目少。,2.2评价血脑屏障的实验参数 常用评价血脑屏障透过性质的实验参数包括:脑与血浆中全药浓度的比值(B/P)、表观渗透系数(Papp)、外排率(ER)、游离药物在脑与血浆中比值(Kp,uu)、游离药物在血浆和脑及脑脊液中的浓度(Cp,u、Cb,u、CCSF)等。,3血脑屏障常用参数的测定方法,血脑屏障常用参数的测定方法主要包括计算机预测、体外模型测试和体内模型测试等。计算机模拟具有高效快捷的优点,但是其准确性相对较差;体外测试高效快速,但与血脑屏障性质也存在一定的差异,准确度相对较高
6、;体内测试可以提供准确的数据,但操作繁琐、花费较高,无法实现高通量。,3.1计算机模拟,计算机模型的测定方法具有廉价、高效及快捷的优点,常用于化合物库的筛选,极大地节约了药物研发成本;但因体内数据有限,计算机模型的构建会受到影响,使得不能准确预测化合物真实参数。目前,已经有多种商业软件可以用于血脑屏障常用参数的预测,如ADMETUS、Chemoffice、Physico-chemicalpropertypredictors、PhysChem等软件可以预测LogP;Chemoffice等软件可以计算化合物的分子量和分子极性表面积;ADMETUS、Physico-chemicalpropertyp
7、redictors、PhysChem等软件可以预测化合物的pKa;ADMETpredictor、PreADME、QikProp等软件可预测化合物B/P和表观渗透系数;CSBBB软件可预测化合物的LogBB值。,3.2体外测定模型,体外血脑屏障通透性的测定模型虽然不能精确反映转运蛋白和酶等因素的影响,但其快速且花费较低,对药物研发早期的决策具有重要的指导意义。体外测定的常用细胞模型有犬肾传代(MDCK)细胞、人结肠癌-2(Caco-2)细胞、膀胱癌ECV304/C6细胞模型,以及磷脂膜色谱法(IAM)和平行人工膜渗透性测试(PAMPA)等非细胞技术。,另外,还可以使用离体的脑血管和内皮细胞进行测
8、定,如小牛脑毛细血管内皮细胞(BMEC)模型等。这些方法较体内测定模型省时省力,且保留了酶和转运体等特征;但在体外培养的过程中,转运体表达会逐渐降低,且实验条件缺乏整体的神经体液调节机制。,3.3体内测定模型,体内测定模型可以提供准确的数据,但是也存在筛选方法相对昂贵、操作繁琐且不能实现高通量筛选等缺点。常用的体内测定模型有体内药动学测试、脑摄取指数、原位脑灌注、静脉注射法、定量自动射线照相法、脑微透析法、脑脊液测定法、正电子成像法和核磁共振成像法等。,4通过结构优化改善血脑屏障透过性质,综合考虑中枢药物的特征及药物进出血脑屏障的特点,通过结构优化可以有效地改善化合物透过血脑屏障的能力。常用的
9、优化策略包括:针对被动扩散的改造增加脂溶性、减少氢键供体、简化分子、增加刚性、降低极性表面积、剔除羧基以及前药策略等;针对主动运输的改造将化合物修饰为主动转运体的底物;针对外排率较高的化合物规避易被外排转运体识别的基团。,4.1针对被动扩散的改造策略,4.1.1增加脂溶性 研究表明,脂溶性高的化合物更易透过血脑屏障,且能较快地达到分布平衡。因此,在改善血脑屏障透过性质时,可以通过引入脂溶性基团(如氟、氯)、替换大极性基团等策略增加化合物的脂溶性。,如化合物4(AZD3839)是AstraZeneca公司报道的用于阿尔兹海默症治疗的BACE1抑制剂。研发过程中,通过引入氟、甲基、二氟甲基等脂溶性
10、基团增加化合物血脑屏障透过能力。在吲哚环引入氟后,嘧啶环2、6位分别引入一个甲基得到化合物2,其eLogD由0.7增加到1.4,同时,Papp由3.4106cms1提升至1.9105cms1;当嘧啶环2位引入甲氧基取代后(3),化合物eLogD增加到2.0,同时Papp提升至2.1105cms1,但该化合物甲氧基的存在使得其代谢稳定性较差;当嘧啶环2位引入二氟甲基后(4),其eLogD由0.7提高至2.0,同时Papp由3.4106cms1提升至3.4105cms1,大大增加了化合物的透膜性质。AstraZeneca公司通过对化合物活性、Caco-2细胞透膜性质、代谢稳定性、hERG毒性等性质
11、综合衡量后,选择了化合物4作为临床候选药物,目前该化合物处于临床 I期研究中。,化合物(S)-8(RG1678)是Roche公司报道的第一个选择性GlyT1抑制剂,用于精神分裂症的治疗。向化合物5引入氟后,化合物6的脂溶性及脑通透性均有一定的提高,其cLogP由3.92提高至4.13,B/P由1.10提升至1.15。引入极性的吡啶环时,化合物7的脂溶性下降,cLogP由3.92降为2.82,B/P由1.10降低至0.2;然而,再次引入脂溶性的氟原子,获得了活性和脑通透性质均更好的化合 物8。目前,化合物(S)-8已经进 入临床II期研究,用于精神分裂 症的治疗。,化合物11(JNJ-42153
12、605)是Janssen公司研发的mGlu2受体正向变构调节剂,是潜在的抗焦虑和治疗精神疾病的治疗药物。通过改变其骨架取代基R1和R2,较大的改善了化合物的脂溶性。不同的取代基对给药后的血和脑内药物浓度有较为明显的影响。如当R1为-CH2CF3时,在R2位引入脂溶性更强的Cl原子,其脂溶性有了较大的提高(化合物9和10)。通过引入环丙甲基和CF3取代基,进一步改善了化合物的脂溶性,获得了临床候选化合物11。,化合物12是喹哌嗪类5-HT3激动剂,可调节中枢的乙酰胆碱释放,用于神经变性和失调疾病的治疗。然而大鼠静脉给药后,化合物12血脑屏障通透性较差,其B/P值仅为0.1。通过引入极性较小的羟甲
13、基后,化合物13的脂溶性大大提高,cLogP由0.19升高至2.3,B/P达到20.3。化合物12具有羧基,在生理条件下,易在体内以离子状态存在,难以透过血脑屏障,通过羟甲基替代羧基,不仅使化合物的脂溶性有了较大的提高,同时避免了羧酸基团,极大地改善了化合物的血脑屏障通透性。,增加化合物的脂溶性可以有效的改善血脑屏障通透性,然而也可能对血脑屏障通透性带来负面效应。按照“药动学规则”,增加化合物的脂溶性往往会增加其在脑中的非特异性结合,这将会降低脑细胞外液中游离化合物的浓度,从而降低化合物的活性。因此,进行脂溶性的结构改造时要注意平衡各项参数,既要优化化合物的通透性,又要减少与脑蛋白的非特异性结
14、合,提高脑内的药物浓度。,4.1.2减少氢键供体,中枢药物普遍具有更少的氢键供体数目,且许多具有裸露NH的化合物具有较为明显的P-糖蛋白外排,故减少化合物氢键供体是中枢药物优化的重要改造策略之一。常用减少氢键供体的方法包括:封闭氢键供体、生物电子等排替换氢键供体及形成分子内氢键等。,化合物14是GlaxoSmithKline公司报道的CB2激动剂先导化合物,在急性疼痛模型中有较好活性(EC50=11nmolL1),但该化合物结构中的吲哚环含有裸露的NH,为P-糖蛋白底物,存在较为显著的外排(ER=74),所以在大鼠脑中的通透性较差,B/P小于0.05。直接对吲哚环裸露的NH进行N-甲基化得到的
15、化合物活性有了较为明显的降低(EC50=654nmolL1)。通过对化合物骨架的修饰,引入了含有5氮杂吲哚环的异构体,并通过N-甲基化封闭吲哚的氢键供体,得到衍生物15,其外排率降低为2.9,B/P升高至1.04,同时保持了较好的CB2激动活性(EC50=8nmolL1)。,化合物16是Lundbeck公司与中国科学院上海药物研究所通过高通量筛选获得的GPR139激动剂,该化合物B/P仅为0.03。采用生物电子等排策略,引入亚甲基替换胺基,减少氢键供体数目,同时规避了易被P-糖蛋白识别的脲结构,得到衍生物17,其B/P值升高到2.8,是化合物16的93倍。,化合物18是Valerie等设计的选
16、择性NK1受体拮抗剂,可用于镇痛药物的研发。该化合物具有极好的活性和药代动力学性质(IC50=1.05nmolL1,F=50%60%,t1/26h),但其血脑屏障通透性较低,B/P仅为0.6。化合物19通过引入N,N-二甲氨基与邻近的两个酰胺键的NH形成了分子内氢键,提高了血脑屏障通透性,B/P达到6.0,是18的10倍,同时活性得到保持。,4.1.3简化结构,对化合物结构进行简化,从而减小体积和降低相对分子质量,可以有效改善化合物的脑通透性,增加中枢的药物浓度。mGlu4受体正向变构调节剂是帕金森症的潜在治疗药物,但是报道的大部分mGlu4受体正向变构调节剂具有类药性、药代动力学性质或血脑屏障通透性差的不足,如化合物20具有较好的mGlu4受体正向变构调节活性,但是其脑通透性较差,B/P不足0.1;而结构简化的化合物21和22的脑通透性则大大提高,尤其是化合物22的B/P值可达到4.1,有效地改善了化合物的脑通透性。Jones等通过进一步的结构修饰,
