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"CHARMM-GUI EnzyDocker for Protein−Ligand Docking of Multiple Reactive States along a Reaction Coordinate in Enzymes "介绍了 CHARMM-GUI EnzyDocker，这是一个基于网络的计算平台，旨在简化和加速 EnzyDock 对接模拟的设置过程，用于酶中多个反应状态的蛋白质 - 配体对接 。通过整合现有 CHARMM-GUI 模块并开发新功能，EnzyDocker 实现了多状态和多尺度对接系统的一站式准备、交互式配体修改和灵活的蛋白质残基选择等功能。作者通过对二氢叶酸还原酶、SARS-CoV-2 Mpro 和二萜合酶 CotB2 三个酶系统进行对接模拟，展示了 EnzyDocker 的可靠性。
1. 作者信息
**第一作者：**Donghyuk Suh，美国利哈伊大学生物科学系，主要研究方向为基于分子模拟的酶催化机制研究以及相关计算工具的开发与应用，参与开发 EnzyDocker 用于酶-配体多状态对接研究。
通讯作者：
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Dan T. Major，以色列巴伊兰大学化学系、以色列国家储能研究所、纳米技术与先进材料研究所，研究方向包括酶催化机制的理论计算、基于结构的药物设计以及开发新型计算工具用于生物分子模拟。
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Wonpil Im，美国利哈伊大学生物科学系，研究聚焦于利用分子动力学模拟研究生物分子的结构与功能，开发用于复杂生物分子系统模拟的计算平台。
2. 拟解决的问题
传统的蛋白质-配体对接程序未考虑基于机制的酶对接。虽然 EnzyDock 可用于模拟酶反应的多状态对接，但作为独立版本使用并不简便，需要用户进行大量预处理工作和手动设置 。因此，本文旨在开发一个更易用的网络版本 EnzyDocker，简化 EnzyDock 的使用流程，使其更易被建模社区所使用。
3. 使用的方法
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**EnzyDock 程序：**基于 CHARMM 的多状态多尺度对接程序。对输入的蛋白质和配体结构，先在真空中对配体进行构象采样，然后在网格上进行对接和采样，最后对停靠姿势进行聚类和评分，可选择 QM/MM 进行精修。
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**EnzyDocker 工作流程：**利用 PDB Reader 和 Manipulator 模块处理蛋白质结构；通过 Ligand Designer 工具选择结合口袋并生成对接网格；使用 3D 可视化工具修改辅因子和配体；自动识别参考配体和对接配体的相似性，应用距离约束；用户设置对接参数后进行 EnzyDock 对接模拟。
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**对接模拟设置：**对二氢叶酸还原酶、SARS-CoV-2 Mpro 和二萜合酶 CotB2 三个酶系统进行对接模拟，设置不同的参数，如网格大小、采样步数、温度范围等，并在部分模拟中应用约束条件。
4. 主要发现
- **二氢叶酸还原酶（DHFR）：**EnzyDocker 能成功对接天然底物和几种 FDA 批准的药物。自由对接时，除甲氨蝶呤外，所有配体的重原子 RMSD＜2.0 Å；基于实验知识的对接中，除甲氧苄啶外，所有配体均正确对接并按总能量排名第一。下展示了 DHFR 的对接分析，包括化学结构和对接姿势。
- **二萜合酶 CotB2：**使用 MM 和 QM/MM 方法，对七个关键碳正离子中间体进行对接，正确的对接姿势在所有七个反应状态中均排名前二，证明了 EnzyDocker 在多平台上不同评分方法的有效性。下图展示了 CotB2 的反应机制和对接分析。
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**SARS-CoV-2 Mpro：**对四种不同的非共价配体进行自由对接、距离约束对接和基于 MCS 的多配体对接，均识别出正确的对接姿势。虽然该蛋白的配体对接难度较大，但通过应用距离约束可提高对接成功率。多配体对接时，以 KG9 为参考配体，使用 MCS 约束对接 QRF 和 S5L，所有情况下 RMSD≤2.5 Å。下图展示了 SARS-CoV-2 Mpro 的结构和配体相互作用：
下图展示了最佳对接配体与晶体结构配体的叠加：
下图展示了对接成功率：
5. 代码及数据获取方式
代码或数据链接： EnzyDocker 网络平台网址为https://www.charmm-gui.org/input/enzydock ；
相关教程视频 可在https://www.charmm-gui.org/demo/enzydock查看；
SI可在https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.4c01691免费获取，其中包含对接结果的表格和图形。
6. 总结
不足之处： 当前版本的 EnzyDocker 不支持共价对接；对于一些特殊配体，可能仍需要优化对接协议。
**意义：**EnzyDocker 为酶催化复杂反应的配体对接提供了一个便捷、高效的工具，使 EnzyDock 的多状态、多尺度对接能力能够更广泛地应用于生物学重要的酶促反应研究，有助于理解生物过程和设计新的治疗方法。