引言
蛋白-多肽相互作用涉及许多细胞生理和病理过程，大多数治疗性多肽因其具有高生物活性和低毒性而广受制药业青睐。分子对接作为基于结构的药物设计（SBDD）中的重要工具，在理性药物设计领域帮助开发了许多新的安全药物。多肽比小分子具有更大的柔性和分子量，适用于此体系的对接方法较少，为评估现有可用的蛋白-多肽对接程序，巴西国家科学计算实验室Laurent E. Dardenne团队基于蛋白-多肽基准数据集LEADS-PEP对DockThor及另外七种对接程序AutoDock、AutoDock Vina、Surflex-Dock、GOLD、Glide、rDock和HPepDock进行了性能评估。
蛋白-多肽基准数据集LEADS-PEP
LEADS-PEP数据集在原文献上已不可得，故作者从PDB重新下载了53种蛋白-肽共晶结构，并去除水分子及辅结晶因子。这些肽长度在3-12个氨基酸，最多有51个可旋转键，具有很大的柔性。复合物结构准备是使用Schrödinger的Maestro组件中的Protein Preparation Wizard完成的，去除配体并用MacroModel使未结合的蛋白能量最小化。
DockThor
DockThor程序利用内部PdbThorBox和MMFFLigand分别生成的配体文件（.top）和蛋白文件（.in）在相同的立场MMFF94S下进行对接，利用参考配体自动确定格点盒子大小。每次对接运行过程中，程序会产生不同的随机种子，因此可以为配体的所有旋转、平移和构象自由度设置随机数以产生不同的构象。对接之后的构象由打分函数Etotal进行评估。DockThor可网页访问（https://www.dockthor.lncc.br/），Web服务器利用了巴西高性能平台SINAPAD和超级计算机SDumont的计算功能。
性能比较方法
以对接结果中得分最高的构象与天然构象骨架原子的均方根偏差（RMSD）来评估对接构象和实验构象的吻合度，即对接程序的性能。因为肽有较大柔性，故RMSD阈值根据文献设置为2.5 Å，RMSD≤阈值的构象占所有对接构象的比例称为成功率。对所有对接后的前10构象都使用DTStatistic进行分析，并选择其中RMSD最小的构象来评估程序能正确生成类天然构象但未能匹配最低得分的情况。同样的自对接实验也在另外七种对接程序AutoDock、AutoDock Vina、Surflex-Dock、GOLD（ASP、ChemPLP、ChemScore和GoldScore scoring functions）、Glide（SP precision mode和GlideScore scoring function）、rDock（SF3 scoring function）和HPepDock上进行。
性能测试结果
DockThor及7款软件在LEADS-PEP数据集上对接的最高得分姿势的骨架RMSD热点图如图1所示。DockThor是除Glide、rDock和HPepDock外对接成功复合物最多的，成功率几乎达到40%（表现最好的HPepDock成功率为53%），体现出良好的总体性能。
图1. 对接构象骨架RMSD的热点图.
图片来源：JCIM
尽管DockThor的成功率在所有程序中排第三，但它在低RMSD范围（RMSD≤0.5 Å）内有着超越所有程序的表现。为了了解肽的柔性对于对接性能的影响，根据可旋转键的数量对肽进行分组，发现随着可旋转键数量的增加，正确预测结合模式变得越来越困难，DockThor在31-40个可旋转键的范围内表现优于其他程序，成功率为30%。可旋转键超过41时，只有使用高精度的Surflex有最高的成功率，为50%。另外，还考虑了肽的二级结构对性能的潜在影响，根据DSSP将蛋白-肽复合物分为三类，发现所有对接方法对片状二级结构的变现更好，其中HPepDock的成功率达到66%，不同的方法在不同的分组里有各有千秋。肽与小分子有着明显的不同，需要考虑其大小柔性和选择合适的对接方法。
图2. 8款对接程序的成功率.
图片来源：JCIM
对DockThor的对接性能进行多方位的深度分析，如图3所示，对于不同RMSD范围，排名最高，排名前三及前十，排名最高的骨架RMSD构象和排名最高的全原子RMSD构象中（后两种代表最接近共晶结构的构象），随着RMSD阈值的增大，接近共晶构象的构象总数会增加，考虑最小RMSD构象时，DockThor预测成功率能达到60%；随着肽的可旋转键数目增多，DockThor的对接平均RMSD也越来越大，对接成功率越低。DockThor预测的一些结合模式与实验结合模式的对比如图3D所示。
图3. DockThor的对接性能.
图片来源：JCIM
总结
本文介绍了DockThor程序在LEADS-PEP基准数据集上的性能表现，同时评估一些最新的蛋白-肽对接程序。当选择最佳得分构象时，DockThor可以在骨架RMSD低于2.5 Å范围下达到40%的对接成功率，和Glide相似且优于其他程序，表现仅次于HPepDock和rDock。当考虑最接近共晶结构构象（RMSD最小的构象）时，DockThor的预测成功率达到60%。由于处理肽化合物的出色性能，DockThor可被认为适用于对接可旋转键高达40的高度柔性肽以及其他具有挑战性的配体，有利于多肽的虚拟筛选。
参考文献
Highly Flexible Ligand Docking: Benchmarking of the DockThor Program on the LEADS-PEP Protein−Peptide Data Set. Karina B. Santos, Isabella A. Guedes, Ana L. M. Karl, and Laurent E. Dardenne. J Chem Inf Model. 2020 Feb 24. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00905