一、原理
1、共价抑制剂
共价抑制剂通过与靶蛋白形成(不)可逆的共价键，显著增强与靶标的亲和性，从而表现出高生物活性。这种结合方式不仅提高了药物的结合活性和效率，还延长了对靶点的作用时间，使其能够靶向一些传统上难以成药的蛋白。共价抑制剂通常含有反应性官能团，如氮芥、醛、卤代烷、烯烃、迈克尔受体、苯磺酸盐（见顶刊解读部分）或氟膦酸盐，这些官能团能够与靶标活性位点中的氨基酸侧链（如赖氨酸、酪氨酸、天冬氨酸和半胱氨酸）形成稳定的共价复合物。如下图1显示了活性分子-新冠病毒主蛋白酶（SC2 Mpro）复合物的二聚体结构以及不同视角下的共价结合模式。
图1 SC2 Mpro与活性小分子的共价结合模式。
相比之下，可逆抑制剂通过非共价相互作用（如氢键、疏水相互作用、π-π堆叠、静电作用和范德华力）与靶标结合，这种结合是可逆的，因此其结合强度和持久性通常低于共价抑制剂。共价抑制剂的作用原理在于其能够与靶标分子形成稳定的共价键，从而实现长期的抑制效果。这种稳定性使得共价抑制剂在治疗某些疾病时具有显著优势，尤其是在需要长期抑制特定酶活性的情况下。相对于不可逆共价抑制剂，可逆共价抑制剂在降低毒性、提高药物安全性和利用效率方面具有显著优势。图2为口服抗新冠病毒药物Nirmatrelvir-SC2 Mpro的可逆共价结合模式。
图2 SC2 Mpro与共价抑制剂(Nirmatrelvir）的可逆共价结合模式。
与非共价抑制剂相比，共价抑制剂能够提供更持久的药理作用，减少给药频率，从而提高患者的依从性。此外，通过精确的化学修饰，共价抑制剂的选择性可以得到显著提高，从而减少对非靶标分子的副作用。未来，选择性地结合特定氨基酸的反应性基团的发展将是共价抑制剂研究的一个重要方向。通过优化这些反应性基团，可以进一步提高共价抑制剂的选择性和特异性，使其在药物设计和治疗应用中更具潜力。
2、共价对接
共价对接是一种用于预测和优化共价抑制剂与靶标分子之间结合情况的方法。这种方法考虑了抑制剂与靶标之间的共价键作用、非键作用，以及这种结合对抑制剂结合亲和力的影响。共价对接通常涉及到对靶标分子的活性位点进行精确的建模，以及对潜在的共价抑制剂进行筛选和优化。可逆共价抑制剂的设计需要精确的化学修饰，选择确切的结合反应类型以确保其在体内的稳定性和选择性。
二、应用
1、共价抑制剂的进展
共价抑制剂在药物发现和开发中取得了显著进展。例如，EGFR抑制剂Afatinib就是一个成功的共价抑制剂，它通过与EGFR的Cys797形成共价键，实现了对肿瘤细胞生长的抑制。共价抑制剂的成功应用得益于它们能够提供更持久的药理作用和更高的选择性，这使得它们在治疗某些难以治愈的疾病，如癌症和某些感染性疾病中具有潜在的优势。图3展示了代表性共价药物的发展历程。
图 3代表性共价药物发展时间轴。
2、常用软件
在共价对接的研究中，常用的软件包括CovDocking (Schrödinger)，AutoDock4，FITTED，GOLD，ICM-Pro与MOE等。这些软件能够支持共价抑制剂的虚拟筛选和优化，通过模拟共价键的形成和断裂，以及评估抑制剂与靶标的结合亲和力，从而帮助研究人员设计和优化共价抑制剂。CovDock(Covalent Docking)是一种专门用于共价对接的软件模块，它能够模拟共价键的形成过程，并评估抑制剂与靶标的结合亲和力。Schrödinger软件的共价对接模块为研究共价抑制剂与蛋白质靶标的相互作用提供了一个强大而可靠的工具，其高精度、高效率和广泛的应用范围使其在药物设计领域具有重要的价值。图4为CovDock模块的处理界面。
图4 CovDocking模块的操作界面 (Schrödinger)。
三、顶刊解读
eIF4E是关键翻译起始因子，调控细胞增殖和存活，是癌症治疗的重要靶点。然而，其抑制剂开发面临挑战：多数抑制剂为带负电的鸟嘌呤类似物，细胞通透性差；且eIF4E结合位点缺乏保守半胱氨酸，传统共价抑制剂设计受限。为此，研究者采用针对赖氨酸（Lys162）的共价对接方法，利用“按需制造”虚拟文库，开发出靶向eIF4E的共价抑制剂。这一创新策略不仅解决了细胞通透性问题，还拓展了抑制剂设计思路，为癌症治疗提供了新方向。
图5 基于共价对接得到的结合较好的系列芳基磺酰氟类化合物。
为了有效利用赖氨酸162（Lys162）作为亲核试剂，研究人员精心构建了一个芳基磺酰氟类化合物的虚拟“按需合成”库。这些化合物因其独特的化学性质，被选作修饰赖氨酸的亲电试剂。研究团队巧妙地采用了共价对接方法，该方法最初是为半胱氨酸和丝氨酸与大量亲电试剂库结合而设计的，但经过一系列创新性调整后，已成功适应于赖氨酸残基。尽管赖氨酸残基具有更大的构象灵活性，这一方法依然表现出色。在共价对接过程中，数据库中的分子根据其与结合位点的物理互补性进行精确评分，以精准定位亲电试剂与亲核试剂之间的反应。与研究人员之前的研究不同，此次研究面临的是一个灵活的赖氨酸侧链，这在对接过程中难以准确建模。因此，在初始对接几何结构确定后，研究人员对排名最高的分子进行了精细的最小化处理，并通过进一步的MM/GBSA方法重新计算了结合能。这一过程不仅在评估对接分子时采用了更精确的方法，还更好地采样和评估了可能的赖氨酸构象。该方法已在其他靶点上得到了充分验证。
基于共价对接指导的活性优化，研究人员在结合较好的化合物2的基础上逐步提高了共价抑制剂的活性。图5a清晰地展示了共价对接评估较好的化合物并进行了排序；图5b详细展示了化合物2与eIF4E Lys162的结合评估，结果有力地证实了化合物2与eIF4E结合的特异性；图5c直观地揭示了化合物2与eIF4E的共价结合模式。
