为大家分享一篇发表在Cell Chemical Biology上的文章An automatic pipeline for the design of irreversible derivatives identifies a potent SARS-CoV-2 Mpro inhibitor，通讯作者是来自以色列Weizmann科学研究所的Nir London教授，他们一直致力于各种共价分子和激酶抑制剂的设计和开发。

      在过去的十年中，不可逆的共价抑制剂作为化学探针和药物的使用越来越普遍，其中绝大部分共价反应靶点是半胱氨酸残基。共价药物具有许多非共价药物无法比拟的特点，如与天然底物的竞争能力、对“无药可及”靶点进行反应的能力等，依鲁替尼、奥希替尼等替尼类药物的成功上市也为共价抑制剂的设计带来了曙光。
      此前，大多数共价抑制剂都是通过在可逆的非共价抑制剂上，安装邻近Cys的亲电反应弹头(warhead)进行设计的。这种策略有几个核心问题需要解决：亲电体的种类；在骨架上安装亲电体的位置；以及使用何种linker将亲电体与骨架连接，以达到最优化的靶向效果。

      在本文中，作者开发了Covalentizer计算方法来解决这个问题，其算法核心原理如下：选择那些在Cys残基附近存在非共价抑制剂的结构，将其天然配体递归地碎裂为片段(Fragmentation)(图A，红色箭头)，并用对应的无修饰裸环结构进行后续操作(图A，蓝色箭头)。裸环结构提供了大量安装亲电基团的位点，并能更好地兼容共价对接。对于每个子结构，生成亲电衍生物的虚拟库，作者主要考虑烯基磺酰胺、氯乙酰胺、丙烯酰胺和丙炔酰胺四种亲电体(图B下)，将之连接到子结构的各种位点(图B上)。此外，还考虑了子结构和亲电体之间连接子的多样性，如亚甲基和各种二胺连接子。随后，使用作者先前开发的共价对接算法DOCKovalent对各种Cys的旋转异构体进行共价对接，将对接结构中的配体与原先晶体结构中的非共价配体比较以计算RMSD，筛选出那些RMSD<1.5Ang的共价衍生物，这些衍生物与原有的可逆配体结合方式相似，很有可能成为新的共价抑制剂(图C)。

      基于Covalentizer，作者对已有的共价抑制剂库进行了回顾性分析，并对PDB中的大量结构进行了前瞻性研究。其中，针对SARS-CoV主蛋白酶的可逆抑制剂ML188，后续被发现对SARS-CoV-2的主蛋白酶也有抑制活性。作者使用Covalentizer对其进行共价衍生，重新设计了新的共价抑制剂，改变了其作用模式。
      总之，共价抑制剂的发现和理性设计仍然是具有挑战性的，作者提出的计算方法发现了许多非共价小分子结合剂具有转化为共价作用模式的潜力，并发现了大量潜在的蛋白靶点。最后，作者还提供了免费的Web服务器https://covalentizer.weizmann.ac.il，允许几乎没有计算背景的用户在线使用Covalentizer进行预测。