分子对接筛选

项目过程：针对 EGFR 激酶的 2100 分子虚拟筛选

客户有一批从化合物库中挑选的 2100 个类药分子，想快速筛选出可能结合 EGFR 激酶结构域的苗头化合物。他的目标是缩小到 10 个以内，再交给实验团队做酶活抑制测试。

我用 AutoDock Vina 做高通量对接。受体结构用 PDB 中的 EGFR 激酶结构域，结合位点以 ATP 口袋为中心定义网格盒，盒子大小 25×25×25 ų，格点间距 0.375 Å。每个配体先用 RDKit 生成 3D 构象并做能量最小化，对接时 exhaustiveness 设为 32，保留每个分子的最优 pose。

打分函数用 Vina 的结合能打分，命中阈值设为 −9.0 kcal·mol⁻¹。

案例分析：87 个命中分子，top-8 成药性良好

第一张案例图是 2100 个分子对接打分的直方图。打分分布大致以 −6.5 kcal·mol⁻¹ 为中心，左侧长尾延伸到 −10 以下。图中用虚线标出命中阈值 −9 kcal·mol⁻¹，超过阈值的分子有 87 个，命中率 4.1%。

第二张案例图是 top-8 命中分子在分子量-MW 和油水分配系数 logP 空间中的分布。这些分子用黑色圆圈标出，分子量集中在 300–500 g·mol⁻¹，logP 集中在 2–5，符合 Lipinski 类药五规则。颜色代表对接打分，越偏红打分越好。

总结教训：对接打分必须结合理化性质过滤

第一，只看打分容易选出分子量过大或 logP 过高的“假阳性”。这个项目里，top-8 分子同时满足 MW<500、logP<5、HBD<5、HBA<10，成药性才有保障。

第二，对接 score 不是结合自由能。−9 kcal·mol⁻¹ 只是一个经验阈值，不同靶点需要单独校准。对 EGFR 来说，−9 约对应 IC₅₀ 在微摩尔到亚微摩尔级别。

第三，受体柔性不能忽略。EGFR 的 gatekeeper 残基和 DFG motif 会影响口袋形状，最好做多个晶体结构的系综对接。

项目经验：虚拟筛选的终点是实验验证

2100 个分子里筛出 87 个，再到 top-8，最后实验验证可能只有 1–2 个真正有活性。这个漏斗是正常的。给客户交付时，我除了打分和性质，还附上了每个 top 分子的 2D 结构和关键相互作用图，方便实验同事做 SAR 分析。

这篇文章把我在这个项目里用到的计算流程、参数取舍和图上读数做了完整复盘。如果你也在做类似方向，可以参考我的思路：分子对接筛选。