基于受体药效团的CETP天然抑制剂的发现研究

胆固醇酯转移蛋白(cholesterol ester transfer protein,CETP)是HDL的重要调控因子,抑制其活性可有效提高HDL的含量。由于HDL通过胆固醇逆向转运对动脉粥样硬化发挥的重要遏制作用,CETP已成为治疗心血管疾病的热门靶点。该文以PDB数据库中编号为4F2A的CETP蛋白结构为研究对象,对其活性区域内的药效特征进行识别、聚类及筛选,建立了基于CETP蛋白结构的受体药效团。最优药效团由6个疏水特征、1个氢键供体特征及9个排除体积组成,其辨识有效性指数N为3.33,综合评价指数CAI为2.31。同时,利用该模型对TCMD进行虚拟筛选,获得来源于315味中药的629个化合物。最后,该研究基于分子对接技术探讨了活性区域的关键氨基酸残基以及中药活性化合物与受体的相互作用,进一步验证了研究结果的可靠性。其中枸杞子、五味子等部分含有潜在活性成分较多的中药已有文献报道确有降脂活性。该研究为从中药中发现CETP抑制剂、探讨中药降脂作用机制提供了数据支撑。     

计算机辅助药物设计在天然产物多靶点药物研发中的应用

多靶点药物能同时调节多靶点、调节疾病网络的多个环节,在获得较高疗效的同时可降低单靶点引起的毒副作用,是治疗复杂性疾病的理想药物,因此已成为药物研发的主要方向。而天然产物凭借其结构的多样性,较高的多靶点活性和较小的毒副作用等优势,是多靶点药物开发的重要来源。计算机辅助药物设计(computer-aided drug design,CADD)是常用的多靶点药物研发方法,其主要包括虚拟筛选和药效团设计。该文对其进行了系统梳理,探讨了各方法用于天然产物多靶点药物研发的前景与优势。     

基于药效团技术与专利检索的降脂中药发现研究

抑制HMG-CoA还原酶的他汀类药物与激动PPAR-α的贝特类药物联合应用相较于单纯应用能产生更好的降脂效果, 但同时也会产生较强的不良反应。中药与HMG-CoA还原酶抑制剂合用治疗高血脂疗效稳定、毒副作用小, 为药物联用提供了新的选择。该文利用药效团技术搜索中药化学成分, 追溯其来源中药, 确定潜在的具有PPAR-α激动活性的常用中药。由于现有中医经典中未涉及治疗高脂血症的相关用药方案以供参考, 为确保所选中药的联合应用具有较高的安全性和有效性, 该文选择世界传统药物专利数据库中已有临床验证的能与他汀类药物联合降脂之中药, 并据此分析药效团命中结果中的相应药物, 最终获得能作用于PPAR-α且能与他汀类药物联合使用的常用中药。其中, 药效团模型以PPAR-α的8个配体-受体结合物为研究对象, 利用DS程序中的Receptor-Ligand Pharmacophore Generation模块建立, 并以Screen Library模块进行优化, 获得最优子药效团。最优子药效团模型由2个氢键受体、3个疏水基团以及19个排除体积组成, 辨识有效性指数N值2.82、综合评价指数CAI值1.84。采用该模型对TCMD数据库进行筛选, 命中5 235种化学成分、1 193种来源天然动植物, 最后确定常用中药62味。专利检索得到38味常用中药, 与虚拟筛选结果进行比对, 最终获得7味中药。     

基于计算机辅助水解的中药大豆寡肽的ETA拮抗活性预测

中药寡肽是中药发挥药效的关键组分之一,系统地研究中药寡肽的组成及其药效是中药物质基础及作用机制研究的关键。该研究拟基于计算机辅助水解和分子对接等模拟技术,以中药大豆为研究载体,解析其降压寡肽成分,并预测其潜在的内皮素受体A(endothelin receptor A,ETA)拮抗活性。该文通过收集大豆中的储存蛋白序列,基于计算机辅助水解方法进行蛋白的模拟消化水解,并将水解获得的寡肽构建虚拟结构数据库。随后该研究构建了ETA肽类拮抗剂的药效团模型,包括1个疏水特征、1个负电中心、1个芳环特征和5个排除体积。同时,利用同源模建方法构建ETA的蛋白三维结构模型,并将其用于分子对接研究,采用一致性打分评价化合物的ETA拮抗活性。通过构建ETA肽类拮抗剂的药效团模型、同源模建的三维蛋白结构以及分子对接模型,共预测获得27条可能具有潜在ETA拮抗活性的寡肽分子。该文进一步分析关键氨基酸GLN165,并结合文献,说明其对拮抗剂活性的重要性。计算机辅助水解方法可以高效地对已知序列结构的中药蛋白进行模拟水解,结合分子模拟模型,能进一步辨识中药寡肽潜在的生物学活性。该研究为快速、高效开展中药来源的肽类物质的活性机制研究提供了方法学依据。     

黄酮类多药耐药相关蛋白抑制活性的构效关系研究

该文应用比较分子相似性指数法（comparative molecular similarity index analysis,CoMSIA）对29个黄酮类成分的结构与其多药耐药相关蛋白（multidrug-resistance associated protein,MRP）MRP1和MRP2的抑制活性进行了定量构效关系（quantitative strucuture-activity relationship,QSAR）研究。通过考查不同分子力场组合对CoMSIA建模的影响,获得了对MRP1和MRP2抑制活性起重要作用的分子力场,构建了最优QSAR模型,并探讨了黄酮类多药耐药相关蛋白抑制剂的结构修饰方法。研究结果不仅可为新药研发提供指导,也有助于部分探讨MRP1和MRP2的受体结构和含黄酮类中药的协同作用机制。     

基于计算机辅助水解技术的芝麻寡肽体内转运性质预测

目的基于计算机辅助技术预测芝麻寡肽的体内转运性质。方法收集芝麻中主要蛋白序列,以计算机辅助技术进行蛋白模拟消化水解,将水解获得的寡肽构建虚拟结构数据库。构建寡肽转运蛋白2(Pep T2)底物的支持向量机(SVM)模型后,通过数据处理和参数寻优方法挑选最优模型,预测芝麻Pep T2的底物成分。结果芝麻寡肽数据库共包括346条寡肽,利用筛选获得45个描述符,创建了Pep T2底物的SVM模型,模型的准确度、灵敏度和特异性均在85%以上。经受试者工作特征(ROC)分析,其曲线下面积(AUC)0.9。利用Pep T2底物模型预测芝麻寡肽数据库,发现36%的芝麻寡肽具有通过Pep T2转运的潜在活性。结论利用计算机辅助水解技术构建了中药芝麻寡肽数据库,以Pep T2底物SVM模型预测芝麻寡肽的体内转运性质,模型准确、稳定、灵敏、特异性高,为开展寡肽类中药成分的性质研究提供了新的方法。     

基于计算机辅助水解和蛋白互作网络的珍珠母寡肽作用机制解析

珍珠母蛋白及活性肽是珍珠母发挥疗效的主要成分之一,解析其药效物质及作用机制具有重要研究意义。该研究利用计算机辅助水解和蛋白互作网络等模拟技术,获得珍珠母的活性寡肽成分,预测其潜在的作用靶标并解析珍珠母寡肽的作用机制。通过收集珍珠母的主要珍珠层蛋白序列,采用计算机辅助水解方法进行蛋白的模拟消化水解,构建了包含458条珍珠母水解寡肽的三维结构数据库。随后利用反向找靶技术预测珍珠母寡肽的作用靶点,并通过网络富集技术法对排名前20的关键靶点及其蛋白互作关系进行分析,获得12个功能模块。从系统角度理解各种生物学过程,发现珍珠母寡肽的作用靶点与神经系统相关疾病有密切关系,提示珍珠母寡肽具有能治疗中枢神经类相关疾病的功效。计算机辅助水解方法可以高效地对已知序列结构的珍珠母蛋白进行模拟水解,并结合蛋白互作网络,解析珍珠母寡肽治疗神经类疾病的作用机制。该研究为探讨中药寡肽类药效物质发现及作用机制解析的提供研究思路,为开展寡肽类中药设计研究提供了重要的技术支撑。     

基于分子模拟技术筛选LXRβ中药激动剂

肝X受体β(liver X receptorβ,LXRβ)与体内胆固醇代谢密切相关,是治疗高脂血症的药物新靶点。该文以LXRβ激动剂为载体,利用3D-QSAR pharmacophore(Hypogen)模块构建定量药效团,得到最优的药效团模型包含1个氢键受体,1个芳环基团和2个疏水基团,药效团的5项评价指标分别为:训练集化合物的预测活性值和实验活性值的相关系数(correlation)为0.95、模型的费用函数(Δcost值)为128.65、活性化合物有效命中率(HRA)为84.44%、辨识有效性指数(IEI)为2.58、综合评价指数(CAI)为2.18。利用最优药效团模型筛选中药化学成分数据库(traditional Chinese medicine database,TCMD),初步获得309个潜在的中药活性成分。随后利用Libdock分子对接方法进一步精制筛选结果,基于原配体的打分值以及关键氨基酸建立筛选规则,最终得到去甲氧基姜黄素、异甘草黄酮醇、胀果甘草查尔酮E、水飞蓟宁4个化合物为潜在的LXRβ激动剂。该研究可以高效、低耗的筛选潜在的LXRβ中药激动剂,为抗高血脂新药研发提供助力。     

基于片段搜索和相似性搜索的抗哮喘中药发现研究

目的:探讨利用防治哮喘的常用化学药物结构信息筛选活性中药.方法:以Drugbank数据库中具有明确治疗哮喘的活性化学药物为基础,以活性片段搜索和结构相似性搜索为筛选方法,获得具有防治哮喘的中药成分;追溯活性成分的来源中药,并结合中医防治哮喘的治法治则,探讨进行组方.结果:以36个作用于8个靶点的化学药物为基础,通过活性片段搜索获得62个药效成分,相似性搜索获得10个药效成分,总计72个药效成分来自39个常用中药,包括麻黄、半夏、细辛、生姜、地龙、甘草、麦冬、紫菀和吴茱萸等已被证明具有抗哮喘作用的中药;结合热哮清热宣肺,化痰降逆;寒哮温肺散寒,化痰平喘的中医治法治则,分别探讨组合了麻黄、半夏、生姜、甘草和麻黄、地龙、甘草两个作用于多靶点整体治疗的方剂.结论:应用片段搜索和相似性搜索的方法进行中药的发现研究具有一定的可行性.     

基于PepT1-PPARα靶标组合的中药协同机制解析

协同效应是中药发挥药效的主要作用机制,结合关键靶标组合探讨中药的协同效应是阐释中药协同机制的有效方法之一。寡肽转运蛋白(peptide transporter 1,PepT1)是药物吸收入血的关键靶标之一,约占总转运蛋白含量的50%。过氧化物酶体增殖物激活受体α(peroxisome proliferator-activated receprorα,PPARα)是贝特类降脂药物的作用靶点,其激动剂具有良好的降血脂药效。研究表明PPARα可反式激活PepT1的基因表达,PPARα激动剂可促进PepT1底物的吸收,从而共同发挥协同作用。因此,本研究拟基于PepT1和PPARα的靶标组合,发现中药活性成分中的PepT1底物和PPARα激动剂,并在一定程度上探讨中药活性成分吸收入血与降低血脂的协同机制。该研究基于前期实验室已构建的PPARα激动剂的融合药效团模型,筛选潜在的具有PPARα激动效应的中药活性成分,并追溯其来源中药。同时构建PepT1底物的支持向量机模型,预测中药中潜在的PepT1底物。通过分析2组筛选结果,发现三七-灵芝、三七-丹参组合可能通过PepT1和PPARα协同机制发挥降脂药效。该研究基于PepT1-PPARα的靶标组合,探索中药活性成分吸收与降脂药效的协同机制,为基于靶标组合探讨中药药代动力学参与的协同机制研究提供了一条新思路。