从鼠尾草属（Salvia）和番木瓜属（Sapium）中提取的具有生物活性的化合物的潜在药物前体的计算机模拟分子性质和生物活性研究

《Pharmacological Research - Natural Products》：In-silico molecular properties and bioactivity of potential drug leads of bioactive compounds from the genus Salvia and Sapium

本研究通过计算药物设计评估Sapium和Salvia属化合物对前列腺癌和乳腺癌相关致癌蛋白（NUDT5和AR）的抑制潜力。Sal B展现出最佳结合亲和力（-11.2 kcal/mol）和结构稳定性（RMSF 1.5-2.5 ?），初步证实其作为抗癌候选药物的价值，但需进一步实验验证。

　　
本研究聚焦于利用计算生物学方法，评估两属植物（Sapium和Salvia）中活性成分的抗癌潜力，特别是针对前列腺癌（PCa）和乳腺癌（BC）相关致癌蛋白。通过整合分子对接、动态模拟和药物可及性分析，研究团队揭示了天然产物与目标蛋白的分子互作机制，为后续实验研究奠定基础。

**研究背景与意义**
当前抗癌药物面临多重挑战：传统疗法存在耐药性、毒副作用显著及成本高昂等问题。近年来FDA批准的新型靶向药物如抗体药物偶联物（ADC）和激酶抑制剂虽取得进展，但仍存在生物利用度低、药物递送效率差及适应症局限等瓶颈。天然产物因其结构多样性、低毒性及靶向潜力，成为药物研发的新方向。联合国可持续发展目标（SDG 3）亦强调需开发创新疗法以应对全球健康需求。

研究团队筛选了Sapium（如EA、DPB等）和Salvia（如Sal B）属的代表性化合物，通过计算模型分析其与PCa/BC关键致癌蛋白的相互作用。具体包括：
1. **药物可及性评估**：应用Lipinski规则等参数筛选候选化合物。结果显示所有化合物均符合多数药物likeliness规则，仅少数存在轻微偏离（如分子体积、极性表面面积），表明其具备成药潜力。
2. **分子互作分析**：
- **Sal B（Salvia miltiorrhiza提取物）**：其多酚结构（含羟基、羧酸基团）与AR和NUDT5的极性口袋形成氢键网络。动态模拟显示RMSD稳定在1.5-2.0 ?，RMSF波动1.5-2.5 ?，证实构象稳定性。AR结合域中谷氨酸（GLU678/681）、天冬酰胺（GLN711）等极性残基与Sal B的羟基形成氢键，而色氨酸（TRP751）、缬氨酸（MET745）等疏水残基通过π-π堆积增强结合力。
- **Ellagic Acid（Sapium ellipticum代谢物）**：平面芳香结构（二苯吡喃酮二苯酰乳酸）与PSMA浅表结合口袋匹配。研究显示其通过氢键（丝氨酸53、苏氨酸54）和疏水相互作用（色氨酸27、酪氨酸29）实现稳定结合。
- **Phorbol类衍生物（DPB/PDBu）**：刚性多环骨架与金属酶（如碳ic酸酐酶IX）的疏水环境适配。DPB通过酯基与HIS94等锌协调残基形成配位键，PDBu则通过疏水插入增强抑制效果。

**技术路线与创新点**
研究采用分层计算策略：
1. **结构预测**：使用I-Tasser3对AR和NUDT5进行三维建模，基于C-score（>5.2为高置信度）筛选最优构象。
2. **药物可及性筛选**：通过Molinspiration平台计算分子体积（>10 ?3可能影响渗透性）、氢键受体/供体数量（需满足至少5个关键相互作用）、亲脂性（logP 2-5为理想范围）等参数，排除不符合条件的化合物。
3. **分子对接与动态模拟**：结合GROMACS软件进行10纳秒动态模拟，评估构象稳定性和结合自由能。Sal B对AR的ΔG为-11.2 kcal/mol，对NUDT5为-8.9 kcal/mol，均显著优于文献中部分小分子抑制剂。
4. **构效关系分析**：通过自由能 landscapes和DCCM（动态组合临界能量模型）揭示关键相互作用位点，发现EA的羧酸基团与PSMA的丝氨酸53形成氢键，而Sal B的羟基网络覆盖AR的AR结构域。

**临床转化潜力**
研究特别关注以下靶点：
- **NUDT5**：该酶在乳腺癌中调控DNA修复通路，抑制其可阻断肿瘤细胞增殖。Sal B通过模拟磷酸代谢物竞争性结合，而DPB通过激活磷酸酶抑制功能。
- **AR突变体**：雄激素受体在前列腺癌中因基因突变（如CAG重复扩增）导致过度激活。Sal B的刚性芳香环插入AR配体结合域，同时通过极性残基形成四维氢键网络，有效抑制突变体活性。
- **PSMA**：作为前列腺特异性膜抗原，其靶向成为新型前列腺癌治疗策略。EA的平面结构通过π-π堆积与PSMA的色氨酸27结合，可能成为骨转移治疗候选物。

**实验验证与局限性**
研究强调计算模型的局限性，需通过以下实验验证：
1. **体外验证**：包括细胞活性筛选（CCK-8）、蛋白印迹（检测磷酸酶活性）、流式细胞术（评估凋亡率）。
2. **体内模型**：利用PDX（患者来源异种移植）瘤模型评估药物递送效率，对比DPB（需静脉注射）与Sal B（口服生物利用度>80%）的给药优势。
3. **毒性评估**：通过Caco-2细胞模型检测跨膜吸收特性，并利用类器官模型评估对正常组织的影响。

研究特别指出，现有FDA批准药物（如Itebis、Datroway）存在光毒性、脱发等副作用，而天然产物的多靶点特性（如Sal B同时抑制AR和NUDT5）可能降低毒性风险。此外，Sapium属化合物对金属酶的特异性抑制（如碳ic酸酐酶IX在肿瘤微环境中的高表达）或可避免全身毒性。

**应用前景与未来方向**
研究提出三阶段转化路径：
1. **早期优化**：基于计算结果调整分子结构（如引入亲水基团改善脂溶性），使TPSA（表面积90-140 ?2）更符合药物渗透膜特性。
2. **临床前开发**：重点验证候选物的肿瘤特异性（如通过PSMA/AR双靶点抑制）和生物相容性。
3. **适应性改造**：针对不同癌症亚型的耐药机制（如AR突变体对激素治疗抵抗），设计前药或纳米递送系统。

研究建议未来工作包括：
- 开发多组学整合分析平台，实时追踪药物在肿瘤微环境中的代谢状态
- 构建虚拟患者模型（如基于真实基因组数据的AI模拟），优化剂量和给药方案
- 探索与现有疗法（如Itebis）的协同作用机制，通过分子动力学模拟预测联合抑制效果

本研究通过计算生物学与天然产物化学的交叉创新，为克服传统抗癌药物的局限性提供了新思路。其核心价值在于将实验室级分子筛选效率提升至10^4倍（传统方法需2-3年，计算模型可压缩至3-6个月），同时降低初期研发成本约40%。这一方法论在植物源抗癌药物开发中具有普适性，未来可扩展至其他肿瘤类型（如肺癌EGFR突变靶点）和神经退行性疾病（如阿尔茨海默病tau蛋白抑制）。