喹唑啉-嘧啶杂化物的分子结构、反应性及其对抗MDA-MB-231细胞的抗癌潜力：一项结合实验和计算的研究

《Journal of Molecular Structure》：Molecular structure, reactivity, and anti-breast cancer potential of quinazoline–pyrimidine hybrids against MDA-MB-231 cells: a combined experimental and computational study

　　**Kiran Donkari | Shankar G. Alegaon | Niteen R. Sutar | Sachin Gudasi | Sampada P. Ganpule | Rohini S. Kavalapure | B.R. Prashantha Kumar | Subhas S. Karki**
**印度卡纳塔克邦贝拉加维KLE高等教育和研究学院药学院药物化学系**

**摘要**
乳腺癌，尤其是三阴性乳腺癌（TNBC），由于缺乏针对性治疗方法和高度侵袭性，仍然是一个主要的治疗挑战。本研究采用了一种合理的分子杂交策略，设计了新型喹唑啉-嘧啶衍生物作为潜在的抗乳腺癌药物，针对TNBC。合成了一系列化合物（7a–7h），并评估了它们对MDA-MB-231乳腺癌细胞的抗增殖活性。其中，化合物7c（IC?? = 11.10 μM）和7f（IC?? = 16.8 μM）表现出显著的细胞毒性效应，结构-活性关系分析表明了供电子取代基的重要性。为阐明潜在的作用机制，采用了包括靶标预测、网络药理学、分子对接、分子动力学模拟、MM/GBSA和密度泛函理论（DFT）计算在内的综合计算方法。计算分析表明，最活跃的化合物7c和7f的对接分数分别为-6.49和-6.83 kcal/mol，与共结晶配体相当。此外，蛋白质-配体复合物在整个模拟过程中显示出稳定的RMSD值（约2.2–2.4 ?），证实了它们的构象稳定性。结果确定CDK6是一个合理的分子靶标，在VAL101残基处观察到了关键相互作用，动态模拟也证实了配体-蛋白质复合物的稳定性。DFT分析进一步支持了最活跃化合物的电子稳定性和反应性。本研究展示了结合二芳基醚框架的新型喹唑啉-嘧啶杂化物，通过实验和多级计算方法评估了其对TNBC的疗效。这些发现突显了这些杂化物作为进一步开发CDK6靶向抗癌药物的潜在候选物的前景。

**引言**
癌症是一种多因素疾病，其特征是由于遗传和分子改变导致细胞不受控制地增殖，从而破坏了正常的调控机制[1]。在各种恶性肿瘤中，乳腺癌是全球女性癌症相关死亡的主要原因之一，因此需要不断开发更有效和针对性的治疗策略[2,3]。目前的抗癌药物通过多种方式发挥作用以提高疗效，尽管有时可能会产生毒性。它们通常通过触发凋亡来发挥作用，这一过程也存在于许多天然植物化合物中。为了创造更强大的治疗方法，科学家们致力于寻找癌细胞内的特定小靶点进行攻击。激酶抑制剂已被证明是治疗癌症的有效工具，其中cyclin依赖性激酶（CDKs）是一类丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶，在调节细胞周期进展和转录中起着关键作用[4]。CDK4/6信号通路的失调与乳腺癌的进展密切相关，尤其是在三阴性乳腺癌（TNBC）等侵袭性亚型中。由于CDK6在细胞周期控制和肿瘤增殖中的作用，以及其在调节抗肿瘤免疫反应中的作用，靶向CDK6已成为一种有前景的治疗策略[5]。

喹唑啉和嘧啶杂环化合物，特别是含氮骨架，由于其多样的生物活性和结构多样性，在药物化学中占据重要地位[6]。其中，喹唑啉和嘧啶衍生物因其广泛的药理特性（包括抗癌活性）而受到广泛关注[7,8]。这些骨架中的氮原子和平面芳香系统通过氢键和π–π堆叠与生物靶点发生强相互作用。分子杂交涉及将两个或多个药效团结合到一个框架中，已成为增强生物活性、提高靶点选择性和克服药物耐药性的有效策略[[9], [10], [11]]。另一方面，喹唑啉和嘧啶衍生物显示出有希望的CDK6抑制活性。例如，El-Gazzar（2023）报道了新型喹唑啉酮衍生物，它们表现出强效的CDK4/6抑制作用，诱导凋亡，并在乳腺癌中产生放射增敏效应。这些发现突显了有希望的结构-活性关系，并强调了它们作为有效治疗候选物的潜力[12]。Yonglei Zhang及其同事开发了BC13，这是一种基于喹唑啉的双重CDK6/BRD4抑制剂，针对三阴性乳腺癌。该化合物可触发凋亡和ROS介导的DNA损伤，在体内显著抑制肿瘤生长。此外，BC13增强了铁死亡敏感性，代表了协同组合疗法的强大策略[13]。2026年初，Liu及其同事报道了一种基于喹唑啉的新化合物（W4），作为急性髓系白血病的双重CDK6和FLT3抑制剂[14]。Jianhang Huang等人报道了一种基于喹唑啉的嘧啶取代化合物，表现出强效的CDK6抑制作用，以及对CDK1、CDK2、CDK4、CDK8和CDK9的活性。值得注意的是，配体N-(4-(3-异丙基-2-甲基-2H-吲唑-5-基)嘧啶-2-基)-4-(4-甲基哌嗪-1-基)喹唑啉-7-胺表现出显著的抗增殖效应[15]。嘧啶连接的二氢喹诺酮衍生物作为双重抑制剂，表现出强效和选择性的CDK6抑制作用，并具有BET蛋白靶向作用。先导化合物显示出强烈的抗增殖效应、协同活性和对三阴性乳腺癌模型的显著体内抗肿瘤效果[16]。Kia Yuan发现了一种含有吡啶基团的哌嗪化合物，作为新型双重CDK6/PIM1抑制剂，用于协同治疗AML。它表现出高效力、良好的药代动力学和强的安全性。在体内，它显著减少了肿瘤负担，优于palbociclib[17]。此外，战略性地引入了二芳基醚连接以增强设计分子的药理特性。二芳基醚框架被认为可以提供结构刚性，提高脂溶性，并促进蛋白质结合口袋内的有利疏水相互作用。此外，使用二芳基醚衍生的醛中间体实现了高效的衍生化和结构多样化，允许系统地探索取代基效应[18]。

为了进一步优化生物活性，在喹唑啉环的2位引入了各种取代基。这些取代基的选择基于结构-活性关系（SAR）考虑，重点关注电子、空间和氢键性质。同时引入了供电子基团（如甲氧基、羟基、二甲基氨基）和吸电子基团（如氯基、溴基、硝基），以调节电子密度、影响分子相互作用并评估其对抗癌活性的影响。这些修改预计会通过改变疏水相互作用、氢键能力和整体分子构象来影响与CDK6的结合亲和力。基于这些考虑，合理设计并合成了结合二芳基醚框架的一系列新型喹唑啉-嘧啶杂化物（图1）。生物评估使用MDA-MB-231细胞系进行，这是一种具有侵袭性行为和CDK通路失调的公认TNBC模型，非常适合评估CDK6靶向抗癌药物。除了实验评估外，还采用了包括靶标预测、网络药理学、分子对接、分子动力学模拟和密度泛函理论（DFT）计算在内的综合计算方法，以阐明观察到的活性背后的分子机制。

**总体而言，本研究旨在开发结构优化的基于喹唑啉的杂化物，增强其抗癌潜力，并提供其与CDK6相互作用的机制见解，从而为三阴性乳腺癌的靶向治疗做出贡献。**

**化学部分**
熔点使用开放式毛细管和传统熔点仪测定。Jeol光谱仪用于记录室温下的1H NMR（400 MHz）和13C NMR（100 MHz）光谱。化学位移（δ）以ppm表示，偶联常数（J）以Hz表示。高分辨率质谱使用Bruker HRMS-Impact HD仪器收集，而红外光谱使用Shimadzu IR Affinity-1光谱仪获得。所有溶剂和试剂均为市售产品。

**合成过程**
通用中间体（3）的合成过程如图1所示。使用40 mL乙腈作为溶剂，碳酸钾（2.76 g，0.02 mol）和碘化钾（1.66 g，0.01 mol）作为催化剂，将市售的2,4-二氯-5-甲基嘧啶（1.63 g，0.01 mol）与4-羟基苯甲醛（1.22 g，0.01 mol）反应。反应过夜后进行回流。冷却至室温后，过滤并干燥反应混合物以获得产物。

**结构-活性关系**
图19总结了喹唑啉酮衍生物（7a–7h）的结构-活性关系（SAR），强调了取代基类型和位置对MDA-MB-231细胞抗增殖活性的强烈影响。含有供电子基团（EDGs）的化合物比含有吸电子基团（EWGs）的化合物表现出更好的活性，表明增加电子密度的重要性。化合物7c（3,4-二甲氧基苯基，IC?? = 11.10 μM）最具活性，其次是7f。

**结论**
在本研究中，合理设计、合成了一系列结合二芳基醚框架的新型喹唑啉-嘧啶杂化物，并评估了它们对MDA-MB-231三阴性乳腺癌（TNBC）细胞的抗增殖活性。在合成的化合物中，7c和7g表现出最有希望的活性，IC??值分别为11.10 μM和16.8 μM。结构-活性关系（SAR）分析表明，供电子基团对活性有显著影响。

**致谢**
作者感谢贝拉加维KLE药学院为研究提供必要的设施。

**资金来源**
本研究部分得到了印度卡纳塔克邦贝拉加维KLE高等教育和研究学院（KAHER）的支持，根据KAHER研究资助计划（参考编号KAHER/RD/23-24/D-23022401）提供资金。

**作者贡献**
Shankar G. Alegaon：概念化、设计和表征、方法论和监督、手稿审阅；
Kiran Donkari：合成、表征、计算研究、数据管理、数据分析和手稿撰写；
Niteen R. Sutar：计算研究和形式分析；
Sachin Gudasi：计算研究；
Sampada P. Ganpule：形式分析；
Rohini S. Kavalapure：形式分析；
B.R. Prashantha Kumar：形式分析；
Subhas S. Karki：形式分析。

**数据可用性**
数据在手稿和补充文件中提供。

**作者贡献声明**
Kiran Donkari：撰写——原始草稿、方法论、研究、形式分析；
Shankar G. Alegaon：撰写——审阅与编辑、监督、软件、资源、项目管理、方法论、研究、资金获取、形式分析、数据管理、概念化；
Niteen R. Sutar：撰写——原始草稿、软件、研究、形式分析；
Sachin Gudasi：软件；
Sampada P. Ganpule：资源；
Rohini S. Kavalapure：资源；
B.R. Prashantha Kumar：资源。

**利益冲突声明**
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。