Ru(II)-苯甲腈配合物:分子结构、密度泛函理论(DFT)分析及其抗癌特性

《Journal of Molecular Structure》:Ru(II)-Benzonitrile Complex: Molecular Structure, DFT Analysis, and Anticancer Profile

【字体: 时间:2026年05月04日 来源:Journal of Molecular Structure 4.7

编辑推荐:

  Benedicto Augusto Vieira Lima | Sabrina Kelly Silva Alves | Rodrigo S. Corrêa | Paulo Cesar Mendes Villis | Jefferson Almeida Rocha | Franci

  
Benedicto Augusto Vieira Lima | Sabrina Kelly Silva Alves | Rodrigo S. Corrêa | Paulo Cesar Mendes Villis | Jefferson Almeida Rocha | Francisco das Chagas Alves Lima | Isabely Silva dos Santos | Albérico Borges Ferreira da Silva
医学化学与生物技术研究小组,圣伯纳多科学中心,马拉尼昂联邦大学(UFMA),圣伯纳多,邮政编码65.550-000,马兰豪州,巴西

摘要

由于结构上的多样性和相对较低的毒性,钌复合物作为潜在的抗肿瘤剂受到了广泛关注。在本研究中,我们详细介绍了cis-[RuCl(bzCN)(bipy)(dppb)]PF6复合物的生物学特性,预测了其与癌症靶蛋白的结合位点和原子相互作用,并阐明了其晶体结构。几何结构采用B3LYP/LANL2TZ (Ru)/6-31G* (C, H, N, Cl, P)理论水平进行了优化。通过分子对接分析(并通过重新对接程序进行了验证)研究了其与癌症相关靶蛋白的相互作用,同时使用pkCSM平台预测了其吸收和毒性参数。该金属复合物与MDM2蛋白结合时的自由能值为-40.03 kJ/mol,Ki值为96.42 nM,显示出对该靶点的高抑制潜力。MDM2的抑制能够重新激活促凋亡蛋白p53,恢复其肿瘤抑制功能。这一计算结果与流式细胞术获得的实验数据一致,实验表明该复合物通过诱导凋亡抑制了HepG2、Caco-2、HT-29、MCF-7和A549肿瘤细胞的生长。此外,预测的药代动力学特性表明该化合物具有适中的水溶性和高肠道吸收率(98.23%)。计算机模拟分析还显示该化合物无致癌性且毒性较低。这些结果表明该复合物是一个有前景的抗肿瘤候选物,尽管其疗效和安全性仍需进一步实验验证。

引言

由于钌复合物作为抗肿瘤剂的潜力,尤其是与其相比基于铂的药物具有更好的生物化学特性和较低的毒性,因此它们在医学化学领域引起了极大的兴趣[1,2]。例如,TLD1433是首个进入临床试验的Ru(II)基光敏剂,并在人体中成功完成了第一阶段试验(NCT03053635)。目前正在进行第二阶段试验(NCT03945162),以评估TLD1433对非肌浸润性膀胱癌患者的效果[3]。另一个值得注意的化合物是Ru(III)trans-四氯双(1H-吲唑)钌酸盐(BOLD-100),在第一阶段临床试验中,它使几种晚期实体瘤(包括结直肠癌、肺癌和类癌神经内分泌肿瘤)的疾病得到稳定或部分缓解[4]。BOLD-100已被认定为治疗胃癌和胰腺癌的孤儿药,目前正在进行第二阶段临床试验,与亚叶酸钙、5-氟尿嘧啶和奥沙利铂(FOLFOX方案)联合使用,用于治疗晚期实体瘤(NCT04421820)[5]。
顺铂的细胞内靶点是DNA,它与DNA碱基共价结合,导致DNA结构变形,从而影响细胞的复制和肿瘤细胞的生长。除了对多种肿瘤细胞系具有显著的抗癌活性外,严重的副作用和药物耐药性的产生是巨大的缺点,因此开发能够克服这些问题的化合物至关重要[6]。通过选择不同的配体,钌复合物展现出广泛的可能性。这种多样性使得可以形成具有不同几何结构的复合物,以及具有不同的电化学、光物理、电子和结构特性。因此,这些化合物是研究反应机制、结构-功能关系和与DNA的非共价相互作用的优秀模型[7,8]。腈类和膦类与中心钌原子的相互作用赋予了化合物一些有趣的特性,例如这些配体的强场特性导致的稳定性,以及与钌中心形成π键的能力,从而影响氧化还原性质[[9], [10], [11], [12]]。此外,腈类相对较小,空间阻碍较小,而膦类(尤其是双膦类)是体积较大的配体,具有显著的空间效应,会影响复合物的几何结构和反应性。含有腈类和膦类的钌复合物因其独特的化学性质而显示出良好的前景,增强了它们对癌细胞的生物活性和选择性[[13], [14], [15], [16], [17]]。
研究人员对于钌复合物与DNA及其药理靶点的相互作用机制尚未达成一致[18]。然而,已知这些化合物可以结合核DNA,抑制其复制,诱导SOS修复过程,甚至表现出诱变性,从而在细胞中产生遗传毒性应激[[19], [20], [21]]。这种应激通常与细胞控制机制的激活有关,如细胞周期停滞和凋亡诱导,突显了这些复合物作为抗肿瘤治疗剂的潜力。例如,Bomfim等人[22]报告称,含有6-甲基-2-硫尿嘧啶的钌(II)复合物有效抑制了HL-60细胞(人类急性早幼粒细胞白血病)的增殖并诱导了凋亡,涉及caspase激活、线粒体功能障碍、DNA损伤和JNK/p38信号通路的激活。
除了DNA降解和诱导凋亡外,钌复合物还因抑制肿瘤血管生成而受到关注[23]。这一机制对于维持肿瘤生长和转移至关重要,因为它促进了新血管的形成,主要由VEGF/VEGFR-2通路调节。Lai等人[24]的研究表明,[Ru(bbp)(p-mpip)Cl]ClO?复合物表现出强烈的抗血管生成活性,表现为显著抑制鸡胚胎绒毛尿囊膜中新血管的形成。此外,Kurt等人[25]合成并研究了八种索拉非尼-钌复合物的抗癌活性,发现它们能够抑制增殖、诱导凋亡并对包括HepG2(肝细胞癌)、Caco-2(结肠癌)、HT-29(结肠癌)、MCF-7(乳腺癌)和A549(肺癌)在内的肿瘤细胞系发挥抗血管生成作用。
在这种背景下,生物信息学中使用的计算技术已成为医学化学中的重要工具,因为它们能够预测已合成分子的药效学和药代动力学特性。这种方法有助于优化开发时间,降低成本,并在识别新的药物候选物时提高准确性。此外,这种方法还能将复合物的结构特征与其生物学行为联系起来,有助于更深入地理解其作用机制,并有助于合理设计新的金属药物[26]。
本文介绍了cis-[RuCl(bzCN)(bipy)(dppb)]PF6的X射线结构及其理论阐释。此外,该化合物已显示出对不同肿瘤细胞系(包括S180(鼠肉瘤)、DU145(前列腺癌)、K562(慢性髓系白血病)和A549(肺癌)的相关生物活性,凸显了其良好的抗肿瘤潜力[27]。为了解释其作用机制、药理学安全性、吸收和毒性相关特性,使用计算方法研究了该复合物与癌症靶蛋白的相互作用。

章节片段

X射线晶体学

cis-[RuCl(bzCN)(bipy)(dppb)]PF6复合物是根据Pereira等人(2015年)的先前工作制备的[27]。晶体是通过缓慢蒸发二氯甲烷/甲醇溶液获得的。使用Enraf-Nonius Kappa-CCD衍射仪和石墨单色化的Mo Kα射线(λ = 0.710’73 ?)进行测量。最终的单位晶胞参数基于所有反射数据。数据收集使用COLLECT程序完成,反射的积分和缩放也通过该程序完成

X射线晶体学

首次报道了cis-[RuCl(bzCN)(bipy)(dppb)]PF6的晶体结构(图1-a)。该复合物呈扭曲的八面体几何结构,bipy和P(1)-Ru-N(1)平面之间的二面角为6°,P(1)–Ru–P(2)、N(2)–Ru–N(3)和Cl(1)–Ru–N(1)的键角分别为93.25(3)、77.97(12)和88.05(9)°。Ru-N(1)、Ru-N(2)和Ru-N(3)的距离分别为2.007(3)、2.090(3)和2.111(3),而Ru–P(1)和Ru–P(2)的距离分别为2.3490(9)和2.3161(9)

结论

金属复合物cis-[RuCl(bzCN)(bipy)(dppb)]PF6与MDM2蛋白结合时的自由能为-40.03 kJ/mol,Ki值为96.42 nM,显示出对该靶点的高抑制潜力;因此,MDM2–p53复合物可能无法形成,从而稳定并重新激活p53的促凋亡功能,促进细胞周期调节和程序性细胞死亡。其药代动力学特性良好,因为该化合物具有轻微的溶解性

致谢

我们感谢巴西的研究资助机构:高等教育人员协调委员会(CAPES)、马拉尼昂研究和科学技术发展支持基金会(FAPEMA)以及米纳斯吉拉斯州研究支持基金会(FAPEMIG)的财政支持。本研究由PPBio/CNPq - 第1线:东部亚马逊网络(CNPq项目编号:441189/2023-7)和FitoAmazonia研究网络(Pró-Amaz?nia/CNPq项目编号:)资助

作者贡献:CRediT

B.A.V. Lima:概念化、数据管理、研究、方法学、验证、可视化、写作;S.K.S Alves:形式分析、研究、方法学、软件、验证、可视化、起草、写作;R.S. Corrêa:概念化、数据管理、研究、方法学、验证;P.C.M Villis:概念化、形式分析、研究、方法学、验证;J.A. Rocha:形式分析、研究、方法学、软件、验证

未引用的参考文献

[68]

CRediT作者贡献声明

Benedicto Augusto Vieira Lima:写作——初稿撰写、可视化、验证、资源提供、方法学设计、数据管理、概念化。Sabrina Kelly Silva Alves:写作——审阅与编辑、初稿撰写、可视化、验证、软件使用、方法学设计、研究、形式分析。Rodrigo S. Corrêa:可视化、验证、方法学设计、研究、形式分析、概念化。Paulo Cesar Mendes Villis:可视化、验证、方法学设计

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。
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