综述:通过与KEAP1-NRF2信号通路相互作用的营养肽的计算发现:一种新的计算机模拟策略用于减轻氧化应激

《TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY》:Computational discovery of nutritional peptides targeting KEAP1–NRF2 signaling: A novel in-silico strategy to mitigate oxidative stress

【字体: 时间:2026年05月05日 来源:TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY 15.4

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  穆罕默德·阿里夫·阿斯加尔|张丽芳|蔡江辉|张雅珍|万冰|唐新鑫|袁力|张晓|赵琴健 重庆医科大学药学院,中国重庆 **摘要** **背景** 氧化应激是慢性疾病的主要驱动因素,包括心血管疾病、糖尿病、代谢功能障碍、神经退行性疾病以及与衰老相关的衰退。转录因子N

  穆罕默德·阿里夫·阿斯加尔|张丽芳|蔡江辉|张雅珍|万冰|唐新鑫|袁力|张晓|赵琴健
重庆医科大学药学院,中国重庆

**摘要**
**背景**
氧化应激是慢性疾病的主要驱动因素,包括心血管疾病、糖尿病、代谢功能障碍、神经退行性疾病以及与衰老相关的衰退。转录因子NRF2是抗氧化防御的中心调节器,控制着细胞保护和解毒途径。新兴证据表明,食物来源的肽可以作为KEAP1–NRF2轴的天然调节剂,这类分子可能在氧化还原调节和健康衰老中发挥重要作用。

**范围和方法**
本文综合了近年来从多种膳食来源中筛选抗氧化肽的最新进展。通过计算预测工具、分子对接、序列分析和网络药理学方法,我们评估了肽的生物活性、KEAP1结合潜力及其在通路层面的相关性。文中还强调了鱼类和海鲜蛋白的普及,以及植物来源肽(如豆类、种子、谷物)日益增长的作用,反映了营养保健品研究领域的变化趋势。

**主要发现和结论**
短链、疏水且富含芳香族结构的肽motif(如WPWR和FPFPR)显示出较强的生物活性和与非共价结合KEAP1的亲和力。一些肽序列含有富含亮氨酸的模式,可能模拟NRF2的ETGE motif,从而干扰KEAP1–NRF2之间的相互作用。蛋白质-蛋白质相互作用和富集分析进一步将这些肽与NRF2调控的基因(如HMOX1、NQO1、GCLC、XIAP)及关键通路(PI3K–Akt、AMPK和凋亡通路)联系起来,支持了它们在抗氧化和抗炎方面的多功能作用。临床前和早期临床研究显示,这些肽还具有抗糖尿病、抗高血压、神经保护和抗衰老等额外效果。尽管存在一些挑战(如生物利用度低、稳定性问题、特定的NRF2检测方法有限以及调控机制不明确),食物来源的肽作为氧化应激的分子调节剂仍具有巨大潜力。综合计算和机制策略有望指导基于肽的干预措施的发展,以延长健康寿命并缓解与年龄相关的疾病。

**引言**
氧化应激是指活性氧(ROS)的产生与抗氧化防御系统清除能力之间的不平衡,导致细胞内ROS积累。ROS水平升高与多种病理状况的发生和发展密切相关,包括心血管疾病、癌症、神经退行性疾病和代谢综合征(Dhurandhar等人,2025;Selvaraj等人,2025)。除了直接的氧化损伤外,ROS还会引发慢性炎症并扰乱氧化还原敏感的信号通路,从而加速疾病进程(Asghar等人,2025;Bellanti等人,2025)。ROS水平升高还是生物衰老过程的关键因素之一。随着年龄的增长,抗氧化防御能力逐渐下降,导致氧化还原失衡、线粒体功能障碍和慢性低度炎症(统称为“炎症老化”(Arnhold,2025)。这些过程加速了分子和细胞的损伤,影响组织稳态和寿命。

**抗氧化剂的作用**
抗氧化剂通过中和过多的ROS来治疗与氧化应激相关的疾病,从而恢复氧化还原平衡并保护细胞完整性。虽然目前有多种合成抗氧化剂可用,但其临床应用往往受到不良反应的限制,难以长期使用(Zhang等人,2024)。因此,人们越来越关注天然化合物及其衍生物,因为它们通常被认为是更安全的替代品。此外,一些天然膳食来源的抗氧化剂不仅安全性较高,而且其抗氧化效果也可能优于合成药物(Du等人,2024;Mengli等人,2025;Quan等人,2025)。食物来源的抗氧化肽在未经处理时通常无活性,但在蛋白质水解后才能发挥生物活性。它们的生物活性受氨基酸组成、序列和空间构象的影响,这些因素决定了其抗氧化能力(Agoni等人,2025)。除了抑制脂质过氧化外,肽还通过直接与KEAP1相互作用发挥保护作用(Lee等人,2025)。重要的是,许多这类相互作用涉及与KEAP1 Kelch域的非共价结合,这可以防止NRF2的泛素化并促进其向细胞核的转移(Li等人,2025)。通过清除ROS并激活KEAP1–NRF2等细胞保护性信号通路,这些肽有助于恢复氧化还原平衡、减轻炎症,并最终延缓与衰老相关的功能衰退。

**核因子红系2相关因子2(NRF2)**
NRF2在细胞对抗氧化应激的过程中起核心作用,调控解毒、炎症、代谢和细胞存活相关通路(Hasan等人,2025)。1994年首次发现NRF2时,其保护作用通过NRF2缺乏的小鼠实验得到证实——这些小鼠的第二阶段解毒酶表达受损(Zhang,2025)。NRF2通过抗氧化响应元件(AREs)调节细胞保护基因的表达,维持氧化还原和代谢平衡。在正常情况下,NRF2受KEAP1抑制,但在氧化应激下这种抑制作用被解除,使NRF2能够转移到细胞核并激活抗氧化基因网络(Yang等人,2025)。除了KEAP1依赖的机制外,一些肽还通过独立于KEAP1的通路发挥抗氧化作用,如调节MAPK和PI3K/AKT信号级联(Gao等人,2024)。这些多样的功能增强了食物来源抗氧化肽在多种生物应用中的潜力。

**计算工具的进展**
计算工具的进步提高了活性肽的识别和表征效率。PeptideRanker是一种广泛使用的算法,根据肽的序列和氨基酸组成预测其生物活性。肽的生物活性对其治疗效果至关重要,因为它直接影响其在体内的吸收、运输、稳定性和分子相互作用。具有较高生物活性的肽不仅具有更强的清除自由基的能力,还能靶向调节细胞内信号通路,从而提高疗效(Xiao等人,2025)。分子对接研究还揭示了这些肽与KEAP1的结合亲和力,强调了它们在NRF2通路激活中的作用。网络药理学成为识别活性肽与生物系统之间关键相互作用的有效方法。

**挑战与未来方向**
尽管膳食来源的肽具有显著的治疗潜力,但其作用机制、生物靶点和临床应用仍需进一步研究。稳定性、生物利用度和最佳来源选择等问题限制了其临床转化。近年来发现了许多具有抗氧化活性的食物和肽,因此需要优先考虑最有前景的候选物质。本文系统汇总了过去五年中从膳食来源提取的抗氧化肽,基于生物活性和文献频率确定了十大主要来源和序列,并通过计算预测、与KEAP1的分子对接及网络药理学进行了评估。这些方法为选择有效的食物来源抗氧化肽及其作用机制提供了全面框架。

**文献搜索策略**
本研究在EMBASE、Scopus、PubMed和Web of Science等多个科学数据库中进行了全面文献检索,时间范围为2020年1月至2025年7月,检索工作于2025年8月完成。关键词和布尔运算符被系统应用(也与MESH术语结合使用):“antioxidant peptides” AND “oxidative stress” AND “dietary foods” OR “food-derived peptides” AND “bioactivity” OR “therapeutic potential”。

**食物来源的抗氧化肽**
膳食食物是蛋白质的主要来源,这些蛋白质在发酵或酶水解后可释放出具有强抗氧化潜能的活性肽。过去五年中,多项研究报道了来自动物、植物和海洋来源的活性肽,它们能够有效清除自由基、调节氧化还原敏感的通路,并在多个研究中调节KEAP1–NRF2信号轴(表1)。

**计算预测**
计算生物学的最新进展显著加速了具有抗氧化潜能的食物来源抗氧化肽的发现。PeptideRanker是一种广泛采用的机器学习平台,根据氨基酸序列和组成预测肽的生物活性(Xiao等人,2025)。

**分子对接与NRF2通路激活**
分子对接有助于理解食物来源的活性肽如何通过干扰KEAP1–NRF2相互作用来激活NRF2通路。KEAP1的Kelch域含有一个特征明显的结合位点,该位点可与NRF2的ETGE motif结合,从而诱导其泛素化和降解。破坏这种相互作用可稳定NRF2,使其向细胞核转移并激活抗氧化基因网络(Yang等人,2025)。

**网络药理学**
尽管对接分析提供了KEAP1–肽相互作用的残基级信息,但抗氧化肽在更复杂的细胞内网络中也可能产生生物学效应。网络药理学将预测的肽-蛋白质相互作用与系统级分析相结合,揭示了膳食肽如何靶向多种NRF2相关基因并同时调节多个通路。

**临床前景**
除了抗氧化潜能外,食物来源的活性肽还展现出广泛的生物活性,提高了其治疗价值。多项体外、体内和临床研究表明,这些肽有助于预防或管理以氧化应激和炎症为特征的慢性疾病。通过激活NRF2及相关信号通路,它们还能影响免疫调节等领域。

**结论**
食物来源的活性肽作为NRF2通路的有希望的天然激活剂,为缓解氧化应激及其相关慢性疾病和衰老相关疾病提供了新途径。计算预测、分子对接模拟和网络药理学的结果表明,某些富含疏水性和芳香族残基的肽可以通过非共价结合直接与KEAP1相互作用(如氢键和π-π相互作用)。

**作者贡献**
穆罕默德·阿里夫参与了研究构思、框架设计、文献检索、数据提取和初稿撰写;张丽芳和张雅珍协助数据整理、文献分析和图表制作;万冰和唐新鑫参与了方法改进、关键主题领域的解释及手稿的严格评估;蔡江辉、袁力和张晓提供了重要意见。

**伦理批准和发布同意**
不适用。

**数据与材料**
本研究生成或分析的所有数据均包含在本文中。

**关于AI技术的声明**
在本文撰写过程中,我们使用了Grammarly和ChatGPT-5.2等AI工具来辅助语言优化、内容组织和提高可读性。作者对最终发布的内容负有全部责任。文中使用的某些视觉元素来自Pixabay和Unsplash的免费许可。

**资助**
本研究未获得任何外部资助。

**致谢**
不适用。
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