基于AI预测的两亲性大麻色原烯衍生物设计合成及其抗菌机制研究

《Bioorganic Chemistry》：Design and synthesis of amphiphilic cannabichromene derivatives with antimicrobial potential

本文创新性地将天然产物修饰与人工智能预测相结合，通过在大麻色原烯（CBC）骨架引入季铵阳离子构建两亲性衍生物，模拟抗菌肽（AMP）作用机制。研究证实先导化合物5D具有广谱抗菌活性、高盐稳定性且不易诱导耐药，为应对抗菌素耐药性（AMR）危机提供了新策略。

　　

¹H NMR和¹³C NMR谱图使用Bruker Avance 400谱仪或JEOL Eclips-600谱仪记录，以四甲基硅烷（TMS）作为内标。高分辨质谱（HR-MS）由Agilent 6545 LC/QTOF质谱仪测定。化合物采用手动硅胶柱（100-200目）进行纯化。试剂和溶剂均为分析纯，购自商业供应商。

作者贡献声明

Hongbo Dong：课题管理。Yufei Che：方法学建立。Yiyang Xu：软件操作与方法开发。Detian Kou：软件支持与资源提供。Wenjie Wang：软件实施、方法优化与实验研究。Wenjing Zhou：方法学验证。Fei Tan：资源协调与方法支持。Tao Song：数据分析与软件处理。Wenjun Jiang：论文撰写与修订、经费筹措。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本研究成果的已知经济或人际利益冲突。

致谢

本研究由国家自然科学基金（82003619）和四川省科技基金（2024NSFSC1126）资助。

结论

总之，我们成功设计合成了一系列两亲性CBC衍生物，证明了其作为新型抗菌剂的潜力。利用人工智能预测这些化合物的抗菌活性具有关键意义，可快速筛选出如5D这样的高潜力候选物。化合物5D展现出广谱抗菌活性、生理条件下的稳定性以及不易产生耐药性的特点，使其成为具有前景的先导化合物。