基于虚拟筛选与分子动力学模拟的SARS-CoV-2木瓜样蛋白酶选择性抑制剂发现研究

《Results in Chemistry》：Identification of selective protease inhibitors by using virtual screening, molecular dynamics simulation for SARS CoV-2 papain-like protease

本研究针对SARS-CoV-2 PLpro靶点，通过虚拟筛选ChemDiv蛋白酶抑制剂库，结合分子动力学模拟与MMPBSA结合自由能计算，鉴定出M1、M2、M3等新型先导化合物。这些分子与PLpro活性位点结合稳定，抑制病毒复制并调节宿主免疫，为抗新冠病毒药物开发提供了新策略。

　　

新型冠状病毒（SARS-CoV-2）引发的COVID-19疫情对全球公共卫生造成巨大冲击。尽管疫苗和部分抗病毒药物（如瑞德西韦和帕克斯洛维德）已投入使用，但病毒变异株的不断出现导致现有疗法效果受限，亟需开发针对新靶点的广谱抗病毒药物。SARS-CoV-2的木瓜样蛋白酶（Papain-like protease, PLpro）因其在病毒复制和免疫逃逸中的双重作用，成为极具潜力的药物靶点。它不仅参与病毒多聚蛋白的切割，还能通过去泛素化（deubiquitination）和去ISG化（deISGylation）作用抑制宿主天然免疫应答，甚至可能加剧细胞因子风暴。因此，抑制PLpro既能阻断病毒复制，又可恢复宿主免疫功能，实现“一石二鸟”的效果。

为发现新型PLpro抑制剂，研究团队采用计算生物学方法，主要技术包括：（1）从ChemDiv数据库筛选8016个蛋白酶抑制剂分子；（2）利用AutoDock Vina进行分子对接，聚焦PLpro活性位点（PDB: 6WUU）；（3）对优选化合物进行100纳秒分子动力学模拟，分析复合物稳定性；（4）通过MMPBSA方法计算结合自由能，评估相互作用强度。

3.1. 分子对接研究

虚拟筛选初步获得100个高评分分子，经人工验证后选定4个化合物（M1–M4）进行深入分析。对接结果显示，这些分子与PLpro活性位点残基（如Tyr264、Tyr268、Gln269等）形成氢键、卤键及疏水相互作用，其结合模式与已知晶体结构配体VIR250相似，提示其潜在抑制活性。

3.2. ADMET预测

通过SwissADME和ADMETlab工具评估化合物的药代动力学与毒性特征。M1–M4均符合类药五规则（Lipinski's Rule of Five），具备高胃肠道吸收性；但M1–M3存在遗传毒性警示，M4因分子量大（493.31 g/mol）和脂溶性高（Log P=4.49）导致水溶性较差，且无法穿透血脑屏障。

3.3. 分子动力学模拟

100纳秒模拟轨迹表明，M1、M2、M3与PLpro复合物的均方根偏差（RMSD）和回旋半径（Rg）均趋于稳定，活性位点残基波动较小。其中M2在模拟后期出现轻微构象波动，但仍保持整体结合稳定性。氢键分析进一步揭示，M1–M3主要依靠范德华力和π-π堆积等非极性相互作用维持结合，而非强氢键网络。

3.4. 聚类分析与MMPBSA结合自由能计算

轨迹聚类显示M1–M3在模拟后期形成主导构象簇，结合自由能计算（MMPBSA）表明M1（-114.3 kJ/mol）、M2（-106.9 kJ/mol）和M3（-101.2 kJ/mol）的结合强度均优于对照分子VIR250（-76.6 kJ/mol）。能量分解提示Asp164、Tyr264、Gln269等残基为关键结合位点，而M4因极性溶剂化能较高导致结合较弱（-67.9 kJ/mol）。

本研究通过计算策略成功筛选出M1、M2、M3等PLpro高亲和力抑制剂，其结合模式稳定且自由能优势显著。这些分子不仅可抑制病毒复制，还可能通过调节免疫应答缓解COVID-19重症症状，为多靶点抗病毒药物设计提供了新思路。后续研究需通过实验验证其体外活性和选择性，推动候选化合物向临床前研究转化。