基于体外与计算机模拟方法从宽叶藤黄茎皮中发现靶向TLR4/NF-κB通路的抗炎先导化合物

《Scientific Reports》：Discovery of anti-inflammatory compounds from the stem bark of Garcinia latissima through in vitro and in silico approaches

本研究针对传统药用植物宽叶藤黄(Garcinia latissima)开展抗炎活性成分发现研究。通过分离鉴定12个生育三烯酚和三萜类衍生物，发现化合物11能显著抑制LPS诱导的RAW 264.7细胞NO生成(83.2%)和MCP-1表达(2.8倍)，并通过分子对接和动力学模拟证实其与MD2、TAK1、NF-κB1靶点的强结合亲和力(ΔGbind=-8.36 kcal/mol)，ADMET预测显示良好成药性，为开发新型抗炎药物提供了候选分子。

　　

炎症是机体应对病原体感染和组织损伤的重要防御反应，但过度激活会导致慢性炎症，进而引发癌症、动脉粥样硬化、神经退行性疾病等严重后果。在新冠肺炎重症患者中出现的"细胞因子风暴"更是凸显了调控炎症反应的紧迫性。虽然非甾体抗炎药(NSAIDs)和糖皮质激素等传统药物具有疗效，但其副作用限制了长期应用。因此，从天然产物中寻找高效低毒的抗炎成分成为研究热点。

藤黄属植物在传统医学中广泛应用于炎症相关疾病的治疗。其中，宽叶藤黄(Garcinia latissima)在印度尼西亚被称为Dolo Magota，当地居民常用其治疗皮肤损伤和瘙痒。尽管已有研究报道该植物的抗菌和抗氧化活性，但其抗炎活性成分及作用机制尚不明确。为此，研究团队通过体外和计算机模拟相结合的方法，系统性研究了宽叶藤黄茎皮中的抗炎成分及其潜在作用机制。

研究人员采用硅胶柱色谱、Sephadex LH-20柱色谱和制备薄层色谱等技术从宽叶藤黄茎皮的乙酸乙酯提取物中分离得到12个化合物，包括2个新化合物：δ-(E)-deoxy-amplexichromanoyl acetate(1)和(20S,24S)-20,24-epoxylanostane-3β,25-diol(2)，以及10个已知化合物。通过HRESIMS和NMR波谱分析完成了结构鉴定，这是首次从该植物中报道生育三烯酚类成分。

在抗炎活性筛选中，研究人员使用LPS诱导的RAW 264.7巨噬细胞模型评估化合物对一氧化氮(NO)生成的抑制作用。结果显示，化合物11((20R)-eupha-8,25-diene-3β,24ξ-diol)在10μM和50μM浓度下分别抑制NO生成63.4%和83.2%，且细胞活性保持在80%以上。通过膜抗体芯片技术进一步发现，化合物11能显著下调MCP-1、GM-CSF、SDF-1等炎症因子表达，其中对MCP-1的抑制作用最为显著。ELISA验证实验表明，化合物11在50μM浓度下处理3小时和24小时，分别使MCP-1水平降低2.3倍和2.8倍。

为阐明作用机制，研究人员采用计算机模拟方法研究化合物11与TLR4信号通路关键蛋白的相互作用。由于化合物11存在24R和24S两种不可分离的非对映异构体，研究同时考察了11a(24R)和11b(24S)的结合特性。分子对接结果显示，化合物11b与MD2、TAK1、NF-κB1的结合亲和力(GOLD分数分别为64.16、69.00、54.12)均高于相应天然配体。

分子动力学模拟进一步验证了复合物的稳定性。100ns的模拟显示，MD2-11b复合物的RMSD值稳定在2.0-2.5?，优于MD2-肉豆蔻酸复合物(2.0-3.0?)。结合自由能计算表明，11b与MD2、TAK1、NF-κB1的结合能(ΔG_bind)分别为-8.36、-7.22、-6.31 kcal/mol，均强于相应天然配体。相互作用分析发现，11b与MD2结合口袋中的疏水氨基酸残基形成稳定相互作用，与TAK1的Asp175形成氢键，与NF-κB1的Thr342产生氢键作用。

ADMET预测显示，化合物11符合Lipinski和Veber规则，具有较好的口服生物利用度潜力，但较高的脂溶性(Log P=6.61)可能导致溶解性差。该化合物不能透过血脑屏障，降低了中枢神经系统副作用风险，且不是P-糖蛋白底物，有利于生物利用度。毒性预测表明其无明显致突变性和肝毒性，LD₅₀为2.405 mol/kg，属于低毒化合物。

本研究首次从宽叶藤黄茎皮中分离得到具有显著抗炎活性的三萜类化合物11，其通过抑制TLR4/NF-κB信号通路关键靶点MD2、TAK1和NF-κB1，有效降低NO和MCP-1等炎症因子表达。计算机模拟证实了化合物11与靶蛋白的稳定结合，ADMET预测支持其良好的成药性。这些发现不仅为宽叶藤黄的传统药用价值提供了科学依据，也为开发新型抗炎药物提供了先导化合物。未来研究可聚焦于化合物11的结构优化以改善溶解性，并通过体内实验进一步验证其疗效和安全性。

该论文发表于《Scientific Reports》期刊，采用了植物化学分离、核磁共振波谱分析、细胞活性筛选、分子对接、分子动力学模拟和ADMET预测等关键技术方法。植物材料采集自印度尼西亚哈马黑拉岛北部森林，通过色谱技术分离纯化活性成分，利用RAW 264.7巨噬细胞模型评估抗炎活性，结合计算机模拟探讨分子机制，为天然产物活性成分的发现和作用机制研究提供了完整的技术路线。