HCoVDB：整合冠状病毒基因组、药物靶点与治疗策略的综合数据库，助力广谱抗病毒药物研发

《Database》：HCoVDB: a comprehensive database encompassing viral genomes, drug targets, and therapeutics of human coronaviruses

本刊编辑推荐：为应对冠状病毒持续变异和药物耐药性挑战，研究人员开发了HCoVDB数据库，整合七种人类冠状病毒（HCoVs）的基因组数据、病毒蛋白靶点及经体外/体内验证的抗病毒化合物。该数据库提供超过400万条基因组序列的突变注释、蛋白-药物分子对接平台及药物活性数据（IC50/EC50/CC50），为揭示病毒进化与药物疗效的关联、加速广谱抗病毒药物研发提供关键资源。

　　

自1965年首次发现人类冠状病毒HCoV-229E以来，全球已陆续鉴定出七种可感染人类的冠状病毒，包括引起普通感冒的HCoV-OC43、HCoV-NL63等低致病性毒株，以及SARS-CoV、MERS-CoV和SARS-CoV-2等高致病性毒株。其中，SARS-CoV-2引发的COVID-19大流行更是对全球公共卫生体系造成了巨大冲击。尽管针对SARS-CoV-2的抗病毒药物（如奈玛特韦/利托那韦、莫努匹拉韦等）已获批使用，但病毒持续变异导致的免疫逃逸和药物耐药性问题日益突出。例如，奈玛特韦靶向的3CL蛋白酶（3C-like protease，3CL^pro）已出现多个耐药突变位点（如P323L），严重削弱了现有药物的疗效。更严峻的是，其余六种人类冠状病毒尚缺乏特异性抗病毒药物。此外，海量的基因组数据分散于GenBank、GISAID等平台，缺乏对突变功能（如耐药性、毒力、传播力）的系统注释，难以支撑广谱抗病毒药物的研发。因此，亟需一个整合基因组进化、药物靶点与化合物活性信息的综合数据库，为应对当前和未来冠状病毒威胁提供数据支撑。

为解决上述问题，中南大学张鹏等研究人员开发了HCoVDB数据库。该研究首先从NCBI Virus平台获取七种人类冠状病毒的完整基因组序列，并通过宿主（人类）和序列完整性筛选，最终纳入约200万条高质量序列。利用MAFFT V7进行多序列比对，IQ-TREE构建系统进化树，并通过D3.js实现交互可视化。针对抗病毒药物数据，团队从PubMed、ClinicalTrials.gov等来源手动提取了1702篇文献中的化合物信息，涵盖548种对SARS-CoV-2有活性的分子，并排除了仅通过计算预测的化合物。对于经实验验证的蛋白-药物相互作用，研究人员从PubChem和PDB数据库获取化合物与蛋白的三维结构，使用AutoDock Vina进行分子对接模拟，并以结合能最优的模型展示结果。数据库后端采用MySQL和Spring框架，前端基于Vue.js构建，分子结构可视化则通过JSmol实现。

基因组序列

HCoVDB收录了七种人类冠状病毒的约200万条完整基因组序列，其中SARS-CoV-2占比最高。通过代表性序列构建的系统进化树揭示了不同毒株间的亲缘关系，用户可通过交互界面查看特定病毒的基因组详细信息。

氨基酸突变

研究团队对SARS-CoV-2基因组中的6141个氨基酸突变位点进行了功能注释，并通过文献挖掘标注了其临床意义，包括耐药性（D/R）、地理分布（G）、毒力（V）、免疫逃逸（I）、传播力（T）和临床结局（C）。例如，输入“P323L”或“RdRP”可查询到该突变对药物敏感性的影响。此模块有助于追踪关键突变（如D614G）对病毒适应性及药物结合位点的干扰。

药物-靶点相互作用

数据库收录了病毒蛋白（如3CL^pro、RBD）和宿主蛋白作为药物靶点，并提供了靶点与化合物的分子对接结果。以孟鲁司特（Montelukast）与SARS-CoV-2非结构蛋白NSP1的对接为例，用户可交互调整蛋白-药物相互作用视角，直观分析结合模式。

治疗药物

HCoVDB整合了1200项临床试验中的药物及700个经体外验证的化合物，包括其靶点、活性数据（IC₅₀/EC₅₀/CC₅₀）和文献来源（PMID链接）。用户可快速检索到针对特定冠状病毒（如MERS-CoV）的候选药物，并结合突变注释数据评估其对变异株的潜在疗效。

HCoVDB作为首个全面整合人类冠状病毒基因组、药物靶点与治疗策略的数据库，通过系统注释突变功能、提供分子对接平台及药物活性数据，建立了病毒进化与药物疗效的关联模型。其优势在于将分散的基因组数据、化合物筛选结果和临床试验信息结构化，为揭示耐药突变机制、优化广谱抗病毒药物设计提供了关键工具。尽管SARS-CoV-2已进入地方性流行阶段，但新变异株的涌现与跨种传播风险仍存，HCoVDB的持续更新将助力全球科研人员应对未来冠状病毒威胁。数据库网址为http://hcovdb.denglab.org/，所有数据均可公开访问。