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在探寻海洋生物活性化合物的征程中，研究人员整合非靶向代谢组学与计算化学，研究红藻（Jania rubens、Scinaia fascicularis）和褐藻（Hydroclathrus clathratus、Sargassum cinereum）。发现藻类基因型影响化合物特性，还筛选出潜力配体。为海洋药物研发提供新方向。
在生命科学和医学领域，海洋生物一直是一座充满神秘与潜力的宝藏。海洋环境独特而复杂，其中的生物为了适应严苛的生存条件，进化出了丰富多样的代谢途径，能产生大量结构新颖、功能独特的次生代谢产物。这些代谢产物往往具有显著的生物活性，在药物研发方面有着巨大的潜力。然而，长期以来，海洋生物活性化合物的研究进展缓慢。一方面，传统的研究方法难以全面、精准地解析海洋生物复杂的代谢产物组成；另一方面，从众多的代谢产物中筛选出具有实际药用价值的化合物，犹如大海捞针，面临着重重困难。
为了攻克这些难题，推动海洋天然产物研究的发展，来自未知研究机构的研究人员开展了一项极具创新性的研究。他们整合非靶向代谢组学（untargeted metabolomics）和计算化学（computational chemistry）技术，对两种红藻（Jania rubens和Scinaia fascicularis）以及两种褐藻（Hydroclathrus clathratus和Sargassum cinereum）进行深入探究，相关研究成果发表在《Bioorganic Chemistry》上。这项研究对于挖掘海洋藻类的药用潜力、加速新型药物的研发进程具有重要意义。
在本次研究中，研究人员主要运用了两种关键技术方法。一是液相色谱 - 质谱（Liquid Chromatography - Mass Spectrometry，LC - MS）分析技术，利用该技术对藻类样本进行非靶向代谢组学分析，全面检测样本中的代谢产物。二是计算化学中的多种虚拟筛选和评估方法，包括基于配体的虚拟筛选（ligand - based virtual screening）、基于结构的虚拟筛选（structure - based virtual screening），以及对筛选结果进行对接优化（docking optimization）和后对接评估（post - docking evaluation）等，以此来评估化合物的药用潜力。
基于 LC - MS 的代谢组学分析
研究人员使用 Agilent 超高效液相色谱系统与 Triple Quad 6420 质谱仪联用，对埃及红海的红藻和褐藻进行非靶向代谢组学分析。通过这种方法，他们发现不同藻类的基因型对化合物结构、功能基团和理化性质有着显著影响。并且这些差异与生物活性评分相关，也就意味着不同藻类产生的代谢产物在生物活性上存在差异，这为后续筛选具有潜在药用价值的化合物提供了重要依据。
虚拟筛选与评估
基于配体的虚拟筛选帮助研究人员从众多代谢产物中识别出具有高治疗潜力的先导化合物。而基于结构的虚拟筛选则进一步聚焦，发现豆甾 - 5,24 (28) - 二烯 - 3 - 醇（3α,24Z）（SM）是排名最高的配体，其与靶点的结合亲和力达到 - 11.40 kcal/mol，显示出良好的药用前景。
对接优化
研究人员还对对接过程进行了优化，分别在穷举水平 8、16 和 32 下进行测试。结果表明，穷举水平 8 在准确性和计算效率之间达到了最佳平衡，仅需 49.74 秒即可完成计算。这一优化为后续大规模的虚拟筛选提供了更高效的方法。
后对接评估
通过后对接评估，包括统计分析等手段，研究人员对筛选结果进行了验证。结果显示，泛醇 - 细胞色素 c 还原酶蛋白（ubiquinol - cytochrome - c reductase protein）对所选化合物表现出中等到高的活性评分，进一步证明了筛选出的化合物具有潜在的药用价值。
综上所述，该研究通过整合非靶向代谢组学和计算化学技术，对海洋藻类进行深入研究，揭示了藻类代谢产物的多样性及其与生物活性的关联，筛选出了具有高治疗潜力的化合物。这不仅为海洋天然产物研究提供了新的思路和方法，也为后续开发新型海洋药物奠定了坚实基础。然而，目前研究仅停留在初步筛选和评估阶段，后续还需要更多的体外和体内实验来进一步验证这些化合物的生物活性和安全性，推动海洋藻类衍生药物从实验室走向临床应用的进程。
