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耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（S. aureus）带来全球医疗挑战，治疗选择渐少。研究人员通过基于结构的虚拟筛选结合分子动力学（MD）模拟，从 StreptomDB 数据库筛选 FemA 抑制剂，发现 Frigocyclinone 和 C??H??N?O?有高亲和力与稳定性，为耐药菌药物开发提供新方向。
背景：耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（Staphylococcus aureus）是全球医疗领域的重大挑战，其可用治疗手段正逐渐减少。因此，本研究旨在寻找针对 FemA（一种参与金黄色葡萄球菌细胞壁生物合成的关键蛋白）的潜在抑制剂。
材料与方法：研究通过 AutoDock Vina 在 StreptomDB 数据库中开展基于结构的全虚拟筛选，以识别对 FemA 具有潜在抑制作用的配体，筛选时选取结合亲和力最高且具备药代动力学特性的配体。随后利用 GROMACS 2018 模拟软件包，对氢键和疏水相互作用数量最多的两个配体进行分子动力学（MD）分析。
结果：研究选定精氨酸 - 220（Arg-220）、酪氨酸 - 38（Tyr-38）、谷氨酰胺 - 154（Gln-154）、天冬酰胺 - 73（Asn-73）、精氨酸 - 74（Arg-74）和苏氨酸 - 24（Thr-24）这 6 个保守的氢键供体残基作为蛋白质活性位点。通过虚拟筛选，共鉴定出 9 个与 FemA 蛋白结合亲和力最高的化合物，其中 Frigocyclinone 和 C??H??N?O?表现出最高结合亲和力，且具有良好的药代动力学特性。FemA - 配体复合物的分子动力学分析进一步表明，复合物具有理想的稳定性和可靠性，这支持了这些配体作为 FemA 蛋白抑制剂的潜在效力。
结论：研究结果表明，Frigocyclinone 和 C??H??N?O?是金黄色葡萄球菌 FemA 的有前景的抑制剂。为进一步验证这些计算结果，计划开展实验研究以确认这些化合物对各种金黄色葡萄球菌菌株的抑制作用。与经典药物发现方法相比，计算筛选与实验验证相结合为药物发现领域提供了有价值的见解。
